Inteligencia Artificial Conversacional (Chatbots/Voicebots)

[00:00] Inteligencia Artificial para Negocios, episodio 6, Inteligencia Artificial conversacional, chatbots y voicebots.

Muy buenas a todos y bienvenidos a este episodio número seis de este podcast Inteligencia Artificial para Negocios. Con ustedes su host Ivan Acuña y como siempre el cohost de aquí, señor Luis Martínez, presentándoles todas las novedades, pensamientos, puntos e ideas de esta ola tecnológica que es la Inteligencia Artificial, pero sobre todo aplicada en los negocios y esos detalles finos de por qué debes detener o incluir en algún proceso la Inteligencia Artificial. Antes de comenzar con el tema, recuerden que nos encuentran en cyfsadigital.com dentro de las notas, como siempre les dejo ahí los enlaces directos, ahí podrán encontrar todo lo que nos relaciona con nuestros servicios.

Chatbots que va a ser el tema de hoy, voicebots que va a ser el tema de hoy, rpas, automatizaciones, consultoría de Inteligencia Artificial. ¿Para qué sirve esta consultoría? Es en realidad una necesidad dentro de la empresa, ¿dentro de mi negocio implementar Inteligencia Artificial o es una simple moda?

Lo podemos responder ahí. Sí, sí, sí. cyfsadigital.com

Señor Luis, muy buenas tardes.

Qué tal, ¿cómo están?

Buenas tardes.

Justo pensé que ibas a tomarte tres, cuatro minutos más de introducción y pensé que me iba a dar tiempo de tomar agua. Pues aquí listos para hablar de no sé si hablar de nuestro producto estrella o de hablar de lo del producto introductorio de de es como el primer acercamiento con inteligencia artificial hoy en día es normalmente a través de chatbots y voicebots. Y pues creo que es uno de los puntos en donde muchas empresas, pues prácticamente si lo englobo a todos, todas las empresas necesitan vender y los voicebots o chatbots pueden vender, pues entonces todas las empresas pueden agregarse a esta tecnología mediante al menos esa premisa y ya después este, pues todas las otras que hemos visto en los episodios.

No, pero creo que este es el episodio en donde podemos hablar de cuál es la primera cosa que puedes adquirir de inteligencia artificial que sí o sí vas a necesitar, porque forzosamente eres una empresa y vendes a menos que seas. Es más, incluso hasta siendo una institución de caridad, pues puedes, podrías tener tu voicebot ahí también.

Incluso si eres de gobierno, no, también. O sea, no necesariamente del tema de empresas, pero vamos a ir desmenuzando primero los puntos principales. ¿Cuáles son las diferencias?

Además del nombre, que uno es en formato texto y el otro es en formato voz. Quiero ser lo menos técnico posible, ¿vale? Entonces, la diferencia principal radica en que la interfaz del usuario, una es visual y la otra es auditiva.

Entiéndase que al final del uso de estas herramientas, los motores de inteligencia artificial siempre van a detectar texto de ahí, a que lo traduzcan o lo reproduzcan como una nota de audio es diferente. Pero la entrada natural es del texto. Dicho esto, la diferencia radica en cómo estás interactuando con él.

No así que los entrenamientos sean similares o los mismos, e incluso para los más avanzados, pues que tengan el mismo el mismo asistente, ya sea del del pues del motor de inteligencia artificial que más prefieran. En su caso, casi siempre es open ahí, pero también pues te pues con la entrada de de DeepSeek y Cloud y Gemini, pues y las APIs pueden hacer su voice, pero prácticamente de quien deseen. Entonces la diferencia radica primero.

En la forma de. En la interfaz y en el usuario como interactúa con él.

Y también como el. Para qué se usa, ¿no? Yo pienso que el voicebot es un poquito más para acciones proactivas o de salida.

Y chatbot es más reactivo. Es decir, puedes. Bueno, es que tiene sus sus asebunes, ¿no?

