¿Qué son los chatbots NLP y cómo funcionan?

La inteligencia artificial (IA)—particularmente la IA en el servicio al cliente—ha recorrido un largo camino en poco tiempo. Los chatbots del pasado han evolucionado hacia agentes de IA altamente inteligentes capaces de proporcionar respuestas personalizadas a problemas complejos de clientes. Según nuestro Reporte Zendesk CX Trends, el 70 por ciento de los líderes CX creen que los bots se están convirtiendo en arquitectos hábiles de recorridos del cliente altamente personalizados.

Los bots impulsados por IA como los agentes de IA utilizan procesamiento de lenguaje natural (NLP) para proporcionar experiencias conversacionales. El ascenso astronómico de la IA generativa marca una nueva era en el desarrollo de NLP, haciendo que estos agentes de IA sean aún más similares a los humanos. Descubre cómo funcionan los chatbots NLP, sus beneficios y componentes, y cómo puedes automatizar el 80 por ciento de las interacciones con clientes con agentes de IA, la próxima generación de chatbots NLP.

Más en esta guía:

• ¿Qué es un chatbot NLP?
• Bot NLP vs. chatbots basados en reglas
• Cómo funciona un chatbot de procesamiento de lenguaje natural
• Componentes clave de los bots impulsados por NLP
• Tipos de chatbots NLP
• Beneficios de un bot NLP
• Cómo automatizar más del 80 por ciento de las interacciones con clientes con un chatbot NLP
• Preguntas frecuentes
• Descubre los bots más autónomos en CX

¿Qué es un chatbot NLP?

Un chatbot de procesamiento de lenguaje natural es un programa de software que puede entender y responder al habla humana. Los bots impulsados por NLP—también conocidos como agentes de IA—permiten a las personas comunicarse con computadoras de una manera natural y similar a la humana, imitando conversaciones persona a persona.

Estos agentes de IA inteligentes tienen una amplia gama de aplicaciones en la esfera del soporte al cliente, como:

• Hacer que sea más fácil y asequible para tu negocio crecer.
• Devolver tiempo valioso a tu equipo para enfocarse en trabajo más significativo, evolucionándolos finalmente hacia un nuevo tipo de rol, como gerente, editor y supervisor de IA.
• Conectarse sin problemas con tus sistemas backend, reconociendo instantáneamente con quién están hablando. Desde ahí, proporcionan soporte personalizado con detalles clave para una experiencia del cliente excepcional.
• Proporcionar soporte 24/7 en múltiples idiomas, lo que resulta en mejores experiencias para tus clientes.

Estas aplicaciones son solo algunas de las capacidades de los agentes de IA impulsados por NLP.

NLP vs. NLU vs. NLG

¿No conoces tu NLP de tu NLG? No te preocupes—sabemos que hay bastantes acrónimos en el mundo de los chatbots y la IA conversacional. Aquí hay tres términos clave que te ayudarán a entender los chatbots NLP, IA y automatización.

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Una rama de la inteligencia artificial diseñada para mejorar la comunicación humano-bot al permitir que las máquinas entiendan, analicen y respondan al habla o escritura humana.
• Comprensión del lenguaje natural (NLU): Un subconjunto del NLP que se enfoca en la comprensión de la máquina, asegurando que los bots entiendan el significado detrás de la entrada lingüística (ya sea verbal o escrita) para que puedan convertir el lenguaje en una forma lógica que un algoritmo de computadora pueda entender.
• Generación de lenguaje natural (NLG): Otro subconjunto del NLP que se refiere a las respuestas automáticas creadas por un bot y funciona como NLU a la inversa. Después de generar una respuesta lógica, el bot convierte la salida a un lenguaje natural que un humano puede entender fácilmente.

Aunque NLU y NLG son subconjuntos del NLP, todos difieren en sus objetivos y complejidad. Sin embargo, los tres procesos permiten a los agentes de IA comunicarse con humanos.

Bot NLP vs. chatbots basados en reglas

Cuando piensas en un "chatbot", puedes imaginar los bots defectuosos de antaño, conocidos como chatbots basados en reglas. Estos bots no son muy flexibles al interactuar con clientes porque usan palabras clave simples o coincidencia de patrones en lugar de aprovechar la IA para entender el mensaje completo de un cliente.

