Los dos tipos más importantes de chatbots y para qué sirve cada uno

Tiempo de lectura: 2 minutos

¿Sabes cuáles son los dos tipos más importantes de chatbots? Los asistentes conversacionales o bots inteligentes son ya aliados de toda clase de negocios, desde centros comerciales a pequeñas pymes locales, ecommerce de moda, servicios informáticos o tiendas de artesanía.

Ningún ámbito o industria se escapa del poder que tienen para brindar un servicio de atención al cliente 24/7, transformar los leads en ventas, fidelizar a nuevos usuarios o mejorar la satisfacción de los consumidores.

¿Son todos los chatbots iguales? Por supuesto que no. Atendiendo a sus características tienen diferentes niveles de complejidad, están programados para desempeñar distintas tareas y en algunas ocasiones requieren de un entrenamiento previo.

Esencialmente existen dos tipos de bots inteligentes o conversacionales: los chatbots basados en reglas frente a los chatbots basados en Inteligencia Artificial.

Según las necesidades de la empresa, será más beneficioso decantarse por uno u otro.

Chatbots basados en reglas vs chatbots basados en IA

Los bots basados en reglas, también conocidos como bots de árbol de decisión obedecen a unas pautas prefijadas según las situaciones que el software deba resolver. Dicho de otro modo, pueden responder a preguntas basadas en un conjunto predefinido de reglas establecidas en ellos, con complejidad variable.

En líneas generales, desarrollar este tipo de chatbots es más sencillo y su entrenamiento, más rápido, por lo que su coste también suele ser más económico. Son muy útiles para proporcionar al usuario las respuestas prefijadas por las empresas, derivando la conversación a un agente humano en el caso de que el cliente pregunte algo que no se encuentra dentro de la base de datos. A medida que pasa el tiempo pueden integrarse con información de patrones de conversación.

Su veloz y fácil implementación es su principal punto fuerte, ya que no requieren una dilatada recopilación de datos ni entrenamiento bajo algoritmos de machine learning, aunque están claramente más limitados que los chatbots basados en IA. Su conversación menos flexible garantiza en contrapartida que sean más predecibles y seguros. Pueden incluir elementos interactivos.

Como desventajas, su funcionamiento es menos independiente, la comunicación dista mucho de ser personalizada y no pueden adaptarse a las características concretas de cada internauta, como los matices en el uso del idioma.

Por su parte, los chatbots basados en IA utilizan el aprendizaje automático: están diseñados para comprender tanto el contexto como la intención de la pregunta formulada antes de emitir la respuesta. Están programados con procesamiento de lenguaje natural (PNL) y mejoran con el paso del tiempo gracias a los datos recabados. Por tanto, cada vez son más eficientes y precisos en la interacción con el usuario, gracias en parte también al entrenamiento al cual le puede someter un especialista en este tipo de interacciones.

A largo plazo, estos chatbots ahorran mucho tiempo y dinero, mejoran la productividad, se adaptan a múltiples idiomas, comprenden patrones de comportamiento, arrojan datos valiosos sobre el target y se actualizan en gran medida por sí mismos, aunque su tiempo de aprendizaje sea más largo. Destaca su capacidad de abordar los desafíos de comunicación personalizada y leer las emociones de un cliente, interactuando con los usuarios según su estado de ánimo, como en el caso de la startup china Emotibot.

No obstante, los chatbots de IA se recomiendan para proyectos más complejos e internacionales, ya que para las empresas con objetivos muy concretos, un tamaño más pequeño o un alcance más local, los bots basados en reglas suelen ser altamente efectivos y más que suficientes.

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