Por ejemplo, si yo tengo un asistente que está contestando mediante WhatsApp y he seguido las reglas de meta para poder lanzar mis propias plantillas, entonces podría de manera proactiva estar lanzando un mensaje para iniciar una conversación mediante texto. Sin embargo, pues no hay muchos canales en donde esto pueda suceder más que por este este medio de WhatsApp, tal vez correo electrónico y Telegram, que bueno, Telegram, pues va básicamente aquí en México. No, no es como mucho.

Y en ningún lado es más como papo programado.

No, no, no, no es más. No está tan popular. Luego la parte del voicebot, pues ahí donde nosotros lo hemos estado utilizando, es para hacer llamadas o contestar llamadas.

Entonces ahí ya tienes las dos vías. Incluso hay campañas en donde tenemos vías, en donde solamente es hacer llamadas. O sea, lanzar la llamada de manera proactiva.

Y creo que esa es una de las grandes diferencias. Y habría que analizar otras cosas que no tienen tanto que ver con la tecnología, sino más bien los casos de uso. Por ejemplo, a qué segmentos, a qué sectores de edad me voy a acercar.

Que podría ser que en un sector un poquito más elevado, podría utilizar preferentemente el voicebot. Pero, pues si las edades son más hacia abajo, podría preferir utilizar el chatbot. Esto ya es en un análisis posterior a la implementación, en donde tengo que estar revisando si se truncan las conversaciones, si no se truncan las conversaciones.

O sea, ya un análisis un poquito menos cuantitativo, más cualitativo de lo que estoy logrando mediante los asistentes. Pero principalmente creo que Chatbot es más receptivo, o Voicebot es más de salir y tocar la puerta.

Sí, tienes un punto. Y el tema generacional también. Pienso que actualmente, dependiendo de la tecnología que usen para los Voicebots, el tema o el gran reto está en poder hacer que la inteligencia artificial detecte la voz, la traduzca en texto, después la interprete, dé una respuesta y esta respuesta está alineada con todo el contexto.

Entiendas así como el flujo de la información que debe llevar. Si existen casos donde el flujo de esta información es muy lento, se puede perder la conversación al usuario. Hay usuarios, es que hay sintetizaciones de voz que son muy naturales, como es el caso de el Evenlabs, por ejemplo.

Se escucha muy natural, sin embargo, entendamos que viaja por Internet para después conectarse a la red telefónica. Entonces todo este tiempo que lleva puede tener un delay importante y ahí es donde se puede detectar que es una inteligencia artificial y se trunca esta conversación. Realmente, la naturalidad pues te la da más el texto por la velocidad de respuesta y cómo viaja la información de un lado a otro de manera mucho más rápida.

Pasa por unos procesos, sin embargo, el impacto que puede tener un chatbot ya hoy en día es diferente al que puede tener un voicebot. Entiéndase que si tu flujo de la información, ah, y hablando y no estoy mencionando consultas de bases de datos, que también puede ser que todavía sea lente más la respuesta. Es importante definir para qué lo voy a usar.

Cuál va a ser el realmente el uso profundo de esta de esta herramienta para poder saber si sí me va a servir o no. O realmente nada más va a ser un juguete caro como comprar un auto nuevo, por ejemplo. Lo vas a usar, no lo vas a usar, va a estar afuera, va a ser para presumir ahí con tus amigos, etcétera.

Va muy similar, va muy similar. Pero bueno, elementos fundamentales de este tipo de herramientas, los motores de procesamiento casi siempre son el mismo. Diríamos que está estandarizado, al menos lo que esté en el mercado que no es personalizado, o entiéndase que no está desarrollado a código.

Casi siempre es OpenAI. Podría decir que es un 90% OpenAI y después los demás, por la facilidad que le da al desarrollador poder montar sus herramientas ahí. Los canales de comunicación, aquí sí es importante saber que se debe de contar con la infraestructura necesaria para poder hacer el uso, si lo quieres, en audio, en una llamada como tal.

Sin este tipo de infraestructura, va a ser imposible tecnológicamente de entrada poder hacer este tipo de voiceboards en audio, bueno, en una red telefónica. Vale, entonces, ¿cuáles son los canales de comunicación que necesito con mis usuarios? Pero también hay que tomar en cuenta, si no me marcan nunca, ¿pues. para qué quiero un voicebook?

