Si hablamos de satisfacer las necesidades de los usuarios, la llegada de los bots de chat fue toda una revolución. Al incorporar el poder de la automatización a las conversaciones sencillas, transformaron rápidamente la forma en que las empresas gestionan el servicio de atención al cliente y el soporte de TI del personal. Los bots de chat eluden muchas de las restricciones típicas de los agentes humanos, lo que les permite gestionar un mayor volumen de consultas rutinarias y ayuda a las organizaciones reducir los tiempos de respuesta a la vez que proporcionan un soporte eficaz a gran escala. La proliferación de los bots de chat en línea a principios de los años 2000 supuso un cambio significativo hacia canales de comunicación más eficientes.
Sin embargo, a medida que las expectativas de los usuarios evolucionaron y las interacciones se volvieron más complejas, las limitaciones de estos sistemas con scripts se hicieron evidentes. Desde entonces, la aparición de la inteligencia artificial (IA) ha redefinido la comunicación automatizada. A diferencia de los bots de chat tradicionales, que se basan en flujos de trabajo predefinidos y respuestas guionizadas con scripts, la tecnología de IA introduce el aprendizaje dinámico, la comprensión contextual y la capacidad de tomar decisiones. Este salto hacia adelante introdujo un nuevo tipo de asistente digital: el agente de IA, diseñado para satisfacer demandas cada vez más sofisticadas de una forma flexible e inteligente.
Los bots de chat adoptan varias formas, que van desde sistemas sencillos basados en reglas hasta sofisticados asistentes basados en IA. Entre los tipos más comunes se encuentran los siguientes:
- Bots de chat basados en menús
Siguen un flujo altamente estructurado que presenta a los usuarios una serie de opciones o menús para guiarlos a través de rutas predefinidas. Son útiles para las interacciones directas, pero generalmente no pueden gestionar solicitudes que no estén dentro de las opciones programadas.
- Bots de chat basados en palabras clave
Los bots de chat basados en palabras clave, que identifican términos específicos dentro del mensaje del usuario y los utilizan para generar respuestas, son eficaces para gestionar consultas sencillas. Desafortunadamente, su funcionalidad se limita a reconocer y responder a un conjunto fijo de términos.
- Bots de chat basados en reglas
Mediante la lógica "sí/entonces", estos bots funcionan estrictamente conforme a reglas y condiciones predefinidas. Destacan en la gestión de consultas predecibles y estructuradas, pero no pueden aprender ni adaptarse a nuevas peticiones.
- Bots de chat sin código o de código bajo
Estos bots, que suelen crearse a través de plataformas de desarrollo fáciles de usar y apenas requieren habilidades de programación, se basan en plantillas o reglas. Los bots de chat sin código y de código bajo pueden ofrecer respuestas sencillas basadas en menús o interacciones ligeramente más avanzadas, según estén configurados.
- Bots de chat contextuales basados en IA
Son más avanzados y utilizan el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para interpretar y responder de forma dinámica a las peticiones de los usuarios. Pueden entender el contexto, recordar interacciones pasadas y proporcionar experiencias más conversacionales.
- Bots de chat híbridos
Los bots híbridos, que combinan elementos de sistemas basados en reglas y en IA, ofrecen opciones estructuradas, pero también pueden adaptarse y aprender con el tiempo.
- Bots de chat de IA
Los bots de chat de IA, que usan sofisticados algoritmos de IA para comprender y predecir las necesidades de los usuarios, ofrecen interacciones más flexibles y personalizadas. Además de ser capaces de gestionar conversaciones en tiempo real, también aprenden y mejoran.
Los bots de chat se emplean en diversos sectores y funciones. Estas son algunas de sus aplicaciones más comunes:
- Soporte de atención al cliente
Los bots de chat simplifican el servicio de atención al cliente mediante la resolución de problemas como el restablecimiento de contraseñas, el rastreo de pedidos o la resolución de problemas.
- Preguntas frecuentes
Muchas empresas implementan bots de chat para proporcionar respuestas instantáneas a las preguntas más frecuentes.
- Reservas
Los bots de chat ayudan a hacer reservas de hoteles, restaurantes y transporte.
