Los asistentes conversaciones o chatbots forman parte de nuestra vida y, cada vez más, interactuamos con ellos de manera natural, aunque no nos demos cuenta. En Cómo conocí a nuestro cloud, el podcast de Goodly, estuvimos hablando sobre los chatbots, su presente y su futuro y sus retos y oportunidades. ¿Quieres conocer cómo evolucionarán estos asistentes? Hablamos con Óscar Ferrer y Noelia Martín sobre las opciones que nos ofrecen los asistentes y sus casos de uso más ventajosos.
- Un informe de Gartner estimaba que para el año 2020 el 25% del servicio de asistencia al cliente iba a ser realizado ya por por chatbots o asistentes conversacionales. Una vez pasado el hype de hace unos años, los chatbots no terminan de despegar, ¿por qué creéis que ha sido?
[Óscar] Es cierto que, en el día a día, no parece que los chatbots nos hayan inundado, ni mucho menos. Sin embargo, la mayoría de las compañías tienen iniciativas de chatbots en la cabeza. Es cierto que no está yendo todo tan rápido como a lo mejor Gartner pronosticaba, pero el pronóstico es bueno y sí que van a copar una parte importante del sector de servicios, tanto en atención al cliente como dentro de empresas importantes.
La tecnología es bastante madura (el procesamiento del lenguaje ha evolucionado mucho en los últimos años) pero las empresas no le están dando la importancia necesaria a estos nuevos canales. Es verdad que muchas están invirtiendo en chatbots, pero todavía es una inversión un poco tímida. Son iniciativas que habitualmente suelen ser pruebas de concepto o una prueba de concepto que se convierte en algo para producción, pero no son muchas las empresas que se atreven a realmente poner peso en este canal. Lo ven como algo asociado a innovación y los pasos que dan son un poco tímidos.
[Noelia] Totalmente de acuerdo contigo. Muy pocas empresas están trabajando en la identificación de casos de usos relevantes y es algo que se debe, muchas veces, a la falta de conocimiento sobre lo que ofrece este tipo de tecnología.
A veces se confunde mucho la parte de Procesado de Lenguaje Natural con la Inteligencia Artificial. Los chatbots entienden lo que tú les has dicho que entiendan, pero no aprenden solos, y muchas veces el cliente tiene la sensación de que esto es algo que va a necesitar un mantenimiento a largo plazo y lo ven como un impedimento.
[Óscar] Sí, hay un poco de confusión en cuanto a la parte más técnica. Es verdad que muchos tienen en la cabeza la idea de Machine Learning y suponen que esto va a ser igual. Pero no, no es tanto de Machine Learning como de Lenguaje Natural que, aunque sea una disciplina dentro de la IA, no es Machine Learning.
[Noelia] Justo, muchas veces nos han dicho, ¿pero esto no se aprende solo? No, el chatbot entiende lo que tú le has dicho que entienda. Y no, el chatbot no va a aprender más allá de lo que tu le has programado, no es inteligente.
Y es ahí cuando surge la siguiente cuestión: “Entonces, ¿necesita alguien que lo mantenga?”. Y es eso lo que suele causar un poco de rechazo. Además, como ya hemos comentado, no se están sacando casos de usos importantes, así que por otro lado también existe una parte de frustración por parte de los usuarios, porque no hay mucha funcionalidad disponible.
Entonces es como la pescadilla que se muerde la cola: no se conoce mucho la tecnología y las empresas no están invirtiendo en ellas, y no conseguimos muchos usuarios porque no hay mucha funcionalidad.
- Efectivamente, ya que son los casos de uso los que al final hacen que se dispare una tecnología. De hecho, un ejemplo claro son las aplicaciones móviles.
[Óscar] Sí, en los inicios de las apps móviles, la gente subía cualquier cosa con tal de tener una app en un Marketplace.
Ahora, hemos pasado la barrera de esos chatbots que te dan información en forma de preguntas frecuentes y, de hecho, nosotros estamos trabajando con empresas que ya se están atreviendo a ir un paso más allá y hacer chatbots transaccionales, chatbots que hagan operaciones reales. El tema de los chatbots que dan información ya está superado y hay que ir un paso más allá porque ya la gente va buscando eso.