Es correcto.

No hay comunicación con mi cliente, entonces, está de más. Y la base de conocimiento, como siempre, cómo voy a vectorizar la información previa, tanto personalizada como del contexto general de empresa. Y por último, cuáles son las, ¿las posibles respuestas que voy a tener?

Por ejemplo, hace ya bastante tiempo que se empezaron a normalizar las campañas que eran como campañas telefónicas de mensajes planos de audio. Ese era como un sistema de respuesta que cuando digitabas algún algún número en la pantalla te reenviaba con un agente, por ejemplo. ¿Qué sistema de respuesta lo que estás buscando?

Que sea todo inteligencia artificial, que sea inteligencia artificial más humanos, que sea humanos, inteligencia artificial humanos. O sea, ¿cuál es el flujo de la información que vamos a llevar para poder así diseñar la solución a la medida?

Está volviendo loco aquí, Iván. Parecerle apasiona el tema.

No, es que qué más se agrega después de semejante ponencia. Eso no, no hay más que qué es esto, dar las gracias y la reverencia.

Aplausos. Hay muchos muchos momentos de agregar valor.

Solo eso. Se me ocurre, por ejemplo, también ser precavidos en las solicitudes y dejar un poquito más suelto a la inteligencia. En el sentido de hay parámetros que sí tienen que controlarse.

Bueno, es que esto es más lo que va a decir es un poco más semántico que tecnológico. Es más del entendimiento de lo que está sucediendo en cuanto a cuestión conversacional. Me refiero a que a veces necesitamos que conteste de una manera y a veces queremos que conteste de alguna manera.

Hay una diferencia abismal porque si queremos que la pregunta sea la misma, la expresión sea siempre la misma, entonces es más barato un bot. Bueno, ni siquiera va a ser más barato. A veces fallan bastante, pero bueno, la alternativa obvia sería un chatbot de flujo conversacional, o sea, un árbol de decisiones.

Si es que queremos que siempre pase exactamente lo mismo, sería un poco desaprovechar la tecnología para darle pie a estos puntos en donde una persona que está conversando con otra puede perder. Por ejemplo, ¿qué pasa si yo limito la inteligencia artificial de esa manera? Puedo perder algo que es un proceso de report o empatía con la persona, con el interlocutor para poder obtener otros datos, para poder ofrecer algo diferente, para poder cobrar de otra manera, para vender de otra manera, ¿asistir de otra manera?

Entonces, ahí creo que un punto importante en cuanto a cuando estamos definiendo un bot, es que el bot debe de tener una personalidad, no solamente de instrucciones. Es decir, debo de permitirle hacer cosas, indagar cosas conforme vaya el contexto en la conversación. De esa manera me voy a llevar algunas sorpresas y resulta que es más amigable que tu mejor vendedor.

O es mejor vendedor que tu mejor vendedor, o es más resolutivo que tu mejor PMO, es más... no sé, o sea, si le das ahí con una parametrización correcta, porque, por ejemplo, puede ser que, pues sabemos de un caso de que fue muy sonado hace más de casi, bueno, casi un año, de un asistente de inteligencia artificial que se dedicaba a confirmar vuelos en una línea, en una aerolínea que no recuerdo de dónde, de qué país era, pero no es aquí en México. Y pues ofertó así política de reembolso, si es que pasa cualquier cosa.

Y entonces una persona perdió su vuelo y quiso aplicar su política de reembolso. Pero ésta fue una alucinación de la inteligencia artificial. A “eso me refiero con la parametrización correcta.

O sea, debes de poner restricciones. Y acuérdense que no es lo mismo prompt, parámetros, base de conocimiento, entrenamiento, son cosas distintas. Así que no quieran, sólo con el prompt, hacer que se conduzca de una manera.

Hay que buscar las otras vías también y complementarlas. Entonces, cuando hablamos de parametrización, no es dar la instrucción nada más, sino que su diccionario de campus sea el correcto, sus fuentes de información estén debidamente legibles, que sean coherentes con el prompt. A eso me refiero con sacarle mejor provecho para darle una personalidad con sus reglas a seguir, no con instrucciones.

