La semana pasada tuvimos una entrevista con Pedro Rivera sobre cómo un Chatbot transforma organizaciones. En esta ocasión, queremos hablar sobre el poder de algo sencillo, pero eficiente: un QnA Chatbot. Los Chatbots son herramientas que están teniendo rápida adopción en las organizaciones, y como resultado han producido un retorno alto en su productividad y reducción de costos. Lo mejor de todo es que no necesitas ser un experto en la Inteligencia Artificial para implementar estas soluciones en tu organización; Intech está para ayudarte!

¿Qué es un QnA Chatbot? 

Un QnA Chatbot es un Chatbot que tiene como tarea recibir y contestar preguntas sobre un tema. Puede utilizarse tanto para procesos internos como externos en una organización. Algunos ejemplos incluyen empleados haciendo preguntas a recursos humanos o solicitar información necesaria para hacer su trabajo, clientes preguntando sobre el status de un ticket en servicio al cliente, interesados en su información de banco, o que quieran realizar un proceso a través de un agente automatizado.

¿Cómo funciona un QnA Chatbot?

La clave para que cualquier componente de Inteligencia Artificial sea exitoso es la data. El QnA Chatbot se alimenta de una data de preguntas y respuestas, es entrenado, probado, e implementado. Hay varios tipos de data que pueden utilizarse para alimentarlo, pero las más populares son:

  • Un spreadsheet de Excel – La data almacenada en una hoja de Excel puede organizarse de forma en que lea la pregunta y respuesta para cada escenario. El algoritmo se encarga de interpretarlo a base del orden en que se le entregó.
  • Un documento en Word – De la misma forma en que se hace en un spreadsheet, poniéndo las preguntas y respuestas una tras otra deja que el algoritmo las lea.
  • Una base de datos – Y claro, teniéndo el historial de las conversaciones guardado en una base de datos le permite leer la conversación e interpretar las preguntas y respuestas.
¿El poder de la arquitectura de la data

Aunque puede alimentarse de la data, el diseño de una arquitectura adecuada es crucial. A la hora de crear esta arquitectura, deben definirse las siguientes interrogantes:

  • ¿Cuál es el objetivo de negocio? Aquí es importante contestar el uso que se le dará al bot y las metas y objetivos a cumplir con él.
  • ¿En qué plataforma se va a hacer? ¿Dónde se va a guardar la data? Nube u Local? Será en Azure, AWS, o Google Cloud?
  • ¿Tengo la data? Los costos de un bot pueden aumentar si se necesita crear la data para alimentarlo. Es importante recalcar que a mayor data, mejor experiencia para el usuario.
  • ¿Cómo se va a diseñar el proceso? Un bot está creado para seguir un proceso conversacional que lleve al usuario de punto A a punto B. Estructurar estos pasos va de la mano con los objetivos de negocio para medir el desempeño.
  • ¿Qué funcionalidades quiero que tenga? Esto varia de llevar conversaciones en texto y/o voz, intercambiar información por medio de fotos o videos, hasta interpretar el tono con el que se le escribe (¿El cliente está feliz o molesto? Por ejemplo).
  • ¿Cuáles son mis métricas de éxito? El éxito del bot está acompañado de métricas de éxito (KPI en inglés) que permitan medir el impacto en la organización.
¿Por qué un QnA Chatbot? 

Las organizaciones son exitosas en la medida en que pueden

  • Crean claridad y ejecución de procesos – Rápidamente responde preguntas y guían a los usuarios para proveerles la información que necesitan.
  • Reducción de costos – Un caso conocido es el de representantes de servicio al cliente. Un bot permite transferir a estos a otras áreas en la organización en las que impacten mientras mantiene la calidad del servicio.
  • Productividad – Atendienden más de una solicitud a la vez, sin importar la hora, lo que posiciona a la empresa como rápida en el servicio a sus clientes o aclara las preguntas de sus usuarios.

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