El llegada de ChatGPT y otros grandes modelos lingüísticos establecerán nuevos estándares y procedimientos dentro de las empresas.

En este contexto, el desarrollo de chatbot y el diseño de la experiencia de usuario se verá principalmente impactado. La pregunta que surge es la siguiente: ¿cómo adaptamos exactamente las experiencias conversacionales a la nueva realidad tecnológica?

Alejandro ZuzenbergCEO y cofundador de Botmaker, detalla a iProUP que su empresa tiene desarrollo propio: “Entrenamos al Chatbot para que responda utilizando Inteligencia Artificial Generativa. Lo entrenamos para que ofrezca respuestas pero sin delirar”.

Y apunta que la firma trabaja en el proyecto desde 2018. “El desarrollo es todo talento local. robots y lo usamos de una manera real. tenemos un equipo de 200 personas“.

Además, el director general comenta que tienen abierta la búsqueda de personal para alrededor de 40 puestos adicionales que esperan completar antes de fin de año.

fabricante de bots, Empresa argentina líder en la creación y administración de chatbot en América Latina, explica cómo ChatGPTel producto de consumo de más rápido crecimiento en la historia, tuvo un Impacto significativo en la forma en que las empresas se comunican con sus clientes.

Botmaker, una solución innovadora que trabaja en proyectos con Inteligencia Artificial Generativa para competir con ChatGPT, entre otros

Todo lo que se sabía sobre el funcionamiento de robots conversacional, hasta no hace mucho tiempo, se vio afectada por la inteligencia artificial conversacional y empezaron a hablar de “un antes y un después” en el diseño y desarrollo de CX.

Con más de 6 años en el mercado, fabricante de bots está presente en Brasil, Argentina, Colombia, México y Estados Unidos.con clientes en más de 40 países y sociedad establecida con Grandes tecnologíascomo:

El antes y el después de la IA conversacional

“Para el desarrollo de una asistente virtual era fundamental detectar cuáles serían las preguntas frecuentes de los consumidores y, a partir de ahí, desarrollar las respuestas fijas que debía responder el bot”, comenta el CEO.

Y agrega: “Los que no fueron detectados y respondidos entraron en lo que se denominó Not Understood, por lo que se le indicó al robot cómo proceder, posiblemente remitiendo al usuario a un agente humano”.

Esto está lejos de suceder en el nuevo modelo, en el que el chatbot se entrena con “Bases de conocimiento” construidas a partir de la Página Web de la compañíadocumentación interna e historial de conversaciones, si las hubiere.

Todo esto se comparte con la IA conversacional que lo usa, junto con el contexto, para reconocer preguntas y responder dinámicamente.

Botmaker, para optimizar el rendimiento

Ya no hablamos de “no entiendo” sino de “no quiero hablar de eso” que se determina a través de los territorios de no respuesta, esos temas sobre los que el bot tiene prohibido hablar.

fabricante de bots ya incorporó esta tecnología como una funcionalidad (Base de conocimiento) dentro de su plataforma, lo que facilita a los clientes crear un chatbot con un rango de respuesta mucho más amplio que la forma “tradicional”.

Lo único que tiene que hacer el asistente virtual es acceder a esa información proporcionada por la empresa para generar una respuesta acorde a lo que se le pregunta.

Sin embargo, el control que anteriormente tenía la empresa sobre el tono, la voz y la personalidad del bot, con la llegada de los modelos de lenguaje, se reduce a una definición general.

“Ya no tenemos el control absoluto de a qué queremos que responda el asistente virtual, pero hay un margen que se deja a la creatividad de la herramienta”, explica Pablo Dorado, Gerente de Ventas y Operaciones de Botmaker en Latinoamérica.

Y añade: “Sin embargo, se parametriza a nivel general, por ejemplo, si queremos que sea simpático, que use negrita, que responda en dos o cuatro mensajes, si usa emojis, etc”.

Los chatbots ganan terreno en empresas de todo tipo

Beneficios y desafíos del nuevo modelo

Además de un control más laxo sobre la personalidad del asistente virtualmantener un flujo conversacional para realizar transacciones es un desafío en la interacción con los consumidores.

Sin embargo, el robot puede recibir retroalimentación de las respuestas de los agentes humanos, factor que alimentará la base de datos de conocimiento y mejorar la experiencia del cliente.

El seguridad y privacidad son una preocupación especialmente para los usuarios:

• Por un lado, la información que conforma la base de conocimiento se comparte con ChatGPT y por lo tanto se vuelve público. Será la empresa la que decida qué documentos internos decide compartir; cuanta más información, mayor la precisión de la respuesta, pero también la exposición.
• Por otro lado, los datos personales proporcionados por los consumidores (nombre, DNI, dirección, etc.) son identificados automáticamente por la plataforma Botmaker y encriptados para evitar su difusión.

La adopción de la IA conversacional significó una aceleración en la resolución de problemas, así como una disponibilidad de 24 horas en múltiples canales que permite la reducción de la carga de trabajo, la gestión de contenidos y el ahorro de costos.

A su vez, esta tecnología tiene una gran capacidad de análisis de datos para retroalimentar y ampliar la base de conocimiento.

Aunque uno piensa en un antes y un después, estos dos modelos de chatbot no son excluyentes entre sí.

Como explica Pablo Dorado: “Muchos proyectos están todavía en el primer modelo y lo estarán durante mucho tiempo, pero también convivirán con esta nueva versión”.

“Los robots que ya están diseñados con intenciones, respuestas, preguntas de muestra e historial de conversaciones alimentarán la base de conocimientos para el nuevo modelo, logrando un nivel mucho más alto de personalización y seguridad de respuesta que si construyéramos el chatbot desde cero”. , completo.