Entonces creo que esto nos puede ayudar mucho, incluso para interpretar y dar respuestas. No como alguna vez nos sucedió que alguien nos respondió. Es que voy camino a a donde iba a ver juzgado, no sé qué rayos al ministerio público.

Una cosa así, una conversación donde eh, pues definitivamente yo no tengo las capacidades sociales para contestar como lo hizo el asistente. Y pues la persona incluso ni siquiera supo que había un asistente de inteligencia artificial. Pensó que era una persona humana con emociones, empatía, cosas que de las que muchos, este, muchos de nosotros carecemos.

Y el asistente sí lo logró. Entonces a eso me refiero con, déndole chance, no, que tenga su propia personalidad, incluso que la desarrolle diferente al de la, del resto del equipo, no diferente al de la empresa, eso sí, pero sí al resto del equipo. Como nos ha pasado algunas veces, que nos dicen, échame a tu mejor vendedor, échame a tu...

De eso se trata, pero para las mejores prácticas, para que se replique la personalidad.

Pero ahí estamos hablando mucho de la definición de tono, voz y todo lo relacionado con el comportamiento, ¿correcto? A lo mejor de emociones, incluso hay casos. Hemos tenido casos del voicebot donde recibe tal cual.

Comentado de madre.

Vejaciones. Sí, inventadas de madre. Vaya desgracias que este pues a cualquier humano puede sacar de de tono.

Claro.

Sin embargo, y dentro de los prompts o dentro de las instrucciones y el entrenamiento correcto, pues conlleva, va llevando y sobrellevando la conversación a la entrada, a bajar el tono del. De la persona que está agrediendo y culminar si no a veces en una charla exitosa.

Sí, en ser atendido de una manera, pues por lo menos en el desahogo, ¿no?

Correcto. Ahí es mucho del manejo de las emociones, definición de tono y voz, la temperatura sobre todo del del asistente. Cuánto que tan.

El creativo quieres que sea o no. Y los límites que debe de llevar para poder llegar a una fluidez de conversación y podés al final tener éxito en esta verdad. Pero estos son puntos de personalidad.

Ahora, siguiente punto. ¿Qué tecnologías necesito para poderlo implementar? ¿Te vientes Luis?

Me arranco.

Ajá, qué, ¿qué tecnologías necesito para poderlo implementar? Pues en realidad, ni, bueno, con nosotros.

Lo único que necesitan es tener espey. Este, pues es que en realidad no se, no se requiere mucho. O sea, si tienes una cuenta de Facebook, podemos conectarnos con WhatsApp, con Meta.

En realidad, no es tecnología que tú tengas. Es, pues es un servicio que consumes, ¿no? En el caso de que se requiera una conexión con base de datos, podrían necesitarse que, pues que se tenga un acceso remoto a esa base de datos.

Y esto, pues cualquier servicio de hosting, si es que no tienen sus servidores on-premise. Cualquier servicio de hosting te lo puede dar.

O los servidores on-premise.

O los servidores, digo, de hosting del más baratito. Por favor, nada más. Revisen bien antes de...

Las especificaciones técnicas son más importantes que lo bonito de la plataforma. Hashtag GoDaddy. Porque de repente, o sea, GoDaddy es muy, muy, muy, muy amigable.

Pero le faltan un chorro de cosas. Para poder operar este tipo de servicios. Cualquier hospedaje sepan el básico.

Puede hacer la chamba. Con eso podemos hacer el jale. Ya si se quieren volver locos.

Quieren ver a los demás abajo del hombro, directo en la consola. Luego. No hace falta más.

Una base de datos.

Ehh.

Incluso el, el, el, el, el front. La parte puede darse por web. En el caso de nosotros, nosotros podemos proporcionar ese front.

Ehh.

O si ya tienes una página web. Eso, eso lo escuchamos semanalmente, ehh.

Que son front.

Pero se ve muy bonito.

Sí, usarmiguelcar.com para que también lo descubran. Que tan bonito.

