En términos de satisfacer las necesidades de los usuarios, la llegada de los bots de chat puede considerarse un cambio radical. Al llevar el poder de la automatización a conversaciones simples, transformaron rápidamente la forma en que las empresas gestionan el servicio al cliente y el soporte de TI para los empleados. Los bots de chat eluden muchas de las restricciones asociadas con los agentes humanos, ya que manejan mayores volúmenes de consultas rutinarias y hacen posible que las organizaciones reduzcan los tiempos de respuesta mientras proporcionan un soporte eficaz a escala. La proliferación de bots de chat en línea a principios de la década del 2000 marcó un cambio significativo hacia los 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) redefinió la comunicación automatizada. A diferencia de los bots de chat tradicionales, que dependen de flujos de trabajo preestablecidos y respuestas con scripts, la tecnología de IA introduce aprendizaje dinámico, comprensión contextual y competencias en cuanto a la toma de decisiones. Este avance introdujo un nuevo tipo de asistente digital: el agente de IA, diseñado para satisfacer demandas cada vez más sofisticadas con inteligencia y flexibilidad.
Los bots de chat tienen varias formas, desde sistemas simples basados en reglas hasta asistentes sofisticados impulsados por IA. Entre los tipos más comunes, se encuentran los siguientes bots de chat:
- Bots de chat basados en menús
Estos siguen un flujo muy estructurado que presenta a los usuarios una serie de opciones o menús para guiarlos a través de rutas predefinidas. Son útiles para interacciones sencillas, pero, por lo general, no pueden manejar entradas fuera de sus opciones programadas.
- Bots de chat basados en palabras clave
Identifican palabras clave específicas en la entrada de un usuario y las usan para generar respuestas, por lo que son buenos para gestionar consultas básicas. Desafortunadamente, su funcionalidad se limita a reconocer y responder a un conjunto fijo de términos.
- Bots de chat basados en reglas
Mediante la lógica del tipo si/entonces, estos bots funcionan estrictamente dentro de reglas y condiciones predefinidas. Se destacan en el manejo de consultas predecibles y estructuradas, pero no pueden aprender ni adaptarse a entradas nuevas.
- Bots de chat con código bajo o sin código
A menudo, se crean a través de plataformas de desarrollo fáciles de usar, requieren habilidades de programación mínimas y dependen de plantillas o reglas. Los bots de chat con código bajo o sin código pueden ofrecer respuestas simples impulsadas por menús o interacciones un poco más avanzadas, según su configuración.
- Bots de chat contextuales impulsados por IA
Son más avanzados y utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para interpretar y responder de forma dinámica a las entradas de los usuarios. Pueden comprender el contexto, recordar interacciones pasadas y brindar más experiencias conversacionales.
- Bots de chat híbridos
Combinan elementos de sistemas basados en reglas e impulsados por IA, por lo que ofrecen opciones estructuradas, pero también pueden adaptarse y aprender con el tiempo.
- Bot de chat de IA
Los bots de chat de IA ofrecen interacciones más flexibles y personalizadas al aprovechar algoritmos sofisticados de IA para comprender y predecir las necesidades de los usuarios. Pueden gestionar conversaciones en tiempo real mientras aprenden y mejoran.
Los bots de chat se emplean en varios sectores y con varias funciones. Estas son algunas de sus aplicaciones más extendidas:
- Soporte de atención al cliente
Los bots de chat simplifican el servicio al cliente al resolver inconvenientes, como el restablecimiento de contraseñas, el rastreo de pedidos o la solución de problemas.
- Preguntas frecuentes
Muchas empresas despliegan bots de chat para brindar respuestas instantáneas a las preguntas frecuentes.
- Reservas
Los bots de chat ayudan a hacer reservas para hoteles, restaurantes o medios de transporte.
- Soporte básico de TI
Los bots de chat realizan solicitudes de TI rutinarias, como guiar a los usuarios a través de los procesos de instalación o desbloquear cuentas. Para problemas complicados, los bots de chat pueden crear tickets que escalen problemas difíciles a agentes humanos.
- Gestión de citas
Los bots pueden ayudar a programar citas para servicios, enviar recordatorios o brindar soporte a los usuarios que desean reprogramarlas.