- Soporte de TI básico
Los bots de chat gestionan las solicitudes de TI rutinarias, como guiar a los usuarios a través de procesos de instalación o desbloquear cuentas. Si un problema se complica, los bots de chat pueden crear tickets para derivarlo a un agente humano.
- Gestión de citas
Los bots pueden ayudar a programar citas para servicios, enviar recordatorios o proporcionar asistencia a los usuarios que deseen reprogramarlas.
Un agente de IA es un sistema de software inteligente diseñado para funcionar de forma autónoma dentro de su entorno, tomar decisiones, recopilar datos y realizar tareas para alcanzar objetivos específicos. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, los agentes de IA pueden adaptarse dinámicamente, aprender de las experiencias y utilizar algoritmos avanzados (como los grandes modelos de lenguaje [LLM]) para procesar enormes cantidades de información. Estos agentes no solo son capaces de ejecutar tareas complejas de varios pasos, sino que también mejoran su rendimiento a lo largo del tiempo mediante comentarios y aprendizaje continuos.
Los agentes de IA varían en complejidad y capacidades. Entre los principales tipos de agentes de IA se incluyen los siguientes:
- Agentes de IA reactivos basados en modelos
- Agentes de IA basados en objetivos
- Agentes de IA basados en la utilidad
- Agentes de IA jerárquicos
- Copilotos
- Agentes de IA autónomos
Estos agentes tienen un modelo interno de su entorno, lo que les permite tomar decisiones informadas basadas tanto en la información actual como en experiencias pasadas.
Diseñados para alcanzar objetivos específicos, estos agentes generan y ejecutan planes eligiendo las acciones que mejor se adapten a sus objetivos.
Al evaluar el éxito potencial de distintas acciones mediante una función de utilidad, los agentes basados en la utilidad deben tener en cuenta factores como la eficiencia, el coste y la velocidad. Son ideales para tareas de optimización.
Estos agentes trabajan en colaboración de forma estructurada: los de nivel superior desglosan las tareas para que los de nivel inferior las ejecuten de forma independiente. Esto resulta eficaz para gestionar proyectos grandes y de varios pasos.
Los copilotos de IA ayudan a los usuarios humanos proporcionándoles recomendaciones o asistencia en tiempo real. Por lo general, no son totalmente autónomos, pero pueden complementar el trabajo humano con información y sugerencias basadas en IA.
Los agentes de IA autónomos son sistemas totalmente independientes que gestionan tareas complejas por sí solos. Recopilan datos, toman decisiones y ejecutan planes.
Los agentes de IA tienen una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores, donde proporcionan soluciones innovadoras que transforman los flujos de trabajo tradicionales y mejoran las experiencias de los usuarios. Estos son algunos casos de uso destacados:
- Asistencia sanitaria personalizada y seguimientos
- Experiencias bancarias personalizadas
- Gestión inteligente de la cadena de suministro
- Oferta automatizada de contenido
- Asistente de desarrollo profesional
Los agentes de IA pueden supervisar los datos de salud del paciente, enviar recordatorios de medicamentos, programar citas de seguimiento e incluso alertar a los profesionales sanitarios si se detectan patrones preocupantes.
En el sector financiero, los agentes de IA ofrecen servicios bancarios personalizados y pueden supervisar la actividad de las cuentas en busca de transacciones sospechosas para ayudar detectar el fraude.
Los agentes de IA optimizan la logística mediante la predicción de la demanda y la identificación de posibles interrupciones en la cadena de suministro. A continuación, pueden recomendar soluciones para ayudar a minimizar los retrasos.
Las plataformas multimedia utilizan agentes de IA para recomendar artículos, vídeos o productos en función de las preferencias del usuario y sus acciones anteriores. Estos agentes analizan los patrones de consumo de contenido para ofrecer sugerencias personalizadas.
Los agentes de IA pueden actuar como orientadores profesionales para ayudar a las personas a encontrar cursos de formación, a identificar oportunidades laborales que se ajusten a sus habilidades y a mejorar sus currículos con recomendaciones.