¿Qué más? Pues es que en realidad la tecnología, así como necesaria para si yo fuera un comprador, pues no necesito más que la idea clara de qué necesito que haga. Si es que llevo una base de datos, tener la manera de conectarme con una base de datos.

O si estoy utilizando una plataforma de CRM o algo así, pues nada más asegurarme de que esa plataforma, si es mía, pues sigue siendo base de datos. Si es una contratada Monday o HubSpot o cualquier otro servicio, pues que tenga su documentación API. Y listo, ¿no?

Digo, estas que menciono, pues sí o sí tienen su documentación API, pero de repente te encuentras con algunas cosas así extrañas que dices, no, pues es que este CRM solo funciona en San Luis Potosí y en Nube, ¿no? Entonces nada más asegúremonos que tengan su servicio de AP.

O sea, a ver, te voy a cambiar la pregunta ahora.

A ver.

Yo quiero implementarla con un equipo técnico en mi empresa. ¿Qué tecnologías necesito? Ya me la pusiste como comprador.

Ahora vamos a cambiar un poquito más la la pregunta. ¿Qué tecnologías necesitaría para para poder? Ya sé que en ciencia digital hacen pues muy chingones y todo, pero lo quiero hacer.

De entrada.

Un wey que sepa.

O un wey que lea.

Es para pensar. Es más complicado un wey que lea que uno que sepa. Ehh, uno que lea.

Pues es que, pues sí, un servidor.

Un stack.

Un dominio. Un servidor que por lo menos corra PHP. Que tenga su plugins de SQL.

Puede ser MariaDB, MySQL, Postgres, Windows Server.

¿Qué más? Credenciales. Una cuenta, eso sí.

De OpenAI.

Para el caso de Voicebot. Un troncal.

Este, una troncal para el caso de Voicebot. Una, un pool de números de teléfono. Para el caso de Voicebot.

Por lo menos uno. Para poder hacer las pruebas. Ah, pues eso, y un wey que lea.

Insisto. Eso, eso es lo que es lo que hace falta. Y este, que lea y que tenga por lo menos un nivel, por lo menos a nivel secundaria de lectura y comprensión, wey.

Yo creo que eso es lo que hace falta.

Eso es lo que puede hacer la diferencia, wey. Este, sí, en cuanto a fierritos y servicios, solo eso y pues una gran lógica, porque...

Y paciencia, wey.

Y paciencia, porque resulta que, pues, en la... Al momento de ya manejar los contextos conversacionales, pues te vas a encontrar que, este, OpenAI, DeepSeek, Clouds. El único que sí lo hace un poquito solito es Google, en Vertex.

Ya trae como su propio almacenamiento de conversaciones. Este, es más fácil, porque de esos ways te entregan un iframe, nada más que está súper limitado ese, ese... ese apartado del workspace.

Todos los demás sí tienen que construir una lógica conversacional. O sea, creo que ese es el reto. La lógica conversacional y, pues, su sustancia X, que es la que pueden obtener aquí con el cifsadigital.com, que es la magia en la que en el equilibrio perfecto del prompt, de la parametrización y la base de conocimiento, es para que funcione todo y que, pues, sepa cómo contestar de dónde obtener la información y qué hacer con la información en cada conversación sin olvidar las conversaciones.

Que después, bueno, eso ya en los ambientes de prueba, a veces se vuelve un poco complejo porque, pues, los ambientes de prueba son difíciles de realizar en un ambiente realista. Es decir, que tú tengas diferentes dispositivos, diferentes IP, diferentes ubicaciones, diferentes identificadores de conversación, contextos, etcétera. Es un reto.

Sin embargo, pues, bueno, para las... eso es solamente para el ambiente de prueba, hay que tener ciertas precauciones. Eso es lo que yo...

si tuviera un equipo interno de personas que leen, eso es lo que yo esperaría que sucediera.

Y al menos unos tres meses, cinco meses...

de desarrollo. Sí.

Ahora, aspectos técnicos, arquitectura básica, integración con canales, manejo de contexto. Todo eso se logra a través tanto de la vectorización de la información, como de las consultas de base de datos. Es que está...

lo estoy elevando mucho el nivel. Pero bueno, lo importante aquí es saber... Primero, entrenar correctamente un asistente e incluso del canal con el que estés interactuando con él, pues no es relevante.

