Voicebots y Chatbots, ¿claves en la atención al cliente? 15v6l

Bienvenidos a TechFlow, el programa de vídeo podcast de Voluteo.

Hoy tenemos a Raúl Sanz, gerente de soluciones de inteligencia artificial.

Hola Raúl. Hola, ¿qué tal Manuel? ¿Cómo estás? Venimos hoy a hablar sobre VoiceBot y ChatBot y su impacto en la atención al cliente.

Raúl, ¿cuál es la diferencia fundamental entre un VoiceBot y un ChatBot? ¿Y cuáles son las ventajas en cada uno? A ver, los VoiceBots y los ChatBots en realidad lo que diferencia es la experiencia del cliente que viene sobre todo por el canal de comunicación.

Un ChatBot sobre todo lo que se dirige es al canal de comunicación escrito.

Habitualmente, por ejemplo, es WhatsApp o los s a través de web, etc.

Con lo cual son tareas muy repetidas, repetitivas y que tienen un alto nivel de contenido.

Sin embargo, los VoiceBots están más dirigidos al canal en el que la interfaz de comunicación es la voz.

Con lo cual, sobre todo se conocen en el canal telefónico y suelen ser un canal mucho más personalizado por el tipo de información que lleva el propio canal.

No son los únicos, también se llaman asistentes virtuales y los hemos visto en otros medios de llamas de voz como por ejemplo los asistentes virtuales de una lesa, etc.

¿Y existe algún tipo de inconveniente a la hora de utilizar uno u otro de cara al cliente? Bueno, en realidad los inconvenientes ahora mismo de estos canales son en los dos lo mismo.

Primero, se nota que no estás hablando con un humano, con lo cual hay cierta reticencia.

También, efectivamente, están muy dirigidos ahora mismo a un propósito muy concreto, se diseñan para un propósito específico.

Y bueno, pues esto hace que esos que son cosas a superar tecnológicamente, también es una oportunidad ahora mismo para Voluteo de que estemos en ese tipo de proyectos.

Perfecto. Y también estamos asistiendo a un resurgimiento de todo lo que serían tecnologías alrededor del procesamiento natural del lenguaje, inteligencia artificial...

¿De qué manera estas tecnologías están impactando en los chatbots y en los voicebots, por ejemplo, a la hora de recoger las emociones de los clientes y poder aplicar esta información para mejorar su experiencia? Vale, pues están impactando mucho. A ver, por ponerlo un poco en contexto, ahora estamos todo el día oyendo hablar de inteligencia artificial, generativa y demás, que es una parte de la inteligencia artificial.

Pero hace cinco años explosionó mucho todo lo que era la parte de inteligencia artificial cognitiva, o lo que se ha venido más comúnmente llamando como NLU o NLP, que no deja de ser otro tipo de inteligencia artificial.

Esa inteligencia artificial, por ejemplo, se basa sobre todo en una estructura de análisis mucho más ligado a la lingüística conversacional, porque se analiza semánticamente, sintácticamente y morfologíamente, tanto en las frases como en lo que es la conversación.

La inteligencia artificial generativa no viene a sustituirla, es una adicional de muchísimo valor, por supuesto, pero se basa más en todo lo que es el uso masivo de muchísimos datos, muchísimos parámetros, la vectorización de información, que es lo que ahora se ha convertido ya en los LLMs o modelos de lenguaje grandes en inglés, las language models, y sobre todo ahí se basan en una comparación vectorial de los modelos LLMs con los trozos de información cuando alguien te le hace una pregunta.

Es mucho más matemático que la parte más conversacional, pero insisto, son complementarias.

Ya veremos un poco cómo evoluciona cada uno de ellos, pero las estrategias van en que se refuercen entre las dos.

Bueno, estamos hablando que la componente tecnológica es importante, pero hay un factor vital a la hora del entrenamiento, el aprendizaje de estas herramientas con el objetivo de humanizarlas y acercarlas al o al cliente final.

¿Cómo es este proceso de aprendizaje? A ver, sobre todo hay que acercarlo a los datos de la compañía y acercarlo a lo que el cliente espera.

Si pensamos en las dos tecnologías de las que estamos hablando, la tecnología de inteligencia artificial más estándar o la que llevamos desde los últimos cinco años en el mercado cada vez más madura, lo que hacemos es una supervisión de los modelos de cómo están funcionando.

Es una supervisión que además la realizan lingüistas computacionales y lo que hacen es ir generando a partir de las auditorías