Un agente de IA es un sistema de software inteligente diseñado para operar de forma autónoma dentro de su entorno, tomar decisiones, recopilar datos y realizar tareas con el fin de lograr objetivos específicos. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, los agentes de IA pueden adaptarse de forma dinámica, aprender de las experiencias y utilizar algoritmos avanzados, como modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), para procesar grandes cantidades de información. Estos agentes no solo son capaces de ejecutar tareas complejas de varios pasos, sino también de mejorar su rendimiento con el tiempo a través de comentarios y aprendizaje continuos.
Los agentes de IA varían en su complejidad y competencias. Se incluyen los siguientes tipos principales de agentes de IA:
- Agentes de IA reactivos basados en modelos
- Agentes de IA basados en objetivos
- Agentes de IA para servicios públicos
- Agentes de IA jerárquicos
- Copilotos
- Agentes de IA autónomos
Estos agentes tienen un modelo interno de su entorno, lo que les permite tomar decisiones fundamentadas en función de las entradas actuales y las experiencias pasadas.
Como se diseñaron para lograr objetivos específicos, eligen las acciones que mejor se ajusten a sus objetivos para generar y ejecutar planes.
Al evaluar el éxito potencial de diferentes acciones mediante una función de utilidad, estos agentes deben considerar factores como la eficiencia, el costo y la velocidad. Son ideales para tareas de optimización.
Estos agentes trabajan de manera colaborativa y estructurada, y los agentes de mayor nivel desglosan las tareas para que los agentes de menor nivel las ejecuten de forma independiente. Esto es eficaz para gestionar proyectos grandes y de varios pasos.
Los copilotos de IA ayudan a los usuarios humanos al brindar recomendaciones o soporte en tiempo real. Por lo general, no son completamente autónomos, pero pueden aumentar los esfuerzos humanos con conocimientos y sugerencias impulsados por la IA.
Son sistemas totalmente independientes que manejan tareas complejas, recopilan datos de los Agentes de IA autónomos, toman decisiones y ejecutan planes, todo por su cuenta.
Los agentes de IA tienen una gama amplia de aplicaciones en varios sectores, lo que brinda soluciones innovadoras que transforman los flujos de trabajo tradicionales y mejoran las experiencias de usuario. Entre algunos de los usos destacados se encuentran los siguientes casos:
- Cuidado de la salud y seguimientos personalizados
- Experiencias bancarias personalizadas
- Gestión inteligente de la cadena de suministro
- Selección de contenido automatizada
- Asistente de desarrollo profesional
Los agentes de IA pueden monitorear los datos de salud de los pacientes, enviar recordatorios de medicamentos, programar citas de seguimiento e incluso alertar a los proveedores del cuidado de la salud si se detectan patrones que llamen la atención.
En el sector financiero, los agentes de IA ofrecen servicios bancarios personalizados y también pueden ayudar con la detección de fraudes mediante el monitoreo de la actividad de la cuenta en busca de transacciones sospechosas.
Los agentes de IA optimizan la logística al predecir la demanda e identificar posibles interrupciones en la cadena de suministro. Luego, pueden recomendar soluciones para minimizar los retrasos.
Las plataformas de medios utilizan agentes de IA para recomendar artículos, videos o productos en función de las preferencias de usuario y el comportamiento en el pasado. Estos agentes analizan los patrones de consumo de contenido para ofrecer sugerencias personalizadas.
Los agentes de IA pueden servir como entrenadores profesionales y ayudar a las personas al recomendar cursos de formación, identificar oportunidades de trabajo que coincidan con sus habilidades y ofrecer comentarios sobre los currículums.
- Mayor eficiencia
- Resultados de mayor calidad
- Reducción de costos
- Toma de decisiones más informada
- Coherencia confiable
Son capaces de procesar grandes cantidades de datos y gestionar varias tareas a la vez. Además, mejoran la velocidad operativa y minimizan el riesgo de errores, incluso en los casos más complejos.
Los agentes de IA ofrecen respuestas precisas e integrales, integran datos de varias fuentes y aprenden de las interacciones para mejorar de forma constante. Esto conduce a soluciones más confiables y sofisticadas.
La automatización de los flujos de trabajo reduce la dependencia del trabajo manual y minimiza los errores humanos, lo que disminuye los gastos operativos.
Los agentes de IA aprovechan el aprendizaje automático y el análisis de datos para proporcionar conocimientos basados en datos, lo que permite tomar decisiones empresariales más rápidas y precisas.
