Cuando empecé a trabajar con chatbots, me contrataron como analista de inteligencia artificial (IA). Básicamente, tenía que hablar con los clientes para averiguar cuáles eran los objetivos de la creación de un bot, recibir o crear los diálogos/flujos conversacionales y hacer la curación.

Suena sencillo explicarlo así, ¿verdad? Pero era mucho más complejo que eso, aquí tienes un enlace a un artículo que explica un poco mejor todas estas funciones de trabajar con bots.

Descubrir el problema

Como «novata», necesitaba aprender cómo funcionaban los flujos de trabajo y la plataforma de creación de bots.

Aunque la teoría sobre los chatbots es siempre la misma, cada plataforma tiene sus propias peculiaridades y es muy importante averiguar cuáles son antes de ponerse manos a la obra.

Me pidieron que siguiera este proyecto para una empresa multinacional en la que cada reunión era una lucha diferente, pero siempre veía las mismas quejas y problemas. En resumen, era previsiblemente el siguiente churn (término utilizado para la cancelación del servicio o el incumplimiento del contrato).

Me convertí en la analista encargada de este proyecto, por lo que inicié un «tratamiento de emergencia» hasta que hice las encuestas y los estudios necesarios para resolver eficazmente los problemas.

He sacado el historial de conversaciones con el bot de la empresa para saber en qué momentos del flujo las respuestas no eran como el cliente querría.

Para que quede claro, el bot respondía a un simple «Hola» con algo así como «Estamos en un ambiente de trabajo y no deberías decir esas cosas a tus compañeros» como si la persona hubiera ofendido o acosado al bot. 😱

Al ser un chatbot basado en IA, entiende y procesa la información a través de NLU y NLP, por lo que realicé el balanceo de intenciones, el balanceo de expresiones y añadí algunas entidades, que ya daban cuenta de los problemas recurrentes.

Y en caso de que tengas curiosidad por la NLU, la NLP, las intenciones, las entidades, etc:

Cortando de raíz

Sabía que los problemas volverían a producirse y que los tratamientos sólo temporales no durarían mucho, así que era el momento de investigar a fondo, recopilar información y hacer las modificaciones «definitivas».

Ya que estamos hablando de chatbot y de IA conviene señalar que nada es definitivo. Al igual que en UX, tenemos iteraciones y adaptaciones al momento de la empresa, al mercado, al tono de voz, etc.

1. Recogida de información

Mi primer paso fue hablar con mis líderes y compañeros de equipo para reunir todos los documentos, flujos, iteraciones, alcance y peticiones del cliente relacionados con el proyecto. Los objetivos eran:

  • Un chatbot interno para disminuir la carga de trabajo de los empleados que siempre estaban respondiendo a las preguntas más frecuentes.
  • Disponer de un repositorio de información sobre la empresa y de un boletín con noticias y eventos.
  • Comenzar con las preguntas frecuentes y añadir gradualmente información sobre todas las áreas de la empresa.
  • Crear un bot con la cara de la empresa desde el Avatar (ya se había producido), con un tono de voz amigable e inclusivo y con mejoras constantes de la base de conocimientos para ser cada vez más inteligente.

Esto era lo básico, pero necesitaba muchas mejoras para alcanzar estos objetivos.

2. Investigación

Ahora era el momento de hablar con el cliente para saber si los objetivos seguían siendo los mismos (había pasado más de un año desde la implementación, el alcance siempre puede cambiar).

Hice una investigación general sobre la empresa en sus redes sociales para saber si el tono de voz (la forma en que la empresa se expresa y se muestra a sus clientes) era el mismo que se había aplicado en el bot.

Comprobé más a fondo las intenciones y las entidades para saber si realmente alcanzaban los objetivos propuestos, si tenían sentido dentro de todo el contexto propuesto y si necesitaban algún otro equilibrio.

Por último, realicé algunas pruebas para comprobar la fluidez del flujo y si todo se enmarcaba dentro de la heurística de usabilidad.

3. Es el momento de actuar

Presenté toda esta información y mi plan de acción a mis jefes, después de que fuera aprobado, era el momento de poner el plan en práctica.

Empecé con el nuevo balance de intenciones y entidades que se discutió y planteó con el cliente. Ajusté el tono de voz del bot que, por haber recibido 3 adiciones de contenido desde el inicio del proyecto, estaba con algunas inconsistencias.

Basándome en la heurística de Nielsen, he estandarizado algunos elementos, textos y botones.

Final feliz

Esa parte de la historia terminó muy bien, con todas las partes implicadas contentas y satisfechas. Y, por supuesto, ¡un bot loco menos en este mundo!

Después hubo 2 actualizaciones más, diferentes problemas (esta vez debido a las limitaciones de la plataforma) y varias modificaciones (incluyendo la inclusión de versiones en inglés y español). Pero estas son otras historias.

Espero que puedas aprender de mi experiencia. Si quieres hablar de ello, deja un comentario o ponte en contacto conmigo en Linkedin, ¡estaré encantada de recibir tu mensaje!

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