No así la respuesta que te está dando. La respuesta que te está dando la va a compartir tanto en vos como en el texto. Entonces, la importancia aquí es saber un correcto entrenamiento de estos asistentes para poder así delimitar lo que mencionábamos al principio del episodio.

Poder así delimitar las respuestas y que los parámetros te estén dando lo más acercado a tu, más acercado posible a tu respuesta ideal. ¿Vale? ¿Casos de uso reales?

¿En dónde lo hacemos?

Ajá. Y bueno, ahí nada más este. El reto, creo que uno de los chistes es que van a tener que hacer que el área de sistemas entienda un poquito más o bueno, una conjunción híbrida entre operativo o lo operativo o quien, quien está definiendo la substancia del chatbot con quien está definiendo la estructura.

O sea, los de sistemas con los de ventas o los de sistemas con los de operaciones o los de, a eso me refiero. O sea, porque sí debe de haber una combinación de cosas, porque hay veces que llegan, o sea, nos ha pasado que nos dicen oye, necesito que el asistente agarre este dato y lo confierta en esto. Sí, pero el dato no está en ningún lado.

Entonces hay que voltear a ver al área de la infraestructura, al equipo de TI para que nos proporcionen primero el dato y después el acceso y luego los permisos. O sea, a eso me refiero. Es en esa combinación.

Casos de uso reales, ¿en dónde hemos implementado? Básicamente el tema del chatbot mucho es de soporte y atención a clientes. Los voicebots son, como dijo Luis, más proactivos.

Están buscando más la conversación por voz. Por lo tanto, lo estamos introduciendo en call centers, sobre todo. El chatbot es mucho más versátil en cuanto a las industrias que lo permiten, que lo están llevando a cabo.

Pero sobre todo es soporte técnico, ventas, atención al cliente y cobranza. Pero vas a decir, yo tengo ventas, todos los negocios tienen ventas. Sí, la mayoría debería o va a empezar la los cambios, tanto revolucionarios como generacionales, donde este tipo de herramientas ya sean parte de la industria, en lo particular.

Entonces, no necesariamente tiene que ser algo muy especializado o muy masivo, tampoco. Cualquier de los dos aspectos entra para poder ser atendidos. Y la realidad es que como primera, como primera línea de atención a clientes, es bastante eficiente.

Va a haber casos en lo particular, como diciéndoles aquí de los viajes, etcétera, donde sí hace falta la mano humana. Sin embargo, estoy seguro que el 70, 80 por ciento de los de las solicitudes pueden ser resueltas de manera efectiva. Al menos.

Tenemos casos que pueden llegar hasta el 95 por ciento, donde simplemente se tiene que mandar a validar con un humano.

Y eso no es que es que creo que depende. Yo yo lo pondría en una tabla de qué tan masivo. Qué tan especializado es tu tu tu producto o servicio.

Si es masivo, debemos tender a que la tecnología haga todo el proceso inclusive. Desde la contactación. Todo el flujo se puede hacer con inteligencia artificial y haciendo uso de otras herramientas.

Mail, este, las salidas de WhatsApp que ya mencionábamos. Algún tipo de plataforma para dar valor en el proceso de conocimiento con el cliente. O sea, lead magnets y todos estos, todas estas herramientas.

Si el proceso es masivo y el ticket es un poquito más bajo, podemos hacer el recorrido completo. Solo con inteligencia artificial y ya nada más alguien que vaya a supervisar. Si el ticket empieza a subir y el nivel de personalización lo hace lo mismo, entonces ahí tenemos que segmentar.

Al menos, bueno, nosotros no hemos tenido ningún caso en donde no pueda ser compatible la inteligencia artificial, pero hay casos en donde es compatible en una menor medida. Por ejemplo, tenemos el caso de la empresa de servicios de limpieza, donde tiene que haber un vendedor que vaya a conocer las instalaciones y es algo, es B2B, pero además es como muy de relación pública y así. Pues esto está limitado para el área de inteligencia artificial.

