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25 mayo 2020

Sistemas Conversacionales Cognitivos

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¿Cómo ofrecer a los clientes la misma experiencia de usuario en todos los canales?1 Este es el reto que tratan de conseguir todas las empresas. ¿Por qué sólo centran sus esfuerzos en los “servicios” y mantienen la “atención al cliente” de la forma tradicional (llamada telefónica y correo)?

 ¿Por qué las empresas están haciendo grandes esfuerzos en hacer más amigables sus interfaces de Apps y Webs si los usuarios ya han demostrado que se sienten más cómodos utilizando las aplicaciones de mensajería instantánea (WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram o Telegram)? ¿Por qué las empresas no utilizan este modelo para ofrecer sus servicios y atención al cliente?

Las empresas pueden lograr el reto de homogeneizar la experiencia del cliente en cualquier canal posibilitándole interactuar mediante lenguaje natural que es su forma inherente de comunicación y con la que más cómodo se siente2. Es decir, ofrecer sus servicios y atención al cliente mediante interfaces conversacionales ya sea con voz o texto:

¿Cuál es mi saldo?

Quiero cambiar mi tarifa de móvil.

¿Mi seguro cubre la reparación de la cerradura de mi puerta?

No me funciona Internet, necesito que me lo solucionen.

Por tanto, las interfaces conversacionales3 permitirán a los usuarios consumir los “servicios” que ofrece la empresa y acceder a una “atención al cliente” de forma cómoda y ágil que conseguirá su satisfacción y fidelización.

Estas interfaces conversacionales facilitarán el reto de conseguir la omnicanalidad.

Estas interfaces conversacionales facilitarán el reto de conseguir la omnicanalidad no sólo entre los canales internos (principalmente App y Web), sino también entre los externos (redes sociales: WhatsApp, Instagram, Telegram o Facebook Messenger). Además, se integran en cualquier dispositivo: pc, móvil, reloj, altavoz inteligente, televisión o tu coche. Veamos dos ejemplos:

A nivel de texto

Un cliente, al abrir la aplicación de su banco desde el móvil no verá la interfaz tradicional de opciones y botones, sino una aplicación de mensajería instantánea donde podrá preguntar:

¿Me han ingresado ya la nómina?”

¿Por qué me han cobrado la última comisión?”

A nivel de voz

Un cliente desde su altavoz inteligente (Alexa o Google Assistant) puede solicitar hablar con su aseguradora para preguntar:

 “¿Mi seguro me cubre el arreglo de las humedades?”

 “¿Cuándo me cobran el siguiente recibo?

¿Y qué hay detrás de estas interfaces conversacionales? ¿Quién contesta? Las empresas tienen dos formas de atender a los clientes que las utilizan4. En primer lugar, mediante agentes humanos expertos en cada ámbito de conocimiento que responderán a cada una de las peticiones de los clientes. Permitirles interactuar en lenguaje natural provocará una mejor experiencia del cliente y por tanto, generará un mayor volumen de usuarios que las usen. Este crecimiento exponencial del servicio puede suponer un problema de coste y disponibilidad para la empresa que debe buscar soluciones para soportar la escalabilidad del servicio.

La solución no es contratar a más agentes humanos porque los gastos se descontrolarían exponencialmente. Es justo el momento donde aparece la inteligencia artificial y se convierte en la mejor aliada de la empresa para dar solución a esta escalabilidad sin que haya un elevado descontrol del gasto.

La inteligencia artificial es el mejor aliado para evitar un incremento exponencial de costes

El procesamiento de lenguaje natural (área específica de la inteligencia artificial) permitirá automatizar y comprender las solicitudes o peticiones que realizan los clientes a través de las interfaces conversacionales simulando las capacidades de comprensión de los agentes humanos pero sin necesidad de que intervenga ninguna persona humana5.

Por tanto, será un software el que atienda el volumen de peticiones que realicen los clientes a través de cualquier canal. Pero no sólo basta con comprender al cliente, sino que también el software debe tener la inteligencia para resolver la acción solicitada y componer la respuesta al cliente6. A continuación, veamos en detalle estas tres tareas que realizará el software y en el orden indicado:

1º Comprender la petición o solicitud del cliente hecha en lenguaje natural (texto o voz), a través de una interfaz conversacional.

Por ejemplo: si el cliente pregunta al software de su banco: “¿he cobrado ya?”, la interfaz conversacional comprenderá que el cliente quiere saber si su empresa le ha pagado ya la nómina.

2º Resolver la acción que solicita el cliente, a través de capacidades cognitivas.

Siguiendo el ejemplo anterior, el software accederá a la base de datos para comprobar si la empresa ha realizado el ingreso de la nómina al cliente.

3º Responder, componer la respuesta en lenguaje natural al cliente (texto o voz).

Siguiendo el ejemplo anterior, el software generará la respuesta al cliente: “Aún no has cobrado la nómina y probablemente sea mañana entre las 8 y las 10 de la mañana”

BBVA-OpenMind-Porras-Sistema Conversacional Cognitivo-Gráfico 1

Este software tiene tres niveles de capacidad para dar servicio y atender las peticiones de los clientes (niveles acumulativos o incrementales de menor a mayor capacidad)7:

Nivel 1: Resolver tareas sencillas y repetitivas sobre un dominio de información concreto de la empresa. Con este nivel de capacidad el software se denomina chatbot.