A diferencia de los humanos, los agentes de IA producen resultados uniformes de manera consistente, lo que mantiene estándares altos de servicio y productos. Esta fiabilidad es fundamental 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 competencias, comparten algunas características fundamentales que los hacen parte integral de los procesos empresariales modernos. Estas similitudes reflejan sus objetivos en común de mejorar la eficiencia y ofrecer experiencias de servicio de calidad. A continuación, se presentan algunas áreas clave en las que sus funcionalidades se superponen:
- Mejora del servicio al cliente
- Automatización de tareas repetitivas
- Uso de los modelos de lenguaje de gran tamaño
- Funcionamiento autónomo
- Aplicaciones empresariales prácticas
- Interfaces de interacción de usuario
Se implementan tanto agentes de IA como bots de chat para mejorar el servicio al cliente. Brindan un soporte que siempre está disponible, lo que garantiza que los clientes puedan obtener asistencia en cualquier momento.
Ambas tecnologías se destacan en la automatización de consultas rutinarias y repetitivas, como abordar preguntas comunes de los clientes sobre el rastreo de pedidos o las horas de operación.
Los bots de chat de IA avanzados y los agentes de IA pueden aprovechar la misma tecnología de LLM, como GPT, para comprender y generar texto similar al estilo humano.
Tanto los agentes de IA como los bots de chat son capaces de actuar sin que se los oriente de forma directa. Pueden manejar una gama amplia de consultas de forma autónoma, optimizar los flujos de trabajo y garantizar respuestas rápidas.
Ya sea que se trate de respaldar plataformas de comercio electrónico, proporcionar soporte de TI o gestionar el servicio al cliente, los bots de chat y los agentes de IA se convirtieron en componentes fundamentales de las estrategias digitales. Su implementación generalizada ayuda a las empresas a mantenerse competitivas y eficientes.
A menudo, los bots de chat impulsados por IA y los agentes de IA utilizan interfaces similares y fáciles de usar, como ventanas de chat en sitios web o interacciones de función de voz a través de asistentes virtuales. Esto facilita que los usuarios finales interactúen con estos sistemas sin problemas, independientemente de si interactúan con un bot de chat básico o con algo más sofisticado.
Los agentes de IA y los bots de chat varían significativamente en su diseño, adaptabilidad y competencias. Si bien ambas tecnologías se emplean para automatizar tareas y mejorar las experiencias de los usuarios, los agentes de IA ofrecen funciones mucho más avanzadas que los bots de chat de IA más sofisticados. Se destacan las siguientes diferencias clave:
- Competencias conversacionales
- Personalización y aprendizaje
- Integración y escalabilidad
- Eficiencia operativa y mantenimiento
- Formación e implementación
- Habilidades de toma de decisiones
Los agentes de IA son muy competentes en la gestión de conversaciones complejas y matizadas. Pueden comprender la intención del usuario más allá del simple reconocimiento de palabras clave, mantener el flujo de diálogo a medida que cambian los temas y responder de una manera inteligente y similar a la de un humano. Incluso los bots de chat impulsados por IA, que utilizan NLP para interpretar entradas, por lo general, se limitan a conversaciones menos complejas. Los bots de chat de IA pueden manejar algún contexto, pero no son tan expertos en gestionar interacciones de varios turnos donde el significado evoluciona de forma dinámica.
Los agentes de IA aprenden de conversaciones anteriores y se adaptan de forma continua, lo que les permite personalizar las respuestas en función del historial y las preferencias de usuarios. Esto permite interacciones muy personalizadas que se vuelven más inteligentes con el tiempo. En contraste, los bots de chat tradicionales e incluso la mayoría de los bots de chat de IA tienen memoria limitada o nula de interacciones anteriores. Si bien los bots de chat de IA pueden ofrecer cierto grado de respuesta adaptativa, carecen de la profundidad de aprendizaje que poseen los agentes de IA, lo que da lugar a interacciones que se sienten más genéricas.
Los agentes de IA están diseñados para escalar de manera eficiente, integrarse sin problemas con otros sistemas empresariales y evolucionar a medida que maduran las necesidades de la organización. Aprovechan los datos en tiempo real y las herramientas externas para mejorar sus competencias con el 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 a mayores cantidades de trabajo. Los bots de chat estándar son aún más limitados y, a menudo, tienen dificultades para mantenerse actualizados a medida que se expanden los requisitos empresariales.