- Mejora de la eficiencia
- Resultados de mayor calidad
- Reducción de los costes
- Toma de decisiones más informada
- Coherencia fiable
Los agentes de IA son capaces de procesar grandes cantidades de datos, gestionar varias tareas simultáneamente, mejorar la velocidad de trabajo y minimizar el riesgo de errores, incluso en los escenarios más complejos.
Los agentes de IA ofrecen respuestas precisas y completas, integrando datos de diversas fuentes y aprendiendo de las interacciones para mejorar continuamente. Esto se traduce en soluciones más fiables y sofisticadas.
La automatización de los flujos de trabajo reduce la dependencia del trabajo manual y minimiza los errores humanos, lo que se traduce en menos gastos de explotación.
Por medio del aprendizaje automático y el análisis de datos, los agentes de IA proporcionan información basada en datos, lo que permite tomar decisiones empresariales de forma más rápida y precisa.
A diferencia de los seres humanos, los agentes de IA producen resultados uniformes de forma constante, manteniendo altos estándares de servicio y productos. Esta fiabilidad es crucial para tareas que requieren precisión, como el análisis financiero o el soporte técnico.
Aunque los agentes de IA y los bots de chat difieren significativamente en su complejidad y sus capacidades, comparten algunas características fundamentales que los convierten en parte integral de los procesos de negocio modernos. Estas similitudes son un reflejo de los objetivos que comparten, como mejorar la eficiencia y ofrecer experiencias de servicio de calidad. A continuación, se muestran algunas áreas clave donde se solapan sus funcionalidades:
- Mejora del servicio de atención al cliente
- Automatización de tareas repetitivas
- Uso de grandes modelos de lenguaje
- Funcionamiento autónomo
- Aplicaciones empresariales prácticas
- Interfaces de interacción con el usuario
Tanto los agentes de IA como los bots de chat se utilizan para mejorar el servicio de atención al cliente. Ofrecen asistencia permanente para garantizar que los clientes puedan obtener ayuda en cualquier momento.
Ambas tecnologías destacan a la hora de automatizar las consultas rutinarias y repetitivas, como responder a las preguntas habituales de los clientes sobre el rastreo de pedidos o el horario de apertura.
Los bots de chat de IA y los agentes de IA avanzados pueden utilizar la misma tecnología de LLM (como GPT) para comprender y generar texto similar al humano.
Tanto los agentes de IA como los bots de chat son capaces de actuar sin necesidad de recibir instrucciones directas. Su capacidad para gestionar una gran variedad de consultas de forma autónoma optimiza los flujos de trabajo y garantiza respuestas rápidas.
Tanto si se trata de dar soporte a plataformas de comercio electrónico, proporcionar asistencia de TI o gestionar el servicio de atención al cliente, los bots de chat y los agentes de IA se han convertido en componentes fundamentales de las estrategias digitales. Su implementación generalizada ayuda a las empresas a seguir siendo competitivas y eficientes.
Los bots de chat y los agentes de IA suelen utilizar interfaces fáciles de usar que son parecidas, como ventanas de chat en sitios web o interacciones de voz a través de asistentes virtuales. Gracias a esto, los usuarios finales pueden interactuar con estos sistemas de una forma muy sencilla, ya sea con un bots de chat básico o algo más sofisticado.
Los agentes de IA y los bots de chat difieren significativamente en términos de diseño, adaptabilidad y capacidades. Aunque ambas tecnologías se emplean para automatizar tareas y mejorar las experiencias de los usuarios, los agentes de IA ofrecen funciones mucho más avanzadas que incluso los bots de chat de IA más sofisticados. Estas son las principales diferencias:
- Capacidad conversacional
- Personalización y aprendizaje
- Integración y escalabilidad
- Eficiencia operativa y mantenimiento
- Entrenamiento e implementación
- Capacidad de toma de decisiones
Los agentes de IA son muy competentes en la gestión de conversaciones complejas y con matices. Comprenden la intención del usuario más allá del simple reconocimiento de palabras clave, mantienen el flujo de la conversación incluso al cambiar de tema y responden de forma inteligente y natural. Incluso los bots de chat basados en IA, que utilizan procesamiento del lenguaje natural (NLP) para interpretar las consultas, suelen limitarse a conversaciones menos complejas. Los bots de chat de IA pueden gestionar cierto contexto, pero no son tan hábiles a la hora de gestionar interacciones con varios intercambios y una evolución dinámica del significado.
