A pesar de su aparente sencillez para el usuario, los chatbots se apoyan en sistemas muy complejos para ofrecer la experiencia de cliente impecable que toda marca busca. Un asistente virtual bien diseñado está disponible en múltiples plataformas, puede ofrecer una experiencia personalizada, cumple -o incluso mejor- supera todas las expectativas funcionales y cumple todos los requisitos de seguridad y privacidad. ¿Cómo puedes probar IA Conversacional?
Para cubrir todas estas características, las plataformas para hacer pruebas de terceros son casi siempre esenciales. Los CRM, la conversión de voz a texto, la conversión de texto a voz, los modelos lingüísticos y los motores NLP generan conexiones adicionales y puntos de ruptura en los que las experiencias podrían torcerse.
Para garantizar estas capacidades y evitar el temor a que el chatbot se rompa en algún punto, se requiere un enfoque de pruebas exhaustivo.
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¿Cuándo debo empezar a probar mi IA conversacional?
Probar la IA conversacional después de su despliegue es como poner el carro delante de los bueyes. Esta creencia común no es exclusiva de las pruebas de chatbots, sino que está arraigada en todos los proyectos de software en los que aún no se han introducido las pruebas continuas. Hay ciertas conductas de calidad que debes cumplir antes de introducir tu asistente digital al público, por lo tanto, ¡las pruebas ya deberían haber comenzado durante el proceso de desarrollo!
¿Existe una jerarquía de pruebas para la IA conversacional?
Es posible que conozcas los niveles tradicionales de las pruebas de software, en las que las pruebas unitarias y de componentes son las primeras, seguidas de las pruebas de integración, del sistema y de aceptación. Cuando se trata de la IA conversacional, no hay una práctica única que seguir. Conocer tu chatbot, sus capacidades y limitaciones determinará en gran medida la estrategia de pruebas que debes aplicar.
Aunque no existe una solución unificada, hemos creado un manual para que conozcas mejor tu chatbot e identifiques los posibles escollos antes de que afecten negativamente a tus clientes y a tu reputación.
¿Por dónde empezar?
A lo largo del proceso de desarrollo de tu IA conversacional, es importante que cada persona que forme parte del desarrollo se mantenga en sintonía con los demás. Si se trabaja en silos, se corre el riesgo de afectar negativamente al rendimiento general de la IA. Las pruebas de regresión pueden servir mejor como punto de partida para hacer una comprobación de la temperatura de tu chatbot en curso, y la forma más fácil de asegurarse de que un cambio reciente en el programa o el código no ha afectado negativamente a las características existentes.
Además de las pruebas de regresión, las pruebas de NLP son el siguiente paso para garantizar la calidad de la IA conversacional. Es importante señalar (y puede sonar redundante) que este tipo de prueba sólo es posible si tu chatbot funciona con un motor NLP.
Es esencial probar y analizar los datos de entrenamiento de tu chatbot y proporcionar orientación y recursos que mejoren continuamente la capacidad de comprensión de tu chatbot a medida que los clientes plantean preguntas y solicitudes de formas inesperadas. Las pruebas de NLP le ayudan a ajustar no sólo la cantidad, sino también la calidad de tus datos de entrenamiento, y te proporcionan información que te ayuda a tomar decisiones informadas sobre la mejor manera de desarrollar y mejorar el rendimiento de tu chatbot.
¿Cuáles son los siguientes pasos?
Aunque las pruebas de regresión y NLP son la base de la preparación funcional de tu chatbot, hay muchas circunstancias -y a veces requisitos- que debes conocer y para las que debes probar tu chatbot.
Dependiendo de los tipos de pruebas que hayas realizado hasta ahora, es posible que te sientas seguro de que tu chatbot entiende lo que dice y puede responder si necesita mantenerse en contacto con una persona a la vez. Tras el despliegue, es razonable suponer que el chatbot tendrá que hacer frente a una carga mayor, pero sin un período de pruebas sólido, no sabrás el máximo de usuarios paralelos a los que el chatbot puede atender en tiempo y forma. Por lo tanto, las pruebas de rendimiento se convierten en algo imprescindible para determinar cómo se comporta tu IA conversacional en términos de capacidad de respuesta y estabilidad bajo una carga de trabajo concreta.
Podrías poner todo tu empeño en lograr la mayor estimación de confianza posible en NLP, pero todo será en vano si el chatbot simplemente se rinde y se apaga cuando se ve abrumado por un volumen de usuarios superior al normal.
¿Podemos dar por sentado que nuestra IA conversacional se comportará como esperamos?
Así pues, tenemos un chatbot inteligente que es capaz de hacer frente a la carga esperada y dar respuestas precisas y oportunas, pero aún así no podemos asumir que todos los subsistemas y plataformas integradas funcionen a la perfección. Cuando uno falla, lo hace todo el producto, por lo que la estabilidad de cada componente es vital para el éxito de tu IA conversacional.
Las pruebas end-to-end son tu mejor aliado para simular cómo será la experiencia de un usuario real de principio a fin, para validar tu IA conversacional en circunstancias similares a las del producto y para replicar escenarios en vivo.
La combinación de estos tipos de pruebas –regresión, NLP y de extremo a extremo– te dará la confianza para ejecutar y mantener tu IA conversacional, teniendo en cuenta factores importantes como la seguridad y el cumplimiento del GDPR.