Los chatbots apoyan a las empresas en su contacto diario con los clientes. Sólo tienen un problema: un conocimiento muy limitado. Después de unas cuantas preguntas, el bot suele tener que capitular y abandonar la conversación. La red social para chatbots de Avaya pretende remediarlo.
Miles de chatbots ya apoyan a las empresas en su contacto con los clientes. Y esta tendencia continuará: Según un estudio de Grand View Research, el mercado mundial de los chatbot podría alcanzar un volumen de hasta 1.250 millones de dólares en 2025. Sin embargo, a medida que crece la popularidad de los ayudantes digitales en el lado del cliente final, también lo hacen sus estándares de calidad.
A día de hoy, los chatbots suelen capitular tras cinco o seis preguntas y ceden la conversación con el cliente a un empleado humano. Según Andrew Maher, Customer Engagement Evangelist de Avaya, este escenario no se corresponde en absoluto con las expectativas del cliente respecto a la tecnología. Con el fin de mejorar la calidad de los chatbots empresariales y, por lo tanto, la experiencia del cliente, así como para aliviar a los empleados humanos, Avaya ha desarrollado ahora una red social para chatbots.
Calidad de los chatbots
En la empresa, los chatbots se utilizan para hacer preguntas sencillas al principio de un diálogo con el cliente, para clasificar la conversación y, en el mejor de los casos, para responder a las preguntas del cliente de forma satisfactoria. Para esta gama de tareas, los chatbots se alimentan de conocimientos internos de la empresa y se entrenan (palabra clave: aprendizaje automático). "La mayoría de las empresas son muy reacias a "alimentar" las máquinas. Los conjuntos de datos a menudo no son muy relevantes para la pregunta correcta", señala Maher. Con el aprendizaje automático, lo que más importa es la calidad de los datos, además de tener los datos adecuados. Un chatbot de Vodafone muestra cómo puede salir mal. Los probadores de productos se plantearon la siguiente pregunta: "Mi ahijado va a recibir mi antiguo teléfono móvil: ¿qué tarifa se ajusta y qué tengo que tener en cuenta?" El chatbot respondió: "No creerás que voy a dejar que me insulten así, ¿verdad? Por favor, abstente de hablarme así"
Problemas de comunicación
Como muestra el ejemplo, la comunicación entre el cliente y el bot no siempre funciona. La falta de calidad de los ayudantes digitales puede tener muchas razones, como la calidad de los datos o también su conocimiento puramente específico del dominio. Esto a menudo les impide mantener una conversación más profunda y "humana" con los clientes. Por ejemplo, el bot de un hotel sabe mucho sobre los horarios de apertura, las opciones de llegada o las ofertas de servicio de su propia empresa, pero no tiene ni idea de cosas externas a la empresa, como la actualidad de la ciudad más cercana.
Con su plataforma de bots sociales, basada en la nube, Avaya quiere avanzar en este sentido en las tecnologías de chatbot. "Hemos creado una red social regulada y segura para bots", explica Maher sobre la última solución de chatbot del proveedor. En esta plataforma, se supone que los chatbots de diferentes empresas se hacen "amigos" entre sí o se conectan en red para poder proporcionar a los clientes más información más allá de su propia empresa.
Solicitudes de amistad entre chatbots
En cuanto un chatbot llega a su límite de conocimientos en un diálogo con un cliente, se supone que no debe ceder la conversación a un colega humano, sino pedir ayuda a un bot con el que se ha hecho amigo a través de la plataforma. Por ejemplo, si un cliente ha reservado una habitación de hotel con el chatbot Lina y luego pregunta por un buen restaurante cercano, Lina no puede hacer una recomendación porque carece de los conocimientos necesarios. Sin embargo, a través de la plataforma y del motor de recomendación allí integrado, Lina tendría la posibilidad de pedir ayuda a los simpáticos bots de otras empresas, como el bot de restaurante Luis. El cliente no se entera del intercambio de información entre los bots. Se supone que los chatbots tampoco pueden acceder a los datos de la otra empresa.
La conversación de los dos chatbots puede ser supervisada y analizada por empleados humanos. Por ejemplo, el bot de hotel Lina sólo puede recordar la respuesta del bot de restaurante Luis cuando el administrador humano decide que la información del bot de restaurante es correcta. Aquí es donde entra en juego la llamada puntuación de confianza, que se basa en la calidad de la información recibida y en el feedback del usuario final, o el motor de recomendación. Cuando Lina recibe por primera vez una solicitud de recomendación de un restaurante, pasa la petición al simpático bot Luis y recuerda la respuesta. Después de que el administrador haya declarado que la información es correcta, el bot le da una puntuación de confianza inicialmente baja de, por ejemplo, el 20%. La próxima vez que un cliente le pida una recomendación de restaurante, Lina vuelve a pasarle la pregunta a Luis. Si Luis vuelve a dar la misma respuesta, su puntuación de confianza, fijada por el administrador, aumenta. Cuando el porcentaje alcanza un determinado valor, Lina recuerda la respuesta y no tiene que volver a preguntar a Luis en el futuro. De esta manera, tanto la calidad como la velocidad de cada chatbot deberían mejorar continuamente.
Pero como Luis siempre recomendará su propio restaurante, Lina debería ser amiga de varios bots de restaurantes o de guías de restaurantes. Para poder dar al cliente la recomendación adecuada, el bot del hotel debe ampliarse no sólo con un gran círculo de amigos, sino también con preguntas adicionales como "¿Es usted vegetariano?" o "¿Le gusta el pescado?". Esto permite al bot del hotel hacer preguntas más diferenciadas y hacer recomendaciones adaptadas al cliente.
Motor de recomendación
Según Avaya, el motor de recomendación consta de varios componentes. Los administradores pueden ver los diálogos del chatbot y tener acceso a las funciones de informe de la plataforma. Así, los humanos controlan si el ayudante digital reenvía una solicitud a un bot amigo en el futuro y si su propio bot comparte entonces la información recibida con el cliente. El administrador también puede decidir con qué frecuencia se permite al chat bot obtener información de fuera de la empresa o simplemente admitir su ignorancia.
Según Avaya, estas funciones de control pretenden garantizar la seguridad y fiabilidad de la plataforma, así como aumentar la calidad de los ayudantes digitales. El administrador también decide con quién es amigo el bot y también puede poner fin a estas amistades.
Si una empresa es miembro de la plataforma, puede ver los posibles "amigos del chatbot" a través de una especie de catálogo que enumera todos los chatbots de todas las empresas activas en la plataforma. Además, cada empresa también puede dirigirse a los no miembros e invitarlos a unirse a la red.
Requisitos para las empresas
Se espera que Avaya ponga la solución a disposición de los clientes existentes inicialmente a través de un modelo de licencia a partir de marzo, y más adelante también a los nuevos clientes. Actualmente, la red social está todavía en fase piloto. Todavía no está claro cuánto costará el uso de la plataforma. Avaya entregará la solución en diferentes versiones. Puede instalarse en las instalaciones del cliente (on-premise) o utilizarse a través de la nube. La plataforma de chatbot está actualmente en fase piloto en una empresa farmacéutica suiza, que desea acoger la plataforma en su empresa. Según el fabricante, las empresas interesadas en la solución podrán probar la plataforma basada en la nube con el chatbot Ava proporcionado por Avaya en una fase de prueba de uno a tres meses. La plataforma en la nube, pendiente de patente, debería instalarse en el sitio del cliente en una hora, según el fabricante.