Es difícil imaginar dónde estarían las empresas de hoy sin la IA conversacional. Esta tecnología, que impulsa tanto los chatbots como los sistemas IVR conversacionales, resultó esencial para navegar por una economía de servicios cambiante a través de una pandemia global.
Incluso antes de COVID-19, Gartner predijo que el 70% de los trabajadores de cuello blanco interactuarían con plataformas de IA conversacional todos los días para 2022. Ahora se espera que el mercado de esta tecnología crezca a una tasa compuesta de crecimiento anual (TCAC) del 21,8%, hasta alcanzar los 18.400 millones de dólares en 2026.
Esto se debe, en gran parte, a lo mucho que ha mejorado esta tecnología en los últimos años. Los chatbots, en particular, pueden ahora apoyar la experiencia del cliente de muchas maneras, permitiendo un mayor autoservicio del cliente y reduciendo la demanda de agentes humanos.
Sin embargo, el éxito no está garantizado cuando los centros de contacto implantan chatbots y otras soluciones de IA conversacional. Un chatbot viene con potentes capacidades de IA, pero todavía no se ha adaptado a sus necesidades ni se ha probado en su empresa. Antes de que los centros de contacto den el paso, deben considerar lo que realmente se necesita para garantizar que sus soluciones de IA conversacional apoyarán y mejorarán la experiencia del cliente.
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La creciente demanda de chatbots en el centro de contacto
En gran medida, no es necesario convencer a los ejecutivos de los centros de contacto de que deben adoptar la IA conversacional en forma de chatbots o asistentes de voz inteligentes. La mayoría están demasiado ansiosos por incorporar estas soluciones. Según Canam Research, el 78% de los centros de contacto planean desplegar IA para 2023, y la mayor parte (55%) apunta a los chatbots como su principal solución de IA. Se espera que el CAGR para los chatbots crezca incluso más rápido que la IA conversacional en general, con un 30,29% entre 2022 y 2027.
También hay buenas razones para ello. En general, los ejecutivos de los centros de contacto ven los frutos de implementar soluciones de chatbot. Una encuesta reciente realizada a miembros de la Junta Ejecutiva de Fast Company señaló que añadir una solución de chatbot a su sitio web mejoraba el compromiso del cliente, aceleraba el servicio, mejoraba la asistencia personalizada y aumentaba la satisfacción del cliente, por nombrar solo algunos resultados.
Estos resultados positivos son alentadores, pero eso no significa que los chatbots y otras tecnologías de IA conversacional sean ahora impecables. Siguen fallando en muchos aspectos, desde interpretaciones erróneas de las intenciones de los clientes hasta retrasos en los traspasos y fallos de seguridad. Y las malas experiencias de los clientes resultantes pueden provocar la pérdida de clientes y otros impactos negativos en una marca. Estas posibilidades deberían hacer reflexionar a cualquier ejecutivo de un centro de contacto antes de subirse al carro del chatbot sin estar preparado.
El enigma de las pruebas de chatbot
Esto no quiere decir que los responsables de los centros de contacto no deban adoptar esta tecnología, sino que deben hacerlo de la forma correcta. Por muy sensible e inteligente que sea la IA, sigue estando limitada por su programación. En última instancia, los chatbots siguen fallando porque no pueden tener en cuenta todas las posibles interacciones humanas. Los matices y peculiaridades de la comunicación humana son tan amplios y variados que no hay forma de preparar un chatbot para todas las posibilidades desde el principio.
Pensemos, por ejemplo, en la cantidad de formas posibles en que alguien puede pedirle a un chatbot que pida una pizza vegetariana. Puede pedir una «pizza vegetariana», una «pizza sin carne», una «pizza sin carne» o utilizar cualquier otra frase. Además, cada persona puede tener sus propias peculiaridades, como errores ortográficos, formas coloquiales de decir algo, capacidades tecnológicas limitadas… lo que se te ocurra. ¿Cómo saber si tu bot es capaz de manejar todas estas variaciones y matices? Hay que probarlo.
Pero probar realmente todas estas y muchas otras opciones de cómo alguien podría pedir una pizza es un trabajo muy extenso. Hacerlo manualmente requeriría muchas horas, o incluso días, primero para idear los tipos de pruebas a realizar y luego para ejecutarlas. Para hacerlo de forma eficiente, necesitas una solución que pueda realizar todos los pasos necesarios por ti: una plataforma de pruebas que te permita exponer rápida y eficientemente estas limitaciones para que puedas enviar el bot de vuelta al desarrollo y enseñarle nuevas habilidades.
Pruebas de IA: el verdadero camino hacia una CX impecable
Fundamentalmente, este tipo de pruebas debe cubrir todo el proceso para que sus evaluadores no tengan que probar sus chatbots manualmente o pasar horas desarrollando casos de prueba.
Significa realizar pruebas de principio a fin con pruebas automatizadas de puntuación de procesamiento del lenguaje natural (NLP), pruebas de flujo conversacional, pruebas de seguridad, pruebas de rendimiento y supervisión del chatbot. Lo ideal es que el proceso de prueba sea sencillo e intuitivo, sin necesidad de codificación, secuencias de comandos ni programación.
Volvamos al ejemplo de la pizza vegetariana. A una persona (o a un equipo de personas) le llevaría muchísimo tiempo idear todas las formas en que alguien podría pedir su pizza vegetariana; e incluso así, probablemente se le escaparían algunas. La única forma de encontrar todas las posibilidades sería utilizar la IA para generar los datos de prueba. La IA podría seleccionar una pregunta, como «¿Puedo pedir una pizza vegetariana?», y generar automáticamente una lista de formas de decir lo mismo. A continuación, podría probar automáticamente el chatbot con esas variaciones para ver cómo responde.
Yendo un paso más allá, ¿de cuántas formas distintas podría decir una persona cada una de esas variaciones? La IA puede utilizarse para profundizar en las peculiaridades humanas que los distintos clientes pueden aportar a una interacción. Por ejemplo, la IA podría añadir capas a las pruebas para los clientes que escriben de forma descuidada, escriben todo en mayúsculas, utilizan mal los homófonos, añaden espacios adicionales o emojis, y más. «Pizza sin carne» podría convertirse en «pizza sin carne», «PIZZA SIN CARNE» y muchas otras posibilidades.
Estos son sólo ejemplos, pero lo importante es que tus evaluadores no tengan que idear todas estas opciones o realizar las pruebas ellos mismos. Necesitas una solución de pruebas que lo haga por ellos, con un esfuerzo manual mínimo. Lo que quiere es, efectivamente, una IA de pruebas para poder ejecutar este tipo de pruebas exhaustivas y detalladas con mucha más rapidez y frecuencia. Esto permite a tus probadores exponer más puntos débiles del chatbot para que tus desarrolladores puedan enseñar y mejorar tus bots más a menudo y con mayor precisión, proporcionando en última instancia una experiencia de mejor calidad a sus clientes usuarios de chatbot.
Los ejecutivos de los centros de contacto tienen razón: invertir en chatbots es una decisión inteligente. Pero hacerlo sin un soporte de pruebas adecuado podría resultar más perjudicial que beneficioso. Cyara Botium hace exactamente lo que hemos descrito aquí y puede proporcionar el soporte de pruebas que la tecnología de chatbot de su centro de contacto necesita.