O sea, el, pero lo que sí puedes hacer es contestarle muy rápido al cliente. ¿Cómo puede suceder eso? En el primer contacto ponemos un asistente y ese primer contacto va a agilizar ese proceso.

¿Por qué? Porque el vendedor está haciendo relaciones públicas y no tiene tanto espacio en su día a día para poder estar contestando todos los WhatsApps. Ahí es donde puede entrar la inteligencia artificial, por ejemplo, y en los otros pues ya ni siquiera.

O sea, entre más se acerca tu proceso de venta a un levantamiento de pedido. Por ejemplo, farmacéuticas, donde también se puede implementar. La farmacéutica hace tu presentación una vez al año.

Y cada periódicamente, cada semana, cada dos semanas, una vez al mes tienes que estar levantando pedidos. Esos pedidos se levantan con una inteligencia artificial, con un asistente que puede llevar el récord muy puntual de las entregas, de las fechas, de los inventarios y de todo esto. Y ahí no necesitas meter a un factor humano.

El factor humano siempre tiene que estar en estos casos analizando y supervisando. Entonces, cuando vean estos TikToks de que inteligencia artificial va a quitar tu trabajo, o lo que no sé quién no quiere que veas para que lo hagas con inteligencia artificial, esos ganchos de videos, pues no esto no es realmente así, no funciona tan drásticamente. Lo que tiene que suceder es de que tienen que cambiar los roles.

Para que las personas que le tienen incluso mi miedo a acercarse a una pantalla y que digan, es que yo no le sé a eso de la tecnología o está peleada conmigo, pues deberían de dejar de estar en esa posición y cambiarse. Voy a adaptarme al rol nuevo para supervisar los resultados de la inteligencia artificial. Que creo que ese es el punto clave de que tanto le meto inteligencia artificial a mi proceso, en este caso del ejemplo de ventas.

Yo lo haría de esa manera y pues así habría que analizar y supesar cada uno de los casos.

Métricas y KPIs. Bueno, depende mucho aquí del caso en el que lo estén implementando. Tenemos KPIs e incluso ROIs superiores al 100%.

¿Por qué? ¿Cómo lo estamos midiendo? Primero, en inversión tanto en capital humano como en costos fijos, versus en la inversión tecnológica, ¿vale?

Esto nos nos nos da una pauta para poder saber qué tanto puedo eficientar los recursos en mi empresa. O realmente puedo potenciar la productividad. ¿Tengo medido correctamente estos parámetros?

Sí, no. Si no lo tengo medido, pues el incremento pues puede ser del 200 o del 600 por ciento porque no están medidos. Entonces, puntos importantes.

Las tasas de resoluciones, esas incrementan bastante porque son dos cosas rápidas y resolutivas. En la mayoría de los casos, 70 80 por ciento siempre llega a una respuesta correcta. Vale, sobre todo en soporte técnico, que es muy muy muy lineal las las respuestas que te pueden dar, que son diagramas, etcétera.

Ponto A, punto B, corregir esto. Estas las tasas de resolución se te pueden incrementar. Satisfacción de usuario aquí es 50 50.

¿Por qué? Porque hay muchos usuarios que no les gusta todo, a mí me interesa con inteligencia artificial. Va a pasar eventualmente.

Sin embargo, aún estamos en proceso de maduración de estas herramientas. Satisfacción de usuario. No lo veo tan.

Tan radical el incremento. Tiempo de respuesta, pues aquí hasta. Incrementa tanto de manera exponencial, porque pues la respuesta que te puede dar primero la atención para que un humano pueda.

Y solucionarte mucho más lenta. Segundo, para que te escuche debe. Depende del tiempo y del número de personas que tengamos atendiendo esta solicitud.

Entonces el tiempo de respuesta se puede ir e incrementar de manera muy, muy significativa. Y por último, los costos operativos que te puede dar. Bueno, es lo que con lo que comencé.

Esto se va a estar dado. Y para dar un porcentajes muy puntuales, hay que ser siempre responsables con el uso del micrófono, porque no se puede dar como tal un porcentajes. Cada contexto es diferente.