Por ejemplo, un chatbot basado en reglas puede saber cómo responder la pregunta "¿Cuál es el precio de tu membresía?" basándose en mensajes similares de interacciones previas. Puedes enseñar a estos bots cómo responder a esta pregunta, pero la redacción debe ser una coincidencia exacta, por lo que tu constructor de bots necesitará programar manualmente matices de redacción para cada posible pregunta que un cliente podría hacer.

Debido a esta necesidad específica, los bots basados en reglas a menudo malinterpretan lo que un cliente ha preguntado, dejándolos incapaces de ofrecer una resolución. En cambio, las empresas ahora están invirtiendo más a menudo en agentes de IA NLP, ya que estos bots inteligentes dependen de sistemas de intención y flujos de diálogo preconstruidos para resolver problemas de clientes. Un chatbot usando NLP hará seguimiento de la información a lo largo de la conversación y usará aprendizaje automático o profundo para aprender sobre la marcha, volviéndose más preciso con el tiempo.

Los chatbots impulsados por NLP usan las siguientes claves para interpretar interacciones:

• Expresiones: Las formas en que el usuario se refiere a una intención específica
• Intención: El significado detrás de las palabras que un usuario escribe o dice
• Entidad: Los detalles importantes para la intención, como números de orden y ubicaciones
• Contexto: Los parámetros a lo largo de una sesión
• Sesión: Una conversación de principio a fin, incluso si se interrumpe

Aunque los chatbots basados en reglas no son completamente inútiles, los bots que aprovechan la IA conversacional son significativamente mejores para entender, procesar y responder al lenguaje humano. Para muchas organizaciones, los chatbots basados en reglas no son lo suficientemente poderosos para mantenerse al día con el volumen y variedad de consultas de clientes—pero los agentes de IA y bots NLP sí lo son.

Cómo funciona un chatbot de procesamiento de lenguaje natural

Los bots que usan una interfaz conversacional—y aquellos impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs)—usan pasos principales para entender, analizar y responder al lenguaje humano. Para los chatbots NLP, también hay un paso opcional de reconocer entidades.

Veamos más de cerca cómo funciona un chatbot de procesamiento de lenguaje natural:

1. Normalización: Los bots eliminan detalles irrelevantes y convierten palabras a una versión estandarizada. Por ejemplo, los bots ponen en minúsculas las entradas de lenguaje.
2. Tokenización: Los chatbots dividen la entrada de lenguaje en piezas—o tokens—y eliminan puntuación.
3. Clasificación de intención: Con texto normalizado y tokenizado, el bot usa IA para identificar el problema o intención que el cliente está preguntando.
4. Reconocimiento de entidades (opcional): Este paso opcional es donde los chatbots identifican cualquier otra cosa referenciada en un mensaje, como un número de orden, dirección de email o ID de transacción.
5. Generación: Para los agentes de IA NLP de próxima generación, el modelo de IA genera una cantidad de respuestas y selecciona la respuesta más apropiada para enviar al usuario.

La tecnología de IA detrás de los bots NLP es avanzada y poderosa. Ahora que entiendes el funcionamiento interno del NLP, puedes aprender sobre los elementos clave de esta tecnología.

Componentes clave de los bots impulsados por NLP

Los bots NLP usan IA para procesar el lenguaje humano. Los componentes clave de los agentes de IA impulsados por NLP habilitan esta tecnología para analizar interacciones y son increíblemente importantes para desarrollar personalidades de bot.

Aquí hay algunos de los elementos más importantes de un bot NLP:

Tipos de chatbots NLP

Hay diferentes tipos de bots NLP diseñados para entender y responder a las necesidades del cliente de diferentes maneras. A continuación, explicamos cómo los agentes de IA NLP difieren de los bots NLP estándar.

Bots NLP de IA generativa

La IA generativa mejora significativamente los chatbots NLP al permitirles proporcionar respuestas personalizadas basadas en el contexto del usuario, manejar una gama más amplia de consultas y entregar información más precisa y relevante. Además, la IA generativa aprende continuamente de cada interacción, mejorando su desempeño con el tiempo, resultando en una experiencia de chatbot más eficiente, receptiva y adaptativa.