Los agentes de IA aprenden de las conversaciones anteriores y se adaptan continuamente, lo que les permite personalizar las respuestas en función del historial y las preferencias del usuario. Así, se pueden establecer interacciones altamente personalizadas que se vuelven más inteligentes con el tiempo. Por el contrario, los bots de chat tradicionales, e incluso la mayoría de los bots de chat de IA, tienen una memoria limitada o nula de las interacciones anteriores. Aunque los bots de chat de IA pueden ofrecer cierto grado de adaptación en sus respuestas, carecen de la profundidad de aprendizaje que poseen los agentes de IA, lo que hace que las interacciones resultantes sean más genéricas.
Los agentes de IA están diseñados para crecer de forma eficiente, integrarse a la perfección con otros sistemas empresariales y evolucionar al ritmo de las necesidades de la organización. Utilizan datos en tiempo real y herramientas externas para mejorar sus capacidades a lo largo del tiempo. Los bots de chat de IA también se pueden integrar con las plataformas existentes, pero a menudo requieren más intervención manual para adaptarse a nuevas tareas o al aumento de las cantidades de trabajo. Los bots de chat estándar están incluso más limitados y, con frecuencia, tienen dificultades para estar a la altura a medida que aumentan los requisitos empresariales.
Por su complejidad, los agentes de IA requieren una configuración más sólida y un mantenimiento continuo. Utilizan bucles de retroalimentación para mejorar continuamente, lo que puede simplificar las operaciones a largo plazo. Los bots de chat de IA son más fáciles de implementar que los agentes de IA completos, pero aún necesitan actualizaciones para seguir siendo eficaces. Los bots de chat tradicionales basados en reglas son los más sencillos de implementar. Sin embargo, requieren ajustes frecuentes de los scripts a medida que cambian las necesidades empresariales, por lo que con el tiempo se vuelven menos eficientes.
Los bots de chat tradicionales requieren amplios ajustes manuales, con diálogos basados en reglas que deben configurarse para comprender y responder con precisión a las solicitudes de los usuarios. Incluso los bots de chat de IA necesitan un entrenamiento previo significativo sobre patrones lingüísticos para funcionar bien, aunque son más rápidos de implementar que los bots antiguos con scripts. Por el contrario, los agentes de IA utilizan modelos de aprendizaje automático que no dependen de scripts estáticos, por lo que son más rápidos e intuitivos de implementar, y proporcionan interacciones más flexibles.
Los agentes de IA pueden tomar decisiones de forma autónoma basadas en el análisis de conjuntos de datos complejos, la determinación de acciones óptimas e incluso la modificación de flujos de trabajo sobre la marcha. Razonan analizando escenarios y basan sus respuestas en información y contexto en tiempo real. La mayoría de los bots de chat de IA se limitan a responder preguntas y realizar acciones predefinidas sin análisis más profundos ni capacidades de toma de decisiones autónomas. Los bots de chat estándar solo ofrecen respuestas de una base de conocimiento fija, sin ningún tipo de razonamiento o capacidad de adaptación.
Aunque los agentes de IA ofrecen capacidades avanzadas como la toma de decisiones autónoma, el análisis de datos en tiempo real y la integración sofisticada, no siempre son la mejor opción para cada organización o caso de uso. En muchas ocasiones, un bot de chat de IA (o incluso un bot de chat más sencillo y basado en reglas) puede ser más adecuado, especialmente para tareas sencillas. Las organizaciones deben sopesar cuidadosamente sus necesidades, recursos y objetivos a largo plazo antes de decidir qué tecnología implementar.
Elegir entre un agente de IA y un bot de chat implica analizar varios factores clave:
- Complejidad del caso de uso
- Necesidades de personalización
- Presupuesto
- Escalabilidad
- Privacidad y seguridad de los datos
Determina la complejidad de las tareas que necesitas automatizar. Si tus necesidades son básicas, como responder a preguntas frecuentes o simples consultas de soporte de atención al cliente, un bot de chat puede ser más que suficiente. Para flujos de trabajo complejos, toma de decisiones o tareas que requieren un análisis de datos en profundidad, un agente de IA es más adecuado.
