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Más empresas apuestan a los chatbots para ahorrar costos y ganar eficiencia: los casos Movistar y BBVA por dentro

Más empresas apuestan a los chatbots para ahorrar costos y ganar eficiencia: los casos Movistar y BBVA por dentro
La telco utiliza a Sofía, que resuelve 9 de cada 10 consultas; mientras que el banco tiene a Lucía, que duplica el feedback positivo en el sector
Por Hernán Murúa
23.10.2018 19.32hs Innovación

-Hola! quiero saber cuanto tengo que pagar -pregunta el usuario, apurado, evitando uno de los signos de admiración,la mayúscula y la tilde correspondientes.

-Si querés consultar el importe de tu deuda, ingresá tu número desde aquí: -le responde el agente virtual, en un reconocible español rioplatense.

-ah ok, gracias y dónde puedo pagar? -continúa el cliente, despojado de cualquier preocupaciónpor la ortografía.

-Te contamos los lugares de pago habilitados para pagar tu factura mensual según la forma de pago que elijas. Tené en cuenta que el tiempo de imputación del pago varía de acuerdo al medio de pago utilizado -contesta el chatbot, deslizando alguna redundancia, cabe mencionarlo.

-gracias!

-De nada.

Cientos de miles de veces por día se reproducen diálogos similares. De hecho, un reciente estudio de Endeavor y Everis arroja que los ingresos generados en América Latina por la aplicación directa e indirecta de inteligencia artificial ­–que les permite a los agentes virtuales interactuar con las personas mediante medios electrónicosse elevarán desde los u$s3.200 millones actuales a u$s89.800 millones para 2025, con una tasa de crecimiento anual compuesto de 52%.

Además, el reporte precisa que el 30% de los emprendimientos que utilizan inteligencia artificial en la región se concentra precisamente en el desarrollo de chatbots.

Fundada en la capital cordobesa en 2012 y con sedes en Brasil, Colombia, México, una flamante en España y próximamente en los Estados Unidos, Aivo es una de las líderes de ese segmento. De hecho, cuenta con más de 100 clientes en 32 países y atiende a más de 2 millones de personas por mes.

Por si fuera poco, dispone de integraciones con jugadores globales de la talla de Salesforce, Zendesk y LivePerson; levantó capital por u$s1.900.000; y sus ventas de soluciones de servicio automático omnicanal al cliente las 24 horas y los 7 días de la semanautilizando inteligencia artificialya superaron los u$s15.000.000 a lo largo de su trayectoria.

"Nuestro sistema está formado por un conjunto de inteligencias artificiales especializadas en servicio al cliente. Creamos un motor conversacional que tiene diferentes capas. En la primera, se arreglan los errores ortográficos, se interpretan regionalismos, emojis y mensajes de voz. La segunda tiene que ver con las conversaciones naturales", indica Martín Frascaroli, fundador de Aivo.

En criollo, por un lado, el bot entiende tanto la frase 'Quiero pagar mi factura' como 'Che, dónde garpo la boleta'. Por otro, el sistema cuenta con un estadio de memoria que le permite comprender de qué producto se trata, si alguien pregunta sobre el stock del último smartphone y más tarde consulta '¿Cuánto cuesta?', sin volver a mencionarlo.

"Este proceso brinda la posibilidad de prescindir de personal técnico y de lingüistaspara su implementación.Cada bot está orientado a resolver el problema y no es un flujo de opciones", continúa el emprendedor.

Como no podría ser de otra manera, las empresas que implementan este tipo de agentes virtuales persiguen automatizar la atención de sus clientes, en lo posible incrementar su satisfacción y, sobre todo, ahorrar costos. Todo, mediante una tecnología capaz de entender las intenciones de los usuarios y de resolver sus necesidades en pocas interacciones.

En acción

Con seis años de experiencia en el uso de chatbots, el principal agente virtual de Movistar Argentina se llama Sofía y responde a las consultas de los clientes que ingresan por Internet, desde cualquier dispositivo, acerca de los negocios de hogar y móvil de la compañía.

"Nuestros productos y servicios son muy diversos y tienen flujos muy complejos de información. La dificultad más grande es el entendimiento acerca de las consultas, ya que pueden estar escritas con o sin errores de ortografía, espacios y modismos. Todo eso es parte del entrenamiento y de la capacidad del robot", precisa Verónica Puentes, jefa de Relacionamiento Digital de la empresa.

Al respecto, señala que dicha implementación no sólo le permite a la compañía elevar la capacidad de atención de los clientes que no quieren llamar por teléfono ni necesitan la asistencia de una persona, sino también su satisfacción, además de disponer de feedback constante e inmediato para retroalimentar al chatbot y a otros canales.

"Nuestro asistente virtual resuelve el 87% de las consultas que ingresan. Sólo el 9% se transfiere a una persona para su solución. El indicador de satisfacción de este canal es en un 84% positivo y en un 7% negativo, mientras que en el 9% restante es neutro. Y de las consultas que ingresan, sólo el 4% pasan luego a otros medios de atención", completa la ejecutiva.

En este sentido, el fundador de Aivo explica que las diferencias entre un chatbot y otro dependen de la aplicación de mercado vertical, mientras la tecnología es la misma.

"Por ejemplo, en el caso de las empresas de telecomunicaciones, la mayoría de las consultas tiene que ver con cambios de equipos, planes o saldos. En e-commerce, las preguntas son sobre stocks, precios y devoluciones. Y en el caso de la banca, acerca del saldo de la tarjeta de crédito o los créditos. Lo interesante es que, mientras más usuarios consultan y dejan su feedback, más aprenden los bots", asegura el emprendedor.

Implementado en mayo de 2016, por su parte, Lucía es el agente virtual que da respuesta a los requerimientos de los clientes de BBVA Francés.

"Cuenta con links a determinados contenidos y al formulario de contacto e incorpora videos tutoriales por ejemplo sobre el programa de beneficios del banco. De cara al cliente, la solución nos permite brindar soluciones 24/7, con empatía y lenguaje natural. Una de sus grandes ventajas es queofrece la posibilidad de derivar la consulta a diferentes áreas del bancoen función del requerimiento", ilustra Christian Petruzzi, su gerente del Centro de Atención al Cliente.

En concreto, Lucía resuelve un promedio de 200.000 consultas mensuales, concentradas en 100.000 conversaciones, según informa el ejecutivo. "Desde el comienzo hasta la actualidad, el promedio de feedback positivo es de 2,47% contra uno negativo del 3,93%, superando a casi toda la industria, cuya media es de 1% de feedback positivo contra 5% negativo. Gran parte de estos resultados se basan en la constante actualización del contenido, basándonos en los tipos de consultas más realizadas y el tiempo promedio que toma resolverlas", concluye.

Queda claro que la aplicación de desarrollos de inteligencia artificial todavía está muy lejos de los replicantes de Blade Runner. Pero, al menos por ahora, sirve para que las quejas o reclamos de muchos usuarios no se pierdan en el tiempo igual que lágrimas en la lluvia.

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