Chatbots y la automatización de la Ineficiencia

7 dic.

Tengo que confesar que tengo un tema con los bots.

Pero vale aclarar que no es nada en contra de ellos. De hecho, como seguidor y admirador de la tecnología encuentro fascinante que una Inteligencia Artificial sea capaz de tener una conversación con nosotros.

Y aunque existe una gran discusión acerca de comparar la inteligencia humana con el poder computacional de una máquina, me parece increíble que cada vez conversemos con algoritmos que parecen entendernos.

Y es que las estadísticas son claras. Según un estudio de julio 2020, la firma Capgemini asegura que 63% de las personas entre 26 a 35 años ha tenido algún tipo de interacción comercial con una inteligencia artificial.

De hecho, aún sin tomar en cuenta estadísticas oficiales es claro que en los últimos años todos hemos escuchado más acerca de chatbots o asistentes virtuales, e incluso hemos tenido la oportunidad de dialogar con alguno.

Además en nuestra experiencia como consultores, es cada vez más frecuente la consulta de clientes sobre la necesidad o efectividad de implementar un chatbot, muchas veces después del pitch de venta de una empresa que se dedica a crearlos o del comentario de un amigo que lo recomienda.

Algunas veces la pregunta es mucho más directa: “¿Qué piensa usted de que implementemos un chatbot?”. Y es aquí donde tengo que explicar mi problema con los bots, que como pronto se dará cuenta, no tiene tanto que ver con las máquinas sino con la gente.

Las limitaciones del algoritmo.

El año 2016 fue el año que comenzamos a hablar de los chatbots. Ese fue el año que el diseñador Chris Messina acuñó como “El año del comercio conversacional”. Un término sombrilla que Messina utilizaba para todas aquellas plataformas que utilizan chat, mensajería y otras interfaces de lenguaje natural (incluyendo la voz) para interactuar con personas, marcas y servicios.

La idea tiene y sigue teniendo fundamento. De hecho, en el 2015 el uso de plataformas de mensajería superó el uso diario de redes sociales y aún tenemos el ejemplo de WeChat en China como una plataforma donde el ciudadano conectado prácticamente administra su vida económica, comercial y social a través del texto y las funcionalidades extendidas de esta aplicación.

Pero aún y cuando el concepto sigue teniendo sentido, la realidad es que el 2016 y luego el 2017 fallaron en ser años de un uso contundente y transformador de estas herramientas.

¿Qué fue lo que pasó?

En principio, podríamos decir que la tecnología aún no está lista. O que el nivel de automatización necesario para una interacción fluida aún no está tan disponible para cualquiera.

Un estudio de la firma Spiceworks parece confirmar esta teoría asegurando que los dos grandes problemas de los chatbots tienen que ver, en porcentajes similares, con un pobre entendimiento de las solicitudes o un pobre entendimiento de las sutilezas del lenguaje humano.

Y puede que la razón anterior sea parte del problema. Sabemos que los detalles de tono, intención y representación figurada del lenguaje humano siguen siendo retos para la inteligencia artificial. Pero al mismo tiempo, el machine learning y las capacidades computacionales crecen exponencialmente año con año y podemos esperar cada vez más capacidad de parte de nuestros chatbots.

Pero tal como lo adelanté anteriormente, el problema no es del algoritmo. Al igual que muchos retos de la Transformación Digital, es un problema de seres humanos.

¿Robots al servicio de quién?

Nuestra concepción de los robots siempre ha sido la de ayudantes. Por eso, las inteligencias artificiales más conocidas como Alexa, Siri o Google Home, son definidas como asistentes virtuales. Incluso nuestras referencias ficticias como el JARVIS de Ironman, los droids del universo de Star Wars, e incluso Robotina de Los Supersónicos, siguen esta idea de robots de servicio.

Esto quiere decir que si recurrimos a un bot, estamos buscando que nos facilite alguna tarea, que nos evite un trabajo, que nos haga la vida más fácil o que nos garantice resultados.

