¡Se confirmó la suscripción al blog de Genesys!
Please add genesys@email.genesys.com to your safe sender list to ensure you receive the weekly blog notifications.
Si bien los robots pueden mostrar sentimientos en la ficción, en el mundo real, no es así, ya que la empatía continúa siendo típicamente humana. En el servicio al cliente, las empresas se preocupan cada vez más por la empatía y por cómo integrarla a los bots de atención para brindar interacciones más humanizadas.
Los chatbots se utilizan para optimizar la experiencia del cliente y responder a consultas básicas. Es decir, para realizar el primer paso de la atención. Sin embargo, ya existen bots diseñados para manejar casos más complejos. Pero independientemente de su función u objetivo, ofrecer respuestas empáticas es crucial para optimizar la experiencia del cliente.
Comprender las emociones humanas
La empatía puede dividirse en tres tipos: cognitiva, emocional y pasiva. Cualquiera de las tres hace que el usuario se sienta mejor de lo que se siente cuando es asesorado por un robot.
Una posible solución es darle opciones. Por lo general, cuando se le pregunta a una persona cómo está, la respuesta invariable es: “Bien”, incluso cuando esto no refleje sus verdaderos sentimientos. Preguntar al cliente si la experiencia fue positiva o negativa y pedirle que la califique puede reflejar cuáles son sus sentimientos y, además, ayudar al robot a tener un diálogo menos distante con él.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
No es necesario que los chatbots sean robóticos. Debido al desarrollo del procesamiento de lenguaje natural, los bots pueden comprender mejor los matices de sentido, los que, junto con un conjunto de comandos de texto, los ayuda a entender qué se preguntó y cuál es la respuesta más relevante.
La tecnología organiza el lenguaje humano dentro de una estructura comprensible para el robot, sobre la base de oraciones, de gramática y de sintaxis. Una vez que el bot entiende la oración, la solución le permite planificar y ofrecer respuestas lingüísticamente correctas.
El procesamiento de lenguaje natural también emplea análisis de textos para comprender el factor sentimental del mensaje del cliente, clasificarlo como negativo, positivo, mixto o neutro a fin de identificar el tipo de comportamiento y mejorar las respuestas futuras.
Deep Learning
El aprendizaje profundo o deep learning es un híbrido que combina el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático. Utiliza redes neuronales para hacer que las máquinas aprendan un determinado recurso. Esta tecnología se usó en chatbots y fue exitosa en mapear las emociones de los clientes para responder a sus consultas correctamente.
Inteligencia artificial (IA)
La inteligencia artificial emocional es un campo que supera el de los chatbots y utiliza el reconocimiento facial y de voz para comprender las emociones. En los bots, la IA emocional resulta útil cuando se necesita identificar rápidamente la relevancia de una conversación. Por medio de la segmentación inteligente de clientes, es posible personalizar el servicio de atención y establecer cuáles son las necesidades de cada uno.
Las máquinas todavía necesitan comprender las diferentes maneras en que se puede utilizar una palabra para evitar posibles problemas de interpretación. Aún existen demasiadas limitaciones para que los robots, algún día, reemplacen a los humanos.
El camino ideal y lógico es combinar las operaciones humanas con la asistencia de chatbots y saber cuál es el momento adecuado para utilizar una o la otra. Este es uno de los problemas más importantes que deben resolver las empresas de hoy. La inteligencia artificial es una de las tecnologías que ayudan a esta transformación y a la consolidación de los asistentes virtuales inteligentes. Para saber más, descargue el informe de Frost & Sullivan y Genesys.
