Desde nuestra fundación en 2016, hemos sido partícipes de la transformación sin precedentes en el mundo de los bots y los asistentes virtuales. Trabajamos para transformarlos en herramientas fundamentales en la era digital, para mejorar la interacción entre las marcas y sus usuarios, y potenciamos su poder como aliados de las organizaciones para reducir gastos.
Recientemente, renovamos nuestra narrativa para presentar de manera clara nuestra evolución y la de nuestra tecnología. Para lograrlo, hemos adoptado como eje principal el concepto de “generaciones”, que refleja el camino que hemos recorrido desde los primeros bots basados en reglas hasta las sofisticadas inteligencias artificiales (IA) capaces de emular el comportamiento humano.
Primera generación: bots basados en reglas
Estos bots son los pioneros y funcionan con un conjunto predefinido de reglas. Sus interacciones son limitadas: no pueden manejar consultas fuera de su programación inicial, lo que significa que no aprenden ni se adaptan con el tiempo. Sus interfaces son simples y se basan en menús de opciones. Se integran con sistemas de información de las empresas.
Algunas de las funcionalidades típicas de los bots de esta generación son:
- Atención al cliente para preguntas frecuentes.
- Ayuda para navegación en sitios corporativos.
- Para servicios públicos, notificación de vencimientos, gestión de pagos de servicios públicos, consulta de horarios y disponibilidad.
- Para tiendas en línea, envío de mensajes de carrito abandonado, cambio de estado de cliente, venta concretada y otros eventos.
- Envío de mensajes de promociones y encuestas por WhatsApp y otros canales.
Todavía están vigentes y son suficiente para varias organizaciones. Frecuentemente, funcionan como la puerta de entrada a este mundo antes de ir evolucionando con el tiempo.
Segunda generación: híbrido (árbol + IA básica)
Avanzando hacia una interacción más fluida, esta generación combina las reglas básicas con elementos de IA. Plataformas como Dialogflow y Watson permiten a estos bots manejar conversaciones más complejas y detectar intenciones a partir de palabras clave. Estos bots pueden recibir imágenes o mensajes de voz y extraer información de su contenido.
Los bots de segunda generación ayudan para:
- Precalificar leads en ventas.
- Recibir denuncias por voz de siniestros en compañías de seguros (por ejemplo, un cliente envía un audio contando lo que pasó).
- Manejar el catálogo y buscar artículos replicando tiendas online en WhatsApp.
- Responder consultas sobre una base de documentos asignada (PDF, sitios web, Excel, entre otros).
Tercera generación: conversacional (IA no generativa)
Impulsados por deep learning, estos chatbots pueden detectar sentimientos, interpretar lenguaje natural y manejar interacciones complejas sin necesidad de una estructura predefinida. Pueden relacionar información de múltiples bases de datos y canales de comunicación.
Son capaces de entender y recordar el contexto de manera autónoma, así como de predecir comportamientos y necesidades. Sin embargo, sus respuestas son predefinidas ya que no pueden generar texto.
Algunas novedades que trae esta generación son:
- Soporte de IT que resuelve problemas basándose en casos anteriores y contexto actual.
- En el sector de la salud, gestión de citas que tiene en cuenta el historial del paciente y sus preferencias.
- Asesoramiento personalizado en compras que recuerda tallas y preferencias de estilo para sugerir ropa.
- Bots que, a partir de la imagen de una góndola, determinan las necesidades de reposición y gestionan los pedidos.
- Gestión de reservas de viaje que comprenden consultas complejas.
Cuarta generación: asistentes virtuales generativos
Estos bots se basan en IA generativa para ofrecer interacciones aún más ricas y humanas. Son capaces de realizar tareas complejas y aprender de forma avanzada, ubicándose en la vanguardia de la tecnología de chatbots y asistentes virtuales.
Conocen a cada usuario y tienen charlas únicas basadas en sus preferencias pasadas. Además, se puede definir la personalidad con la que el bot responde: desde el idioma y tono de voz hasta imitar a un personaje. Están entrenados para trabajar y procesar grandes volúmenes de datos; por ejemplo, formular respuestas a partir de toda la información de una intranet.
Estos son algunos de sus usos más sorprendentes:
- Gestionar y resolver incidentes de soporte técnico (identificar y alertar al usuario).
- Gestionar de forma autónoma agendas y correos electrónicos, priorizando tareas.
- Atender a clientes tanto para resolver sus consultas como para anticiparse a sus necesidades futuras.
- Para la industria, sistemas de soporte que programan mantenimiento basado en el análisis predictivo de fallas.
- Planificación urbana que optimiza proyectos a partir de la simulación y análisis de datos.
- Análisis de disposiciones judiciales y acciones posteriores, como congelamiento o desbloqueo de cuentas bancarias según resolución.