Dada su complejidad, los agentes de IA requieren una configuración más sólida y un mantenimiento continuo. Utilizan bucles de comentarios para mejorar continuamente, lo que puede simplificar las operaciones a largo plazo. Los bots de chat de IA son más fáciles de desplegar 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, pero requieren ajustes frecuentes de scripts a medida que cambian las necesidades empresariales, lo que los hace menos eficientes con el tiempo.
Los bots de chat tradicionales requieren una configuración manual extensiva, con diálogos basados en reglas que necesitan configuración para comprender y responder con precisión a las solicitudes de los usuarios. Incluso los bots de chat de IA necesitan una formación previa significativa sobre patrones de lenguaje para tener un buen rendimiento, aunque son más rápidos de implementar que los bots de scripts antiguos. Por el contrario, los agentes de IA aprovechan modelos de aprendizaje automático que no dependen de scripts estáticos, lo que los hace más rápidos e intuitivos de desplegar y, al mismo tiempo, brindan interacciones más flexibles.
Los agentes de IA pueden tomar decisiones de forma autónoma en función del análisis de conjuntos de datos complejos, la determinación de acciones óptimas e incluso la modificación de los flujos de trabajo sobre la marcha. Razonan a través de casos 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 un análisis más profundo ni competencias autónomas de toma de decisiones. Los bots de chat estándar solo ofrecen respuestas desde una base de conocimientos fija sin ningún tipo de razonamiento o adaptabilidad.
Si bien los agentes de IA brindan competencias avanzadas, como la toma de decisiones autónoma, el análisis de datos en tiempo real y la integración sofisticada, no siempre son los más adecuados para cada organización o caso de uso. En muchos casos, un bot de chat de IA, o incluso un bot de chat más simple basado en reglas, puede ser más adecuado, en especial para tareas sencillas. Las organizaciones deben considerar en detalle 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, entre los cuales se destacan los siguientes:
- Complejidad del caso de uso
- Necesidades de personalización
- Presupuesto
- Escalabilidad
- Seguridad y privacidad de datos
Determina la complejidad de las tareas que necesitas automatizar. Si tus necesidades son básicas, como responder preguntas frecuentes o consultas sencillas para el 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 necesario para tus interacciones. Los agentes de IA se destacan por aprender de interacciones anteriores y ofrecer respuestas altamente personalizadas. Si tu empresa demanda una comunicación adaptativa y consciente del contexto, considera un agente de IA. Para respuestas coherentes, pero genéricas, los bots de chat pueden ser una mejor opción.
Las restricciones presupuestarias pueden influir significativamente en tu elección. Los bots de chat, tanto de IA como otros, suelen ser más rentables en cuanto a la implementación y mantenimiento, lo que los hace ideales para empresas con recursos limitados. Los agentes de IA con características avanzadas, por lo general, tienen costos de desarrollo y operación más altos. Sin embargo, trabajar con plataformas de terceros puede compensar algunos de esos costos.
Considera las futuras necesidades de tu organización. Si bien los bots de chat pueden manejar un gran volumen de interacciones simples, es posible que no escalen de manera eficiente. Los agentes de IA, diseñados para la adaptabilidad y los entornos más complejos, ofrecen mejores soluciones a largo plazo si tu organización espera gestionar tareas cada vez más sofisticadas.
Si tus casos de uso involucran datos confidenciales o requieren un cumplimiento normativo estricto, considera las implicaciones de seguridad. Los bots de chat, con su alcance más limitado, son más fáciles de proteger contra las amenazas de ciberseguridad. Por otro lado, los agentes de IA pueden requerir medidas de seguridad integrales debido a que su acceso al sistema es más amplio.
La elección entre agentes de IA y bots de chat puede tener efectos significativos en varios aspectos de tu organización. En última instancia, esta opción debe alinearse con tu visión estratégica, por lo que debes equilibrar las necesidades inmediatas con los objetivos a largo plazo. Estas pueden ser las mayores preocupaciones individuales:
- Satisfacción de los clientes
- Reputación de la marca
- Escalabilidad a largo plazo
La elección correcta puede afectar la calidad de las interacciones con los clientes. Los agentes de IA, con sus respuestas personalizadas y conscientes del contexto, pueden aumentar la satisfacción de los clientes. Aun así, un bot de chat bien implementado también puede ofrecer un servicio rápido y eficaz para consultas sencillas.
Los sistemas de comunicación inteligentes y eficaces pueden fortalecer la reputación de tu marca en cuanto a innovación y confiabilidad. Por el contrario, los bots de chat mal implementados o demasiado simples pueden frustrar a los usuarios, lo que genera percepciones negativas.