Por ejemplo, la IA generativa de Zendesk utiliza el modelo GPT-4 de OpenAI para generar respuestas similares a las humanas desde la base de conocimiento de un negocio. Esta capacidad hace que los bots sean más intuitivos y tres veces más rápidos en resolver problemas, llevando a interacciones con clientes más precisas y satisfactorias.

Agentes de IA

Los agentes de IA representan la próxima generación de bots NLP de IA generativa, diseñados para manejar autónomamente interacciones complejas con clientes mientras proporcionan servicio personalizado. Mejoran las capacidades de los bots de IA generativa estándar al estar entrenados en modelos de IA líderes en la industria y miles de millones de interacciones reales con clientes. Esta capacitación extensa les permite detectar con precisión las necesidades del cliente y responder con la sofisticación y empatía de un agente humano, elevando la experiencia general del cliente.

Los agentes de IA proporcionan resoluciones de extremo a extremo mientras trabajan junto a agentes humanos, devolviéndoles tiempo para trabajar de manera más eficiente. Por ejemplo, Grove Collaborative, una marca de limpieza, bienestar y artículos esenciales cotidianos, usa agentes de IA para mantener un puntaje de satisfacción del cliente (CSAT) del 95 por ciento sin aumentar la plantilla. Con solo 25 agentes manejando 68,000 tickets mensuales, la marca depende de agentes de IA independientes para manejar varias interacciones—desde FAQs comunes hasta consultas complejas.

Los agentes de IA han revolucionado el soporte al cliente al simplificar drásticamente el proceso de construcción de bots. Acortan el tiempo de lanzamiento de meses, semanas o días a solo minutos. No hay necesidad de flujos de diálogo, capacitación inicial o mantenimiento continuo. Con agentes de IA, las organizaciones pueden comenzar rápidamente a beneficiarse de la automatización de soporte y escalar sin esfuerzo para satisfacer la creciente demanda de resoluciones automatizadas.

Beneficios de un bot NLP

Es obvio que los agentes de IA construidos específicamente para CX ayudan a los equipos de soporte a proporcionar buen servicio al cliente. Sin embargo, estos agentes de IA autónomos también pueden proporcionar una miríada de otras ventajas. A continuación, cubrimos algunos de los mejores beneficios de los agentes de IA NLP.

Reducir costos operativos

Los agentes de IA NLP pueden resolver la mayoría de las solicitudes de clientes de forma independiente, reduciendo los costos operativos para las empresas mientras mejoran el rendimiento—todo sin aumentar la plantilla. Además, los agentes de IA reducen los tiempos de espera, permitiendo a las organizaciones responder más consultas mensualmente y escalar de manera rentable.

Por ejemplo, Hello Sugar, un salón de depilación con cera y azúcar en EE.UU., ahorra $14,000 al mes automatizando el 66 por ciento de las consultas de clientes. Además, han recibido muchas reseñas satisfechas sobre su CX mejorada también.

Ofrecer servicio multilingüe sin parar

Los agentes de IA nunca están fuera de servicio. Con la capacidad de proporcionar soporte 24/7 en múltiples idiomas, esta tecnología inteligente ayuda a mejorar la lealtad y satisfacción del cliente. Toma a Jackpots.ch, el primer casino en línea en Suiza, como ejemplo. Con la ayuda de un agente de IA, Jackpost.ch usa automatización de chat multilingüe para proporcionar soporte consistente en alemán, inglés, italiano y francés.

Personalizar cada interacción

Los agentes de IA NLP pueden integrarse con tus sistemas backend como una herramienta de e-commerce o CRM, permitiéndoles acceder a contexto clave del cliente para que sepan instantáneamente con quién están interactuando. Con estos datos, los agentes de IA pueden tejer personalización en sus respuestas, proporcionando soporte contextual para tus clientes.

Elevar el rol de tu agente

Lo hemos dicho antes, y lo diremos de nuevo—los agentes de IA dan a tus agentes tiempo valioso para enfocarse en trabajo más significativo y matizado. Al repensar el rol de tus agentes—de maestros de preguntas a gerentes de IA, editores y supervisores—puedes elevar sus responsabilidades y mejorar la productividad y eficiencia del agente. Con IA y automatización resolviendo hasta el 80 por ciento de las preguntas de clientes, tus agentes pueden asumir los casos restantes que requieren un toque humano.

