El 2016 ha sido un año en el que se ha hablado mucho, tanto para bien como para mal, sobre los chatbots. Precisamente por ello, es probable que el año que se acaba sea recordado como el “del aumento de los robots”; mientras que 2017, según Nuance Communications, Inc., proveedor de soluciones de lenguaje y voz, será el año de “la batalla de los robots”, que determinará cuáles son “buenos” y cuáles son “malos”; cuáles tendrán en éxito y cuáles están abocados al fracaso.
No cabe duda de que la mayor parte de las marcas, analistas de la industria y expertos comparten la opinión de que los robots están aquí para quedarse. La consultora Gartner, incluso, predice que para 2019 el 20% de las marcas abandonarán sus aplicaciones móviles y en 2020 las personas tendrán más conversaciones con robots que con sus parejas.
Con esta información sobre la mesa, nos preguntamos ¿qué factores serán necesarios para construir un robot “bueno”? De acuerdo a Forrester, todo depende de la experiencia del usuario: “los consumidores de hoy premian o castigan a las compañías según su experiencia. Este comportamiento es muy común en los Millenial, pero ahora también es frecuente en generaciones anteriores”
Adicionalmente, y según Nuance Communications, éstas son algunas de las razones que garantizan el éxito de un robot:
- Inteligencia artificial conversacional. Un robot debe ser capaz de mantener una conversación inteligente y bidireccional con un consumidor, incluso cuando éste cambia de tema o utiliza expresiones o términos coloquiales. La realidad es que, actualmente, la mayoría de robots no están lo suficientemente preparados para hacer esto. Por ejemplo, algunos podrían responder preguntas básicas como “¿Cuál es la temperatura en Miami?” (respuesta: “Hace 20 grados en Miami”). Sin embargo, si un usuario prosigue la conversación y pregunta sobre la temperatura en Pekín, la mayoría de los robots no tiene capacidad para continuar la conversación.
- Inteligencia artificial cognitiva. Ésta es la parte del cerebro del robot que tiene la capacidad de razonar, actuar e incluso predecir las necesidades de un cliente. Mientras que los sistemas tradicionales de reconocimiento de voz entienden lo que la gente dice, los sistemas actuales de lenguaje natural tienen la capacidad de comprender lo que la gente quiere decir y quiere hacer.
- Inteligencia artificial asistida por humanos. También conocida como Inteligencia Artificial supervisada. Mediante la colaboración entre agentes humanos de atención al cliente y bots, el aprendizaje automático se acelera y, lo que es más importante, los robots aprenden cosas de los humanos en lugar de aprender por sí mismos y cometer errores.
- Integración omnicanal. Los robots no serán aplicaciones independientes, sino un conjunto de herramientas que funcionan como un cerebro central y que pueden extenderse a todos los canales que utilizan los usuarios: aplicaciones de mensajería, aplicaciones móviles, sistemas telefónicos, web, aplicaciones de chat y redes sociales. La integración de una estrategia omnicanal garantizará que los clientes tengan una buena experiencia, independientemente del canal que utilicen. Asimismo, reduce los silos tecnológicos de las marcas.
- Autenticación y seguridad inteligentes. La biometría de voz permite a los consumidores autenticar de forma fácil su identidad, sin necesidad de introducir una contraseña o un PIN, a través de una breve contraseña corta como “Mi voz es mi contraseña”. Esto elimina la necesidad de recordar contraseñas, PIN difíciles o, peor aún, tener que responder a una serie de preguntas de seguridad como: “¿Cuál era el nombre de su mejor amigo de la infancia?” o “¿Cuál fue su transacción más reciente?”. Además, la biometría de voz mejora considerablemente la seguridad de los métodos de autenticación tradicionales.
