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¿Alguna vez has entrado a una página web y has visto un chat donde ponerse en contacto con un comercial de servicio técnico, o has hablado por teléfono con un sistema informatizado para solicitar un soporte? Pues has utilizado un chatbot. En el siguiente artículo vamos a ver qué son los chatbots y de qué manera podemos agruparlos para poder realizar una comparativa de sus diferentes características a la hora de elegir uno.

¿Qué es un Chatbot?

Un chatbot es un agente inteligente de software que permite a las personas interactuar con él mediante texto o la voz, y que suele estar disponible 24x7x365. Estos agentes inteligentes han ido ganando popularidad gracias a que han ido mejorando sus algoritmos de IA, el procesamiento computacional y los servicios Cloud que ofrecen los fabricantes de Software, permitiendo disponer de bots inteligentes a un coste cada vez más ajustado.

Chatbots Comparativa Amazon

En el año 2006, el desarrollo de Chatbots se ha extendido de forma masiva en las empresas. Estas usan los chatbots para dos fines:

Mejorar la atención al cliente: Mediante rutas de conversación, los bots son capaces de captar la Intención del cliente, y de esta forma, poder realizar la acción deseada por este sin requerir la presencia de un agente.

Generar más ventas / Incrementar la productividad: A nivel interno de una empresa, un chatbot se puede emplear para la automatización de procesos repetitivos, pudiendo realizarse de forma desatendida (Sin requerir validación por parte del usuario) o de manera atendida, solicitando en cierto punto del proceso la validación de un usuario.

Existen cientos de chatbots en el mercado, cada uno con unas determinadas características, pero en sumamoOs hemos definido unos puntos para determinar en qué fijarse a la hora de elegir el Chatbot adecuado.

¿Cómo comparar diferentes Chatbots?

En el mercado hay cientos de chatbots que funcionan de manera similiar. Para poder identificar y valorar cuales de ellos se adaptan más a nuestras necesidades, hemos agrupado ciertas de sus características para poder compararlos. Estas características son:

  • Reconocimiento de voz: Capacidad del chatbot de mantener una conversación verbal con el usuario.
  • Facilidad de uso: Facilidad de uso del bot, tanto a nivel de usuario como de programación.
  • Lenguaje natural: Nivel de perfeccionamiento de la IA en el lenguaje natural de diálogo, imitando una conversación como si de un agente se tratara.
  • Machine learning: Capacidad del bot de aprender de las iteraciones con los usuarios, permitiendo mejorar sus respuestas con el tiempo.
  • Soporte multi idioma: Disponibilidad de varios idiomas a la hora de implementar el bot, o bien ser capaz de adaptarse al idioma del usuario.
  • Carga inicial de Base de conocimiento: Capacidad del bot para dar de alta información de temas de consulta a partir de una base de conocimiento previamente establecida.
  • Analíticas: La herramienta dispone de medidas para analizar el funcionamiento de los bots, así como las intenciones de cliente más consultadas o aquellas entradas erroneas que requieren de una mejora.
  • Integraciones: Facilidad y capacidad con la que el bot es capaz de conectarse a herramientas externas para la realización de operaciones.
  • Coste: Gasto promedio producido del uso o contratación del chatbot.

Conclusión

Siguiendo estos puntos seremos capaces de identificar qué bot es el más adecuado para nuestro negocio. Más abajo podrás encontrar una comparativa realizada por nosotros siguiendo estos puntos. Para ello hemos realizado una selección con algunos de los chatbots más importantes del mercado:

  • Salesforce Einstein Bot
  • Microsoft Power Virtual Agents
  • UiPath Chatbot
  • Amazon Lex

¿Quieres saber más acerca de los chatbots? A través del siguiente enlace podrás acceder a la comparativa de estos cuatro chatbots, siguiendo los criterios previamente definidos.

¿Te podemos ayudar?

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En los últimos 30 años hemos asistido a un incremento exponencial en el número de dispositivos y software que generan datos para satisfacer las necesidades actuales de usuarios y empresas. Estas últimas, almacenan, interpretan, administran, transforman y procesan estos datos para proporcionar un conocimiento que aporte valor.

Poder extraer este conocimiento del análisis de los datos con los que opera cualquier empresa depende en gran medida de su capacidad para captar, almacenar, procesar y visualizar esos mismos datos. El volumen de datos con los que muchas de ellas tienen que lidiar en su día a día implica la necesidad de emplear grandes infraestructuras de almacenamiento y procesamiento que, a nivel local, pocas son capaces de asumir.

Por ello, el uso de servicios en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services o Google ha experimentado un importante crecimiento en los últimos años. Estos servicios proporcionan la infraestructura física y lógica para poder almacenar y procesar todos esos datos, evitando así cualquier inversión de capital inicial y operando bajo un modelo de pago por uso. Además de la infraestructura, los entornos en la nube se encargan de realizar su mantenimiento, permitir su escalabilidad de una forma rápida y sencilla, asegurar su disponibilidad, así como ofrecer soporte técnico para las empresas a las que ofrecen este servicio.

A la hora de abordar un proyecto Big Data en un servicio en la nube se ha de optar por una infraestructura que disponga de los elementos necesarios para definir una base sólida que permita crecer a medida que se requiera una mayor funcionalidad. En una primera etapa podemos dividir el proyecto en cinco pilares fundamentales, junto con una serie de cuestiones a tratar antes de realizar la contratación del servicio:

  1. Captación o ingesta.
    • ¿De dónde vienen los datos?
    • ¿Cuántos orígenes de datos hay?
    • ¿Son accesibles desde los servicios en la nube o ha de crearse accesos específicos?
  2. Almacenado.
    • ¿Existe variedad de datos (texto, logs, imágenes, vídeos, etc)?
    • ¿Cuál es la estructura de los datos?
    • ¿Qué volumen de datos se va a tratar?
    • ¿Cuál es la velocidad de entrada de estos datos?
  3. Procesado.
    • ¿Debe responder a eventos en tiempo real, o un gran volumen de datos en un flujo continuo de tiempo ilimitado?
    • ¿Qué tiempos de latencia se admiten?
    • ¿Qué complejidad tiene el análisis a realizar sobre los datos?
  4. Análisis avanzado
    • ¿Qué tipo de análisis se desea realizar, análisis predictivo o descriptivo?
    • ¿Se requerirá del uso de herramientas de Inteligencia Artificial?
  5. Visualización.
    • ¿Quién va a tener acceso a los análisis generados?
    • ¿Existen diferentes niveles de acceso a la información?
    • ¿Con qué frecuencia se va a interpretar los resultados?

Resolver estas preguntas permite seleccionar qué tecnologías o elementos compondrán la infraestructura que albergue el proyecto. En el área de Business Intelligence y BigData de sumamoOs ayudamos a las empresas a dar respuesta a estas cuestiones y a adoptar la infraestructura más adecuada para los requisitos del proyecto.