- ¿Y qué casos de uso se están usando hoy en día más con chatbots?
[Noelia] Yo creo que el caso estrella es el de quitarle volumetría al call center y que el bot se encargue de los procesos repetitivos y monótonos que se pueden automatizar.
[Óscar] Sí, salió en Gartner una estadística que decía que el 80% de las peticiones a un call center podrían ser resueltas por agentes no humanos porque al final la mayoría de los usuarios llaman para las mismas cosas.
Como comenta Noelia, esto es lo que parece que ahora está despegando como caso estrella: quitar carga al call center aportando soluciones en tareas automáticas (por ejemplo, cuando un usuario solicita su último recibo), y dejar la atención humana para casos complejos donde realmente una persona pueda aportar un valor añadido.
[Noelia] Totalmente de acuerdo. También es verdad que para esa distinción de casos de uso automatizables y cuáles no, hay que educar y encaminar al chatbot en base a la experiencia que se tiene con este tipo de proyectos, porque el cliente es muy dado a eliminar por completo el call center, quieren que todo lo solucione el bot y, a veces, es muy complicado predecir lo que un cliente quiere. Se puede automatizar gran parte de de los flujos pero hay otra parte que es prácticamente inevitable la atención de agente.
Luego también hay que hablar de la sensibilidad de los datos. Por ejemplo, si yo tengo una consulta relacionada con un tema médico, probablemente yo no hablaría con un chat. Sin embargo, si quiero una hipoteca y estoy comparando diferentes bancos, no me importaría utilizar un bot para ver distintos precios.
El proceso de contratación de una hipoteca, sin embargo, yo no lo haría a través de un bot porque una persona me da una confianza que no me va a dar un bot nunca.
- Cada vez es más común gestionar citas por WhatsApp o Telegram, por ejemplo para pedir comida, hacer una reserva… ¿Hay algún problema en meter chatbots y conectarlos con los programas de mensajería?
[Noelia] Ninguno. Ya hay conectores para ofrecer la funcionalidad a través
del chatbot, ya sea a través de WhatsApp o Telegram. Se puede hacer esa integración de forma muy, muy sencilla.
[Óscar] Al final WhatsApp y Telegram no dejan de ser un canal y lo que hay por detrás es el agente conversacional, la lógica, y la integración con estos canales es fundamental. Cada vez más el servicio de atención al cliente se está moviendo hacia el WhatsApp y, si lo piensas, es un canal que lo usa un rango de edad increíble. Nuestros padres, incluso nuestros abuelos, están usando WhatsApp. Ya hay conectores para esto y se está explotando como si fuera un canal más, como si fuera un chat dentro de la web o como si fuera el call center.
Es importante aclarar que al final el asistente es un motor de conversación y luego hay multitud de canales. Venimos de un mundo en el que lo primero que se ha explotado son los canales web y los canales móviles, a través de aplicaciones de chat.
Y lo mismo está pasando ahora con WhatsApp y Telegram. Cuando trabajamos en proyectos siempre hablamos de la omnicanalidad, que es la web, la aplicación, el call center y demás; y cuando tenemos un chatbot o un asistente de conversación, no sabíamos cómo llamarle, porque es un canal pero a su vez está, por ejemplo, en la web o en el call center que son también canales. Tiene tal importancia que realmente es un canal en sí mismo y hay que tratarlo como tal.
- Dialogflow es la solución que tiene Google para hacer agentes conversacionales, ¿cuáles son las ventajas entre empezar a hacer tú el chatbot desde cero o usar un framework, en este caso Dialogflow?
[Óscar] Dialogflow es el servicio de Google que está detrás de todos aquellos agentes conversacionales, bien sea por chat, voz, contact center, web o aplicación. Google siempre ha sido el líder y la ventaja que tenemos es que al final Dialogflow pone a nuestro servicio todo el conocimiento en IAl y NPL que tiene Google. Además, es muy sencillo empezar a crear agentes.
