ChatGPT, Claude, Perplejidad… ¡El chatbot y la IA conversacional han transformado radicalmente nuestra forma de hacer las cosas! Hoy, gracias a la IA, los sistemas conversacionales ya no se limitan a seguir guiones: comprenden, se adaptan y responden con una fluidez impresionante.
Gracias a este artículo, podrás distinguir los distintos tipos de IA conversacional – chatbot, voicebot y callbot -, así como su funcionamiento, sus diferencias y ejemplos de dónde se utilizan. ¡Feliz lectura!
Tipos de IA conversacional: chatbot, voicebot y callbot
La IA conversacional se basa en el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la generación automática de respuestas. Permite comprender las intenciones de los usuarios y ofrecer intercambios fluidos, contextuales y automatizados.
Hay tres tipos principales de IA conversacional:
- chatbots;
- robots de voz (o asistentes de voz);
- Por último, los callbots (o respuestas de voz interactivas).
Chatbots de IA
Los chatbots son la forma más extendida de IA conversacional. Están diseñados para establecer un diálogo basado en texto con los usuarios a través de una interfaz escrita.
Hay una diferencia significativa entre los chatbots tradicionales y los chatbots modernos basados en IA:
- Los chatbots tradicionales funcionan según reglas predefinidas: siguen escenarios fijos y no entienden realmente el lenguaje.
- En cambio, un chatbot moderno se basa en la inteligencia artificial para analizar el significado de los mensajes, adaptarse al contexto y generar respuestas más naturales y pertinentes.
Los chatbots tradicionales están programados principalmente para interacciones sencillas basadas en texto: responder a preguntas frecuentes (por ejemplo, «¿Cuál es su horario de apertura?», «¿Cómo hago el seguimiento de mi pedido?») o ejecutar comandos básicos («enviar un documento», «cambiar una dirección de entrega»).
Los chatbots tradicionales suelen ser el primer punto de contacto en los sistemas de atención al cliente, ya que permiten filtrar y procesar solicitudes rutinarias sin intervención humana.
¡Pero los chatbots actuales han evolucionado totalmente! ChatGPT, Claude, Perplexity… Los chatbots modernos, o chatbots de IA, utilizan tecnologías avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la comprensión del lenguaje natural (NLU) para interpretar las intenciones de los usuarios y formular respuestas pertinentes.
Este importante avance tecnológico les permite ir más allá de los simples intercambios de preguntas y respuestas, ¡dando la impresión de una conversación fluida y natural!
Asistentes de voz: voicebot y callbot
Los asistentes de voz (voicebots) representan la próxima gran evolución de la IA conversacional, ¡yendo más allá del texto hacia intercambios hablados más naturales con los usuarios! Con un robot de voz, las empresas pueden gestionar la comunicación por voz, haciendo que la atención al cliente esté disponible 24 horas al día, 7 días a la semana.
El funcionamiento de los robots de voz se basa en un sofisticado proceso en el que intervienen varias tecnologías de IA:
- El Reconocimiento Automático del Habla (ASR) capta primero las palabras habladas y las convierte en texto;
- A continuación, el procesamiento del lenguaje natural (PLN ) analiza este texto para comprender su significado y contexto;
- La comprensión del lenguaje natural (NLU) identifica la intención que hay detrás de las palabras;
- La Generación de Lenguaje Natural (NLG) proporciona una respuesta adecuada;
- Finalmente, la conversión de texto a voz transforma esta respuesta en voz.
Los robots de voz se encargan de tareas complejas, como responder a preguntas sobre productos y procesar pedidos, ¡mientras mantienen una conversación que suena curiosamente humana!
Los robots de voz modernos también pueden entender el contexto, detectar emociones y responder adecuadamente en varios idiomas: una ventaja real para una empresa que tiene que atender cientos de llamadas simultáneamente sin comprometer su calidad de servicio.
IVR / SVI: el sistema de voz «clásico
Los sistemas de Respuesta de Voz Interactiva (IVR) son interfaces de voz en las que el usuario debe seguir una ruta prescrita (tecla 1, 2, 3, etc.). Por tanto, no entienden el lenguaje humano.
Pero también han avanzado mucho. Gracias a la integración de la inteligencia artificial, los IVR utilizan ahora la síntesis de voz. La síntesis de voz reproduce respuestas habladas naturales, con tono, velocidad y entonación ajustables. Junto con motores de comprensión del lenguaje, transforma los antiguos sistemas rígidos en interfaces de voz más fluidas y personalizadas, accesibles a un público mucho más amplio.
La diferencia entre un chabot de IA y un chatbot basado en reglas
Esta es la diferencia entre un chatbot de IA y un chatbot basado en reglas. Por eso, en esta sección vamos a ver con más detalle cómo funcionan estos dos tipos de chatbot.
Los chatbots basados en reglas y los chatbots conversacionales basados en IA difieren fundamentalmente en su arquitectura y modo de funcionamiento.