Evalúa el nivel de personalización que requieren tus interacciones. Los agentes de IA destacan por su capacidad para aprender de interacciones pasadas y ofrecer respuestas altamente personalizadas. Si tu empresa exige una comunicación adaptable y sensible al contexto, considera la posibilidad de utilizar un agente de IA. Para obtener respuestas coherentes, pero genéricas, los bots de chat pueden ser una mejor opción.
Las limitaciones presupuestarias condicionar tu elección de forma significativa. Los bots de chat (IA y de otros tipos) suelen ser más rentables de implementar y mantener, lo que los hace ideales para empresas con recursos limitados. Los agentes de IA, con sus funciones avanzadas, suelen conllevar costes de operaciones y desarrollo más elevados, aunque trabajar con plataformas de terceros puede compensar algunos.
Considera las necesidades futuras de tu organización. Aunque los bots de chat pueden gestionar un gran volumen de interacciones sencillas, no siempre es posible escalarlos de manera eficiente. Los agentes de IA, diseñados para adaptarse a entornos cada vez más complejos, ofrecen mejores soluciones a largo plazo si tu organización espera gestionar tareas cada vez más sofisticadas.
Si tus casos de uso implican datos confidenciales o requieren un cumplimiento normativo estricto, ten en cuenta las implicaciones de seguridad. Por su alcance más limitado, los bots de chat son más fáciles de proteger contra las amenazas de ciberseguridad. Por otro lado, los agentes de IA pueden requerir medidas de seguridad exhaustivas debido a su mayor capacidad de acceso al sistema.
Las repercusiones de elegir entre un agente de IA y un bot de chat pueden afectar de forma significativa a varios aspectos de tu organización. En última instancia, esta elección debe estar en sintonía con tu visión estratégica y equilibrar las necesidades inmediatas con los objetivos a largo plazo. Entre los principales factores de preocupación se encuentran:
- Satisfacción de los clientes
- Reputación de la marca
- Escalabilidad a largo plazo
Elegir la opción correcta puede afectar a la calidad de las interacciones con los clientes. Los agentes de IA, con sus respuestas personalizadas y sensibles al contexto, pueden aumentar la satisfacción de los clientes. Aun así, un bot de chat bien implementado puede ofrecer un servicio rápido y eficaz para consultas sencillas.
Los sistemas de comunicación eficaces e inteligentes pueden fortalecer la reputación de tu marca en cuanto a innovación y fiabilidad. Por el contrario, los bots de chat mal implementados o excesivamente simplistas pueden frustrar a los usuarios y acarrear percepciones negativas.
La escalabilidad de tu solución de automatización cobrará aún más relevancia a medida que tu organización crezca. Los agentes de IA están mejor equipados para gestionar tareas que no dejan de evolucionar y son cada vez más complejas, lo que garantiza que tus operaciones se puedan escalar de forma eficaz. Por el contrario, los bots de chat pueden tener que reconfigurarse periódicamente, lo que puede limitar el crecimiento en el futuro.
No se puede hablar de los agentes de IA sin mencionar también la automatización robótica de procesos (RPA). La RPA utiliza robots de software (o "bots") para automatizar tareas repetitivas basadas en reglas que, de otro modo, requerirían la intervención humana. La RPA puede realizar procesos estructurados (como introducir datos, procesar facturas y generar informes) con una velocidad y precisión extremadamente altas. Su ventaja reside en que imita el comportamiento humano para gestionar eficazmente las tareas rutinarias, lo que la convierte en una herramienta de valor incalculable para optimizar las operaciones.
La RPA aplica inteligencia a la automatización, pero los agentes de IA aportan un nivel de capacidad cognitiva que va más allá de las capacidades de la RPA. Mientras que la RPA sigue reglas y flujos de trabajo predefinidos, los agentes de IA utilizan tecnologías avanzadas que mejoran la comprensión, el aprendizaje y la toma de decisiones. Pueden gestionar datos no estructurados, adaptarse a entornos dinámicos y realizar tareas complejas que requieren razonamiento y conocimiento contextual.