A medida que tu organización crece, la escalabilidad de tu solución de automatización se torna cada vez más relevante. Los agentes de IA están mejor equipados para manejar tareas en evolución y cada vez más complejas, lo que garantiza que tus operaciones puedan escalar de manera efectiva. Por el contrario, los bots de chat pueden necesitar reconfiguraciones regulares, lo que podría limitar el crecimiento a futuro.
Es difícil hablar sobre los agentes de IA sin tener que 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, normalmente requerirían intervención humana. La RPA puede realizar procesos estructurados, como la entrada de datos, el procesamiento de facturas y la generación de informes, con una velocidad y precisión muy altas. Su fortaleza radica en imitar el comportamiento humano para manejar de manera eficiente las tareas rutinarias, lo que la convierte en una herramienta invaluable para optimizar las operaciones.
La RPA aplica la inteligencia a la automatización, pero los agentes de IA aportan un nivel de capacidad cognitiva que va más allá de las competencias de la RPA. Si bien la RPA sigue reglas y flujos de trabajo predefinidos, los agentes de IA aprovechan las tecnologías avanzadas para comprender, aprender y tomar decisiones de manera más completa. Pueden manejar datos no estructurados, adaptarse a entornos dinámicos y realizar tareas complejas que requieren razonamiento y conciencia contextual.
Aunque la RPA y los agentes de IA son herramientas para mejorar la eficiencia a través de la automatización, difieren bastante en su alcance y aplicación. La RPA es ideal para automatizar tareas repetitivas y muy estructuradas, garantizar el cumplimiento y unir sistemas heredados sin causar interrupciones. Por otro lado, los agentes de IA se destacan en la gestión de datos complejos para informar la toma de decisiones autónoma y las interacciones más naturales y conscientes del contexto, capaces de adaptarse de forma dinámica a las circunstancias cambiantes y las necesidades de los usuarios.
La implementación de bots de chat y agentes de IA conlleva sus propios desafíos, que van desde preocupaciones por la protección de datos hasta requisitos de infraestructura técnica. Comprender estos desafíos antes de tiempo y planificar soluciones puede 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 los clientes. No proteger estos datos puede provocar infracciones, daños a la reputación y sanciones por incumplimiento de las regulaciones de protección de datos. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben implementar métodos de cifrado avanzados, auditar regularmente los permisos de acceso a los datos y cumplir con marcos de trabajo, como RGPD o HIPAA.
- Infraestructura tecnológica insuficiente
Los bots de chat y los agentes de IA requieren una potencia informática significativa y una infraestructura confiable. Las empresas que carecen de esta área no pueden aprovechar al máximo estas soluciones automatizadas. Para abordar esto, las organizaciones deben evaluar sus competencias de TI actuales y considerar soluciones de software como servicio (SaaS) basado en la nube o plataforma como servicio (PaaS) que proporcionen acceso a recursos escalables. Colaborar con socios tecnológicos experimentados e invertir en actualizaciones de infraestructura puede preparar a la empresa para las demandas de los sistemas de IA.
- Compatibilidad e integración
La integración fluida con los sistemas backend y de servicio al cliente existentes es esencial para maximizar los beneficios de la IA. Sin embargo, lograr esta integración puede ser complicado, en especial si se trata de sistemas heredados. Las organizaciones pueden superar estos obstáculos mediante una evaluación exhaustiva de la compatibilidad del sistema y el uso de API o middleware para facilitar el intercambio de datos de forma fluida.
Tanto los bots de chat como los agentes de IA son tecnologías valiosas para apoyar 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 y conscientes del contexto. Además, para las organizaciones interesadas en ver de primera mano los beneficios de estas tecnologías, ServiceNow brinda una solución integral e integrada basada en Now Platform®.
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Además, para aquellas organizaciones que necesitan aún más inteligencia y flexibilidad en sus soluciones de automatización, los agentes de IA de ServiceNow brindan competencias más avanzadas para gestionar los flujos de trabajo más complejos, adaptarse a los requisitos en evolución y ofrecer experiencias de usuario altamente personalizadas. Estos agentes están diseñados para gestionar las operaciones de forma totalmente autónoma y, con características como la creación de agentes personalizados, el aprendizaje progresivo y la gobernanza y el análisis detallados, garantizan que las empresas puedan desplegar soluciones inteligentes sin dejar de tener el control total.
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