Arquitectura y funcionamiento
Los chatbots basados en reglas se basan en guiones predefinidos y árboles de decisión. Funcionan según un principio sencillo: si el usuario dice X, el chatbot responde Y.
Estos sistemas utilizan principalmente motores de reglas que sólo pueden responder a preguntas previstas en la fase de diseño.
En cambio, los chatbots con IA utilizan tecnologías avanzadas, como NLP y NLU, para comprender la intención que hay detrás de las palabras de los usuarios. Utilizan redes neuronales para identificar patrones recurrentes en enormes volúmenes de datos de entrenamiento. Esto les permite predecir las respuestas más adecuadas en función de la probabilidad de ocurrencia.
Capacidad de aprendizaje y adaptación
Esta es la principal diferencia entre los chatbots tradicionales y los chatbots de IA: su capacidad para aprender y adaptarse.
Los chatbots basados en reglas requieren un aprendizaje mínimo y se basan en datos estáticos. Su evolución requiere la intervención humana para añadir nuevas reglas o modificar las respuestas existentes. Así que no mejoran automáticamente con el uso.
Los sistemas de IA conversacional , en cambio, se benefician del aprendizaje continuo, ¡integrando constantemente nuevos datos! Podrán adaptarse basándose en interacciones anteriores y mejorar sus respuestas con el tiempo. ¡Este tipo de bot recordará los intercambios anteriores!
La complejidad de las interacciones
Los chatbots basados en reglas se limitan a tareas específicas y sencillas, como responder a preguntas frecuentes o procesar comandos básicos. Funcionan en un contexto restringido y, por lo general, son incapaces de mantener conversaciones complejas a lo largo de varias rondas.
Los sistemas de IA conversacional, en cambio, pueden manejar interacciones mucho más delicadas de varios pasos, que a menudo atraviesan varias plataformas. Entienden el contexto de la conversación, recuerdan intercambios anteriores y pueden gestionar solicitudes sofisticadas que requieren varias etapas de razonamiento.
Autonomía del chatbot y toma de decisiones
Los chatbots basados en reglas tienen una autonomía limitada y necesitan guiones humanos para funcionar. No pueden tomar decisiones fuera de su programación inicial y son incapaces de tener iniciativa.
Los sistemas de IA conversacional, en cambio, tienen un alto grado de autonomía y una capacidad real de aprendizaje y adaptación. Pueden gestionar procesos complejos y tomar decisiones en tiempo real basándose en la información y el contexto disponibles.
Ejemplos de IA conversacional
Los principales modelos lingüísticos de IA conversacional: ChatGPT, Claude, Le Chat
Hoy en día, los grandes modelos lingüísticos representan la forma más avanzada de IA conversacional, con sistemas como ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Le Chat (Mistral) y Gemini (Google).
Pero estos modelos no sólo generan respuestas a preguntas del mismo modo que la IA conversacional tradicional. También pueden realizar tareas complejas, como resumir documentos, crear imágenes o generar código informático.
Su funcionamiento se basa en redes neuronales entrenadas con enormes cantidades de datos textuales, lo que les permite identificar patrones lingüísticos y producir respuestas claras y contextuales.
Por ejemplo, ¿cómo genera ChatGPT sus respuestas? Lo hace prediciendo, palabra por palabra, el término más probable que aparezca en una frase, ¡basándose en el contexto de la conversación! Este método se llama predicción de palabra siguiente: genera textos coherentes y adecuados a la petición del usuario.
En la práctica, en cada fase de la conversación, la IA evalúa la probabilidad estadística de las palabras que probablemente seguirán, basándose en miles de millones de frases de corpus de entrenamiento. Este método produce respuestas fluidas, a menudo indistinguibles de las de un humano, al tiempo que se adapta al tono, la intención y el contexto del diálogo.
Es este principio el que hace que la interacción con un chatbot de IA sea más natural y atractiva, en comparación con los rígidos guiones de los sistemas basados en reglas.
Asistentes virtuales personales
Asistentes virtuales como Siri (Apple) y Alexa (Amazon) son ejemplos populares de IA conversacional integrada en dispositivos de consumo. Estos sistemas combinan el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y el acceso a diversas fuentes de información para responder a las consultas del usuario y ejecutar órdenes.
Estos asistentes virtuales basados en IA conversacional realizan una amplia gama de tareas, desde responder a preguntas objetivas hasta gestionar agendas y controlar electrodomésticos conectados. Hoy son omnipresentes : smartphones, altavoces conectados y otros dispositivos electrónicos.
Soluciones empresariales de IA conversacional
Las soluciones de IA conversacional ya son ampliamente utilizadas por las empresas, ¡sobre todo en Francia!
- Chatbots de atención al cliente capaces de resolver problemas comunes y redirigir casos complejos a agentes humanos;
- Robots de voz para automatizar las consultas rutinarias y las tareas básicas de asistencia;
- Sistemas IVR inteligentes para gestionar las llamadas y reducir los tiempos de espera.
Estos sistemas basados en IA son especialmente valiosos para ofrecer una atención al cliente de alta calidad las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y para gestionar los picos de demanda.