Pero lo que sí es que debes de ser consciente en dos cosas. El costo del capital humano que tienes actualmente. El costo de los recursos.

Con base en esos dos, hacer la comparativa del uso de la tecnología. Y así vas a hacer, vas a dejar que el equipo sea tanto más productivo como más consciente de la tecnología y poder potenciar. Al final, las herramientas no están para para eliminar trabajos.

Estas herramientas están para potenciarlos. Y todo aquel que no esté dispuesto a usarlo, pues va a ser realmente suena suena raro, pero va a ser arrasado por estos este uso de esta tecnología, porque se van a dar con la computadora en la cara literalmente, no después de si no te adaptas. Así es, entonces estás dispuesto a potenciarlo o que tu competencia te gane.

Vale.

Errores comunes. Por último, para ir cerrando, señor Luis.

Limitarlo a limitar los asistentes para que sea un flujo conversacional fijo. Escuché el primero. Segundo, querer que brinde datos que no se le proporcionan en la parametrización, prompt, base de conocimiento.

No revisar constantemente los resultados de las conversaciones para irlos adaptando, ya que nosotros tenemos un, o sea, ahora sí que en la junta gerencial donde se decidió cómo implementar esto, hay un límite, hay un espacio limitado de información, de lo que se imaginan las personas que lo decidieron. Y dentro de la conversación ya en la operación, van a suceder miles de posibilidades diferentes a lo que tenían concebido. Entonces es importante estar revisando constantemente el qué está sucediendo.

Para ver qué otros escenarios se pueden dar. Por ejemplo, yo jamás esperaría tener que contestar qué pasa si la persona va hacia el Ministerio Público por un tema tan delicado como el que expresó, ¿no? El que se expresó en ese momento.

O sea, no, no, no, no hubiera, no lo hubiera yo pensado. Y pues no, no estaba en el radar. Pero pues esto sucede a partir de de de estar revisando las conversaciones.

Y otra cosa es que debemos de tener claros cuáles son los entregables de la conversación. Es decir, va a suceder una conversación. Tengo que estar si no lo voy a integrar a mi proceso, al resto de mi proceso, tengo que estar monitorizando los resultados que me dan la conversación.

Es decir, ya sea que nosotros, bueno, si lo hacen con ciencia digital, pues tendrían su reporte personalizado. O podrían tener sus entradas dentro de su CRN o cualquiera que sea su plataforma. Solo no dejen de estar observando qué es lo que está entregando para poderlo medir y poder decir que sí, sí me conviene.

Y pues en esos índices podríamos decir, ah, mira, me está entregando un 300% más de productividad o me está dando un 500, un 800% hemos visto incluso en algunas campañas que es, o sea, pues ya que haces este buscando o investigándole, ya aquí está el punto de equilibrio operativo. Entonces, pues esos creo que serían los tres errores más comunes de lo que a mí se me ocurre.

Ya, pero ya como un punto final y no tener realmente bien parametrizada la conversación o el flujo de conversación de los usuarios, ¿vale? Entonces hay que tenerlo bien mapeado, todos los procesos, todos los flujos para poder así ser lo más acercado posible al comportamiento de los agentes y pues contar con un equipo técnico capacitado, su resolución, lea todo avanzado en lectura. Si lo que quieren es implementar chatbots, inteligencia artificial en sus aplicaciones web, inteligencia artificial en sus procesos, voicebots, rpas, que son básicamente un simil de automatización, un rp por ahí que son que le dicen robot, rpas, consultoria de inteligencia artificial, ingresen a cifsa digital punto com.

Ahí tenemos todos los servicios, casos de uso e incluso tenemos ahí unas entradas de blog que se pueden detener para poder saber y todo el desarrollo de este tipo de tecnología cyfsadigital.com, señorles, nos vemos en un próximo episodio.

A ver, nos sirve que este vamos actualizando aquí toda la información a ver si pronto nos van a ver en sus bandejas.

Con con inteligencia artificial para poder hacer exactamente con herramientas de melen que le es correcto. Sí, solo si parametrizas correctamente el diseño, porque te va a ventar un htmela y todo horrible y nada más plano. No es correcto.