Aunque tanto la RPA como los agentes de IA mejoran la eficiencia a través de la automatización, difieren significativamente en su alcance y aplicación. La RPA es ideal para automatizar tareas repetitivas y altamente estructuradas, garantizar el cumplimiento y conectar los sistemas heredados sin causar interrupciones. Los agentes de IA, por otro lado, sobresalen en la gestión de datos complejos para informar sobre la toma de decisiones autónoma, así como en interacciones más naturales y sensibles al contexto, capaces de adaptarse dinámicamente a las circunstancias cambiantes y a las necesidades de los usuarios.
La implementación de bots de chat y agentes de IA conlleva sus propios desafíos, que van desde cuestiones de protección de datos hasta requisitos de infraestructura técnica. Comprender estos desafíos con antelación y planificar las soluciones puede ayudar a garantizar una implementación y un funcionamiento más fluidos de las tecnologías de IA.
- Protección de datos
La mayoría de los sistemas de IA gestionan datos confidenciales de clientes, por lo que, si no se protegen, pueden producirse vulneraciones, daños en la reputación y sanciones por incumplimiento de las normativas de protección de datos. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben implementar métodos de cifrado avanzados, auditar los permisos de acceso a los datos con regularidad y cumplir los marcos de trabajo relevantes, como el RGPD o la HIPAA.
- Infraestructura tecnológica insuficiente
Los bots de chat y los agentes de IA requieren una gran potencia informática y una infraestructura fiable, de ahí que las empresas que carezcan de estos recursos no podrán sacar el máximo partido a estas soluciones automatizadas. Para solucionar este problema, las organizaciones deben evaluar sus capacidades actuales de TI y considerar soluciones con soporte en la nube de software como servicio (SaaS) o de plataforma como servicio (PaaS) que proporcionen acceso a recursos escalables. Colaborar con socios tecnológicos con experiencia e invertir en mejorar la infraestructura puede ayudar a la empresa a prepararse para las exigencias de los sistemas de IA.
- Compatibilidad e integración
Para aprovechar al máximo las ventajas de la IA, es fundamental integrarla a la perfección en el servicio de atención al cliente y en los sistemas back-end existentes. Sin embargo, lograr esta integración puede ser complicado, especialmente si se trata de sistemas heredados. Para sobreponerse a estos obstáculos, las organizaciones pueden realizar una evaluación exhaustiva de la compatibilidad del sistema y usar API o middleware para agilizar el intercambio de datos.
Tanto los bots de chat como los agentes de IA son tecnologías valiosas para respaldar a las empresas modernas; los bots de chat son excelentes para gestionar consultas rutinarias y tareas sencillas, mientras que los agentes de IA pueden asumir flujos de trabajo más complejos con adecuación al contexto. Para las organizaciones que estén interesadas en conocer de primera mano las ventajas de estas tecnologías, ServiceNow proporciona una solución completa e integrada basada en Now Platform®.
El Agente virtual de ServiceNow es un bot de chat de IA que mejora las experiencias de soporte al usuario. El Agente virtual está optimizado para los flujos de trabajo de ServiceNow, utiliza la IA generativa para ofrecer interacciones personalizadas y con un estilo conversacional, viene preconfigurado con conversaciones personalizables y cuenta con interpretación del lenguaje natural (NLU).
Además, para aquellas organizaciones que necesitan soluciones de automatización más flexibles e inteligentes, los Agentes de IA de ServiceNow ofrecen capacidades más avanzadas para gestionar los flujos de trabajo más complejos, adaptarse a los requisitos en constante evolución y proporcionar experiencias de usuario altamente personalizadas. Estos agentes están diseñados para gestionar las operaciones de forma totalmente autónoma y, gracias a características como la creación de agentes personalizados, el aprendizaje progresivo y la gestión y el análisis detallados, los Agentes de IA de ServiceNow garantizan que las empresas puedan implementar soluciones inteligentes sin perder el control.
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