La IA generativa marca un cambio de era en los ‘chatbots’ de atención al cliente

El uso de los ‘chatbots’ ha aumentado progresivamente en los últimos años, principalmente tras la pandemia. Según DataHorizzon Research, su valor de mercado era de 4.600 millones de dólares en 2022 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 21,6%, hasta alcanzar los 32.400 millones de dólares en 2032. En 2022 casi 9 de cada 10 usuarios digitales tuvieron al menos una conversación con uno de ellos, según una encuesta de la empresa de servicios al cliente Tidio, y en torno al 80% califican su experiencia de uso como positiva.

Pero para que estas herramientas ofrezcan una experiencia auténticamente conversacional, todavía tienen que superar algunas barreras, como su capacidad de diálogo, que suele estar limitada a una serie de preguntas preestablecidas; las limitaciones lingüísticas y de traducción automática, una cuestión importante para organizaciones multinacionales que prestan servicios en países con distintos idiomas; o su incapacidad para responder varias preguntas al mismo tiempo.

La IA generativa está ayudando a superar estas barreras y lograr una interacción más natural, ya que los grandes modelos de lenguaje y el procesamiento de lenguaje natural en el que se basa la GenAI son capaces de generar respuestas precisas y contextualmente relevantes, crear una conversación con el usuario y hacer traducciones de alta calidad. Estas capacidades hacen que el usuario pueda dirigirse a la máquina de manera similar a como lo haría con otro ser humano.

Según estimaciones de Gartner, las organizaciones están implantando la IA conversacional con rapidez. La consultora calcula que en 2026 más del 80% de las empresas estarán utilizando modelos y APIs o habrán llevado a producción aplicaciones basadas en GenAI; un enorme salto desde el 5% que lo hizo en 2023.

Los beneficios de contar con ‘chatbots’ y avatares que integren el procesamiento de lenguaje natural se extienden a múltiples sectores:

IBM Institute for Business Value ha analizado el potencial de la GenAI para el sector sanitario, y ha descubierto que puede reducir en un 20% el tiempo de atención que necesitan los teleoperadores para atender la consulta de un paciente. Su estudio también apunta que los ‘chatbots’ de consulta directa pueden ofrecer a un paciente una respuesta más ajustada a su dolencia específica que el apartado genérico de preguntas frecuentes (FAQ). Esta capacidad de constituir una alternativa más precisa a las FAQ no solo beneficia a los usuarios de servicios sanitarios, sino también a los clientes bancarios, de seguros y del sector energético, entre otros.

Específicamente en el ámbito financiero, algunas entidades asiáticas comienzan a explorar cómo la combinación de soluciones de identidad digital con ‘chatbots’ y avatares basados en IA generativa les puede ayudar a canalizar las recomendaciones hiperpersonalizadas de salud financiera a través de una conversación dialogada con sus clientes.

Por otro lado, entre la amplia gama de funcionalidades de IA que presentó Google en su conferencia anual de desarrolladores de 2024, destaca la exploración del uso de estos agentes inteligentes para facilitar la devolución de compras ‘online’. El gigante tecnológico está trabajando en una herramienta que localice el recibo en el correo electrónico del comprador, complete el formulario de devolución y programe la recogida del artículo.

Se estima que implantar a escala esta tecnología en los centros de atención al cliente podría aumentar la productividad entre un 30% y un 50%, según Boston Consulting Group, ya que contribuye a que las conversaciones de los usuarios con los ‘chatbots’ sean más rápidas, eficientes y satisfactorias. Una encuesta realizada por esta consultora en 2022 reveló que el 95% de los responsables globales de servicios al cliente contaba con poder ofrecer ‘bots’ basados en IA en los siguientes tres años.

Dos de los principales retos a superar antes de que se generalice el uso de ‘chatbots’ basados en IA generativa son eliminar las posibles ‘alucinaciones’ que arroja el uso de modelos de lenguaje e identificar posibles sesgos en los datos y gestionar el cómo eliminarlos. De esta forma se lograrán respuestas más precisas y neutrales, dos elementos clave para el servicio al cliente final.

De esta forma, con el apoyo del potencial de los modelos de lenguaje y la inteligencia artificial, el futuro se perfila como una constelación de soluciones inteligentes, de respuesta profunda y precisa, que enriquecerán la experiencia de los usuarios de servicios digitales en todo tipo de sectores.