Los chatbots se han convertido en una de las herramientas de inteligencia artificial más populares para procesos rápidos de atención al cliente, de cobranza, e incluso consultas médicas.
Estos a menudo se integran con servicios de mensajería instantánea como WhatsApp o Messenger, donde los clientes pueden “conversar” con la empresa y resolver dudas.
Sin embargo, a pesar del beneficio que ofrecen a las compañías en cuestión de eficiencia y reducción de costos, los bots tradicionales no terminan por convencer a todos los usuarios.
Según una encuesta de Hubspot, el 74 % de los consumidores prefiere hablar con un asesor humano para cuestiones relacionadas con un servicio.
Entre las quejas más comunes están que el bot no comprende preguntas complejas, que es incapaz de dar una respuesta acertada, y la sensación de que a la empresa no le interesan sus clientes al remitirlos con un contestador automático.
Por otro lado, la consulta PwC reveló que el 49 % de los usuarios en Latinoamérica abandonarían una marca después de una mala experiencia. Esto, independientemente de si la interacción es con un robot o una persona.
En esta línea, la satisfacción del cliente en las interacciones con agentes humanos está sujeta a su disponibilidad, estado de ánimo, y su conocimiento sobre la marca.
Aunque ha habido experimentos para “humanizar” a los bots de texto, al integrarles el rostro de una persona que lea las respuestas, estos han resultado poco alentadores.
Según estos estudios, los avatares hiperrealistas provocan una sensación de rechazo e incomodidad, llamada “efecto del valle inquietante”.
En cambio, un bot sencillo que responda solamente por texto, resulta mucho más amigable.
Lo que el usuario quiere
¿Cómo se podría conciliar la necesidad de interacción humana con la eficiencia de un bot, sin provocar el rechazo de los usuarios?
La respuesta de la industria ha sido integrar la función de notas de voz dentro de los chatbots.
En este caso, el usuario interactúa con el robot a través de grabaciones de voz, de la misma manera en que envía mensajes de texto.
El bot ahora tiene entonces la capacidad de responder en el mismo formato. Su funcionamiento es muy similar al de un IVR, o voicebot, que interactúa con usuarios en una llamada telefónica.
Esta interacción es posible gracias a la tecnología de reconocimiento de voz (Automatic Speech Recognition, o ASR), que identifica el mensaje del usuario y lo convierte en texto para que el sistema lo procese.
Después, lo interpreta a partir de un sistema de Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing, NLP), de ahí extrae una respuesta de la base de datos con información de la empresa, y convierte esa respuesta a voz por medio de tecnología de texto a voz (Text to Speech, TTS).
En esta última etapa, el mensaje puede personalizarse en cuanto a idioma, acento, género y tono de voz, de acuerdo con la identidad y objetivos de la compañía.
Un ejemplo de esta tecnología es el bot desarrollado por wolkvox, que ofrece al usuario la posibilidad de interactuar tanto por texto como notas de voz.
“Como ya de forma natural el robot puede hablar, ya le dimos voz, eso es algo interesantísimo”, comentó John Rincón, director de Mercadeo y Ventas Globales de Wolkvox.
Con este esfuerzo, uno de sus principales objetivos es volver a los bots adaptables a cualquier tipo de negocio y área geográfica.
“Utilizamos uno de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial más potentes del mercado. Aunque ha sido entrenado con 500.000 millones de parámetros por parte de sus creadores, nosotros también lo podemos hacer para casos específicos permanentemente y desde cualquier región”, señaló Rincón.
Wolkvox utiliza el modelo de lenguaje GPT3, que permite aprender y generar respuestas como las construiría un ser humano, para crear una experiencia amigable con el usuario, además esta tecnología no requiere conocimientos de programación para ser entrenada.