Nivel 2: Resolver tareas sencillas y repetitivas sobre diferentes dominios de información heterogéneos de la empresa. Con este nivel de capacidad el software se denomina asistente virtual.

Nivel 3: Resolver cualquier tarea compleja sobre cualquier producto o servicio de la empresa. Con este nivel de capacidad el software se denomina sistema conversacional cognitivo.

BBVA-OpenMind-Porras-Capas Sistema Conversacional Cognitivo-Gráfico

Además, los sistemas conversacionales cognitivos8, al estar basados en inteligencia artificial, permitirán a las empresas ofrecer nuevos servicios de valor añadido inéditos hasta el momento gracias al análisis de los datos que genera diariamente el cliente:

Servicios analítica descriptiva

Analizar los patrones de comportamiento del cliente. El sistema conversacional cognitivo ofrece al cliente un indicador de cómo son sus comportamientos con respecto a perfiles similares anonimizados (misma dimensión familiar, viven en el mismo barrio e ingresos parecidos). Se trata de una herramienta sin precedentes en la actualidad y que le resultará de gran utilidad a los clientes. Por ejemplo (sector bancario):

Pregunta del cliente: “¿Cómo puedo ahorrar?”

Respuesta del software: “Estás gastando un 10% más en la factura de luz que tus similares. Si ajustas el comportamiento en casa puedes generar ese 10% de ahorro”.

Servicios predictivos

Anticipar comportamientos futuros del cliente afines a sus patrones de actividad. Por ejemplo (sector bancario):

Pregunta del cliente: “¿Cuánto pagaré de agua el próximo trimestre?”

Respuesta del software: “Estimo que pagarás 150 € aproximadamente ya que en junio es cuando sueles llenar tu piscina”.

Servicios prescriptivos

Recomendar productos o servicios a medida para el cliente según sus patrones de actividad. Por ejemplo (sector bancario):

Pregunta del cliente: “¿Cuándo me recomiendas comprarme el nuevo iPhone?

Respuesta del software: “Deberías comprártelo en el mes de septiembre porque en junio te cobrarán el seguro del coche y entre julio y agosto tendrás los gastos de las vacaciones de verano”.

Conclusiones

Los sistemas conversacionales cognitivos permitirán a las empresas ofrecer de forma homogénea sus “servicios” y “atención al cliente” mediante la interfaz más sencilla posible: el lenguaje natural; los clientes harán sus peticiones, consultas o solicitudes con su propia forma de expresarse mediante texto o voz, quedando en el olvido los clic sobre una pantalla.

El cliente realiza más cómodamente cualquiera de estas acciones expresándolas en lenguaje natural que haciendo clic en una pantalla.

Permitirán hacer realidad el reto de la omnicanalidad integrándose en cualquier canal y ofreciendo siempre la misma experiencia de usuario: tanto en los canales propios de la empresa como en los ajenos relacionados con redes sociales y además, utilizarlos en cualquier dispositivo (tableta, móvil, reloj, altavoz inteligente, televisión o coche).

Los sistemas conversacionales cognitivos son la solución que necesitan las empresas para satisfacer las necesidades de sus clientes en el canal en el que más cómodo se sientan, en el momento que lo necesiten y dándole la solución concreta que requieren y todo ello a un coste asumible.

Bibliografía

  1. Can We Talk? – The Impact of Conversational Interfaces on Human Autonomy Teaming Perception, Performance and Situation Awareness. Adam Bogg, Andrew Parkes, Mike Bromfield. IHSI 2020: 938-944

  1. Do Conversational Interfaces Kill Web Accessibility?. Marco Furini, Silvia Mirri, Manuela Montangero, Catia Prandi. CCNC 2020: 1-6

  1. How to Design and Evaluate Intuitive Conversational User Interfaces (USABLEBOTS). Andreas Bleiker, Kyoko Sugisaki. IUI Companion 2020: 1-2

  1. Submitting surveys via a conversational interface: an evaluation of user acceptance and approach effectiveness. Irene Celino, Gloria Re Calegari: CoRR abs/2003.02537 (2020)

  1. Communicability of traditional interfaces VS chatbots in healthcare and smart home domains Stefano ValtolinaORCID Icon, Barbara Rita BarricelliORCID Icon & Serena Di Gaetano Pages 108-132 | Received 16 Nov 2018, Accepted 22 Jun 2019, Published online: 30 Jun 2019

  1. Analysis of conversational listening skills toward agent-based social skills training. Hiroki Tanaka, Hidemi Iwasaka, Hideki Negoro, Satoshi Nakamura. J. Multimodal User Interfaces 14(1): 73-82 (2020)

  1. A Smart ChatBot for Specialist Domains. Roberto Canonico, Giovanni Cozzolino, Antonino Ferraro, Vincenzo Moscato, Antonio Picariello, Fabio Raimondo Sorrentino, Giancarlo Sperlì. AINA Workshops 2020: 1003-1010

  1. Sistemas Cognitivos Conversacionales. Inteligencia Artificial: Sistemas Conversacionales Cognitivos: Procesamiento de Lenguaje Natural, Computación Cognitiva y Sistemas Inteligentes Chatbots, Voicebots y Asistentes Virtuales. Javier Porras Castaño. Enero 2020. ISBN-13: 978-6200343871

 

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