{"id":163712,"date":"2019-08-12T05:41:21","date_gmt":"2019-08-12T12:41:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/?post_type=blog&p=163712"},"modified":"2019-08-12T05:41:21","modified_gmt":"2019-08-12T12:41:21","slug":"el-desafio-de-la-empatia-sepa-como-resolver-uno-de-los-obstaculos-mas-grandes-de-los-bots-del-servicio-de-atencion","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/el-desafio-de-la-empatia-sepa-como-resolver-uno-de-los-obstaculos-mas-grandes-de-los-bots-del-servicio-de-atencion","title":{"rendered":"El desaf\u00edo de la empat\u00eda: sepa c\u00f3mo resolver uno de los obst\u00e1culos m\u00e1s grandes de los bots del servicio de atenci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text]Si bien los robots pueden mostrar sentimientos en la ficci\u00f3n, en el mundo real, no es as\u00ed, ya que la empat\u00eda contin\u00faa siendo t\u00edpicamente humana. En el servicio al cliente, las empresas se preocupan cada vez m\u00e1s por la empat\u00eda y por c\u00f3mo integrarla a los bots de atenci\u00f3n para brindar interacciones m\u00e1s humanizadas.<\/p>\n

Los chatbots se utilizan para optimizar la experiencia del cliente y responder a consultas b\u00e1sicas. Es decir, para realizar el primer paso de la atenci\u00f3n. Sin embargo, ya existen bots dise\u00f1ados para manejar casos m\u00e1s complejos. Pero independientemente de su funci\u00f3n u objetivo, ofrecer respuestas emp\u00e1ticas es crucial para optimizar la experiencia del cliente<\/a>.<\/p>\n

Comprender las emociones humanas<\/strong><\/p>\n

La empat\u00eda 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.<\/p>\n

Una posible soluci\u00f3n es darle opciones. Por lo general, cuando se le pregunta a una persona c\u00f3mo est\u00e1, la respuesta invariable es: “Bien”, incluso cuando esto no refleje sus verdaderos sentimientos.\u00a0 Preguntar al cliente si la experiencia fue positiva o negativa<\/a> y pedirle que la califique puede reflejar cu\u00e1les son sus sentimientos y, adem\u00e1s, ayudar al robot a tener un di\u00e1logo menos distante con \u00e9l.<\/p>\n

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)<\/strong><\/p>\n

No es necesario que los chatbots sean rob\u00f3ticos<\/a>. 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 qu\u00e9 se pregunt\u00f3 y cu\u00e1l es la respuesta m\u00e1s relevante.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda organiza el lenguaje humano dentro de una estructura comprensible para el robot, sobre la base de oraciones, de gram\u00e1tica y de sintaxis. Una vez que el bot entiende la oraci\u00f3n, la soluci\u00f3n le permite planificar y ofrecer respuestas ling\u00fc\u00edsticamente correctas.<\/p>\n

El procesamiento de lenguaje natural tambi\u00e9n emplea an\u00e1lisis 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<\/a> y mejorar las respuestas futuras.<\/p>\n

Deep Learning<\/strong><\/p>\n

El aprendizaje profundo o deep learning<\/em> es un h\u00edbrido que combina el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje autom\u00e1tico. Utiliza redes neuronales para hacer que las m\u00e1quinas aprendan un determinado recurso.\u00a0 Esta tecnolog\u00eda se us\u00f3 en chatbots y fue exitosa en mapear las emociones de los clientes para responder a sus consultas correctamente<\/a>.<\/p>\n

Inteligencia artificial (IA)<\/strong><\/p>\n

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 \u00fatil cuando se necesita identificar r\u00e1pidamente la relevancia de una conversaci\u00f3n.\u00a0 Por medio de la segmentaci\u00f3n inteligente de clientes, es posible personalizar el servicio de atenci\u00f3n y establecer cu\u00e1les son las necesidades de cada uno.<\/p>\n

Las m\u00e1quinas todav\u00eda necesitan comprender las diferentes maneras en que se puede utilizar una palabra para evitar posibles problemas de interpretaci\u00f3n. A\u00fan existen demasiadas limitaciones para que los robots, alg\u00fan d\u00eda, reemplacen a los humanos.<\/p>\n

El camino ideal y l\u00f3gico es combinar las operaciones humanas con la asistencia de chatbots y saber cu\u00e1l es el momento adecuado para utilizar una o la otra. Este es uno de los problemas m\u00e1s importantes que deben resolver las empresas de hoy. La inteligencia artificial es una de las tecnolog\u00edas que ayudan a esta transformaci\u00f3n y a la consolidaci\u00f3n de los asistentes virtuales inteligentes. Para saber m\u00e1s, descargue el informe<\/a> de Frost & Sullivan y Genesys.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][\/vc_section]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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