Proporcionar a los administradores insights accionables

Las herramientas de análisis y reportes impulsadas por IA pueden proporcionar métricas específicas sobre el desempeño del agente de IA, como conversaciones resueltas vs. no resueltas y sugerencias de temas para automatización. Con estos insights, los líderes pueden automatizar con más confianza un amplio espectro de problemas e interacciones de servicio al cliente.

Cómo automatizar más del 80 por ciento de las interacciones con clientes con un chatbot NLP

Con los agentes de IA de Zendesk, puedes automatizar más del 80 por ciento de tus interacciones con clientes. A continuación, hemos delineado una hoja de ruta para guiar tu viaje de automatización.

Comienza rápidamente con IA generativa

Usa IA generativa para construir una base de conocimiento rápida y sin esfuerzo. La IA puede tomar solo algunos puntos clave y crear artículos detallados, reforzando la información en tu help desk. Además, la IA generativa puede ayudar a simplificar texto, haciendo que el contenido de tu centro de ayuda sea más fácil de consumir. Una vez que tengas una base de conocimiento robusta, puedes lanzar un agente de IA en minutos y lograr tasas de automatización de más del 10 por ciento.

Lectura relacionada: Usar IA generativa para expandir y mejorar contenido del centro de ayuda

Personaliza interacciones con un enfoque híbrido

Para lograr tasas de automatización de más del 20 por ciento, identifica temas donde los clientes requieren orientación adicional. Construye flujos de conversación basados en estos temas que proporcionen guías paso a paso hacia una resolución apropiada. Este enfoque te permite abordar consultas más sofisticadas, agrega control y personalización a tus respuestas y aumenta la precisión de las respuestas.

Desbloquea automatización de extremo a extremo con integraciones backend

Ahora es cuando tu tasa de automatización puede dispararse a más del 40 por ciento. Conecta tus sistemas backend usando APIs que empujan, extraen y analizan datos de tus sistemas backend. Con esta configuración, tu agente de IA puede resolver consultas de principio a fin y proporcionar respuestas consistentes y precisas a varias consultas.

Optimiza con análisis y QA

Después de haber automatizado tus respuestas, puedes automatizar tu análisis de datos. Un conjunto robusto de análisis te da los insights necesarios para afinar flujos de conversación y optimizar procesos de soporte. También puedes automatizar aseguramiento de calidad (QA) con soluciones como Zendesk QA, permitiéndote detectar problemas en todas las interacciones de soporte. Al mejorar los flujos de trabajo de automatización con análisis robustos, puedes lograr tasas de automatización de más del 60 por ciento.

Haz de la IA tu diferenciador de CX

Impulsa el éxito continuo usando insights del cliente para optimizar tus flujos de conversación. Aprovecha el poder de tu agente de IA para expandirte a nuevos casos de uso, canales, idiomas y mercados para lograr tasas de automatización de más del 80 por ciento.

Preguntas frecuentes

Descubre los bots más autónomos en CX

Con el software y herramientas correctas, los bots NLP pueden aumentar significativamente la satisfacción del cliente, mejorar la eficiencia y reducir costos. Sin embargo, no todas las soluciones NLP son iguales.

En esta era de experiencias del cliente mejoradas por IA, el enfoque debe estar en lo que realmente importa: el humano del otro lado. Las malas experiencias pueden llevar a la pérdida de clientes, haciendo esencial la IA diseñada específicamente para CX.

Los agentes de IA de Zendesk son los bots NLP más autónomos en CX, capaces de resolver completamente incluso las solicitudes de clientes más complejas. Entrenados en más de 18 mil millones de interacciones con clientes, los agentes de IA de Zendesk entienden los matices de la experiencia del cliente y están diseñados para mejorar la conexión humana. Además, no se necesita experiencia técnica, permitiéndote entregar experiencias impulsadas por IA sin problemas desde el primer día y escalar sin esfuerzo a las crecientes necesidades de automatización.

Invierte en agentes de IA de Zendesk para superar las expectativas del cliente y satisfacer los volúmenes crecientes de interacciones hoy.