[Noelia] Una de las ventajas es la curva de aprendizaje. Empezar a utilizar este servicio es muy intuitivo y los resultados son muy buenos en poco tiempo, tanto para el cliente como para tí, y eso ayuda un montón a la hora de sumarte a este tipo de tecnologías. Realmente la potencia del procesamiento del lenguaje, el motor, el conocimiento y la lógica de negocio están en Dialogflow y se puede reutilizar para otros canales como Google Assistant (que es solo el canal).
- Tú puedes estar haciendo el chat con Dialogflow, basándote en la tecnología de Google, pero luego ese mismo canal, ese mismo chatbot que has hecho lo puedes publicar en Alexa, en Google Assistant…
[Noelia] Sí, haciendo unas integraciones muy sencillas, lo que es la lógica de negocio es reutilizable. En realidad es un canal nuevo, pero que también es omnicanal porque lo puedes enganchar con interfaces.
[Óscar] Al final Google Assistant es el asistente virtual de Google, pero que a su vez Google ha abierto un sdk para nosotros poder interaccionar con determinadas cosas de Google Assistant.
Por ejemplo, Google Assistant te permite interaccionar en cierta medida con dispositivos Android con otras aplicaciones, pero que realmente lo que hay por detrás cuando tú hablas con Google Assistant es Dialogflow, que es el que realmente hace el procesamiento de ese lenguaje. Y ese motor de conversación es reutilizable de cara a Google Assistant o de cara a un widget dentro de una web que te da servicio.
Otra de las grandes ventajas de Dialogflow es su integración con terceros. Lo hace a través de un mecanismo que le llama fulfillment, que no deja de ser un webhook que apunta a un endpoint que tengas levantado, por ejemplo con un cloud function o cloud run, y programado en el lenguaje de programación que quieras.
Dialogflow se va a integrar con los sistemas de tu compañía de igual manera que lo va a hacer con tu aplicación móvil o tu portal web, de hecho, podría reutilizar el mismo api, así que las posibilidades son infinitas. Por eso, no tengamos miedo de irnos más allá de lo meramente informativo, porque la integración con terceros es súper sencilla.
- ¿Qué trucos nos recomendáis para sacarle el máximo partido a Dialogflow?
[Noelia] El mejor truco, que es bastante diferenciador, es la utilización de los contextos para redirigir las conversaciones y hacer flujos conversacionales bastante más complejos que meras preguntas y respuestas. Para hacer temas más complejos que requieran la autenticación del usuario, por ejemplo, tenemos el fulfillment, que nos permite hacer cosas como consultar los sistemas con el email del usuario (account linking) para mostrarle información relevante para él. Ese sería un paso un paso más allá.
[Óscar] Hemos hablado mucho de contact center y merece la pena destacar también la experiencia de voz, porque no es lo mismo orientar un asistente de voz cuando vas al mundo de texto que cuando vas al mundo la voz.
En el mundo de la voz las latencias son fundamentales. Todos hemos tenido conversaciones por videoconferencia en las que había un retraso de la voz que era muy incómodo. La voz es sensible a eso y las latencias son importantes. En una latencia, en un "vis a vis", digamos más de ciento cincuenta es mucho, ya lo vas a notar, tienes que intentar bajar de ahí.
Dialogflow te permite actuar tanto en streaming como en batch. Cuando hablamos de voz tendemos a ir a este escenario de streaming y aquí es fundamental las latencias. Cuando tienes una integración con sistemas de tu compañía tienes que irte a tus servidores. El fullfilment (a través de cómo haces esta integración) es fundamental que responda rápido.
- En Paradigma participamos en un concurso para hacer un juego, Atrapar a Moriarty. Era fundamental conocer la tecnología, trabajar mucho con chatbots y la importancia del UX.
[Noelia] En el caso del juego se añaden, además, los trucos del SSML: cambiar la entonación, añadir pausas o, incluso, efectos de sonido a nuestras locuciones. Esas etiquetas te permiten darle un poco de personalidad a esa voz y construir frases para que no sean tan monótonas, haciendo que esa experiencia sea mucho más agradable.
Los asistentes virtuales se han convertido en una realidad que está permitiendo cambiar la manera de interactuar con los clientes a muchas empresas. ¿Quieres escuchar la conversación completa con Noelia y Óscar? No te pierdas nuestro podcast sobre el chatbot definitivo. ¡No te dejará indiferente!
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