Y aquí comienza el problema: Pensamos en un chatbot casi como una “contratación” y y le asignamos la expectativa de generar resultados de cara a nuestros clientes. La mayor parte de veces no estamos pensando en hacerle la vida más fácil al usuario, sino en hacernos la vida más fácil a nosotros como empresa.

Esto termina generando experiencias con chatbots que son incompletas, incómodas y muchas veces frustrantes, con diálogos repetitivos en bucle, opciones que no señalan lo que realmente necesitamos, y en general una falta de atención a la experiencia final del usuario.

La importancia de definir procesos.

Tal como lo hemos afirmado hasta acá, los chatbots no son el problema y nos encontramos ante un futuro donde probablemente tendremos mucha más interacción con máquinas virtuales e inteligencias artificiales.

¿Entonces cómo mejoramos el uso de estas herramientas?

Comencemos con algo tan básico como los flujos de proceso y las preguntas que deberíamos tener claras antes de implementar cualquier herramienta de automatización:

¿Cuáles son las consultas o solicitudes más comunes?

¿Cuáles tienen siempre la misma respuesta?

¿Cuáles tienen respuestas variables?

¿Cuáles necesitan la intervención de una agente humano?

¿Cuál es el recorrido que tiene que tener una consulta, solicitud o respuesta dentro de la organización para poder recibir respuesta?

¿Cuánto es el tiempo real en el que podemos responder los distintos tipos de consultas?

¿Cuáles preguntas pueden ordenarse en un menú o en una secuencia de opciones?

¿En cuántos pasos o interacciones solucionamos las consultas en promedio?

¿Cuáles son los tipos y categorías de consultas, solicitudes o preguntas?

¿Cuáles son las oportunidades directas transaccionales y cuáles son de servicio?

Una vez que tenemos claridad en el proceso de consultas, servicio o transaccional podemos ver el recorrido completo del flujo y encontrar dónde podemos ser asistidos por una respuesta automático o guiada, y dónde necesitamos la intervención o interacción humana.

El “hacer la tarea” previa de entender como se mueven la interacción de nuestros usuarios nos permite poder adelantar los momentos donde el chatbot añade valor al servicio y donde corre el peligro de atrasar o complicar la experiencia.

Tal como lo indica el titular de esta publicación: Si no tenemos claro nuestro proceso humano y manual, corremos el grave peligro de simplemente automatizar la ineficiencia.

Cuantificar para mejorar.

El otro gran aspecto de la automatización debe ser no sólo el enfoque en la experiencia del usuario final sino también el aprendizaje y optimización constante. Una vez más toca separarse de ese concepto de “contratación de asistente” y aprovechar la herramienta para aprender de las interacciones que quedan registradas y de nuevas oportunidades que se nos escaparon en el diseño de flujo original.

En esta parte también entran los objetivos más específicos: ¿Nos está permitiendo la automatización generar oportunidades de venta? ¿Nos los está impidiendo? ¿Nos arroja la necesidad de compartir información que no sabíamos que nuestro cliente esperaba? Estas y otras preguntas pueden aparecer si mantenemos un constante monitoreo de la experiencia y no vemos la implementación de un chatbot como un objetivo final o un proceso que termina una vez que está puesto en marcha. Tener una mentalidad de optimización nos permitirá aprender y experimentar para mejorar.

To bot or not to bot?

La respuesta siempre será: Depende. Si después de un análisis de procesos y de un conocimiento de los dolores y obstáculos del cliente encontramos oportunidades para mejorar la experiencia a través de la automatización. La respuesta es un enfático sí.

Pero si luego del proceso nos damos cuenta que más bien necesitamos reforzar procesos internos que están obstaculizando la experiencia y la respuesta ágil de servicio, toca primero ordenar la casa.

Nuestros clientes nos lo agradecerán. Y quien sabe, en un futuro quizás hasta también lo harán nuestros bots.