Sí, una AI se puede hackear. Pero también te contaré cómo evitarlo.
Aprende a conectar tu chatbot a fuentes de datos y proporciona respuestas relevantes y personalizadas.
¡Felicidades! Tu negocio va creciendo a pasos agigantados y cada vez más clientes están pidiéndote una demo o llamada.
Si tienes implementado un sistema para monitorear estos nuevos leads y ponerte en contacto con ellas, ¿verdad?
¿No? ¿Ni una respuesta automatizada para cada contacto?
Sabemos que este es un tema engorroso para cualquier empresa que quiere crecer exponencialmente. Bases de datos, automatizaciones, CRMs, ¿cuánto tiempo te puede tomar implementar todo ello? ¿Valdría la pena?
Pues aquí te traemos una solución más sencilla y rápida para gestionar este tema: chatbots que se conectan a tu base de datos y les responden a tus clientes de forma personalizada.
¿Cómo se usan los chatbots para atención al cliente?
Los chatbots son una excelente herramienta para interactuar con los clientes, brindarles atención de manera instantánea y proporcionar respuestas útiles a sus consultas. Sin embargo, no te vamos a mentir, lograr que respondan de manera precisa puede ser un desafío.
Esto se debe, sobre todo, a que deben acceder a fuentes de datos que no necesariamente están actualizadas, lo que puede afectar la calidad y la relevancia de las respuestas que le brindan a los usuarios.
Este es un problema al que se enfrentan la mayoría de las empresas, pero que se puede solucionar con la implementación de la tecnología adecuada. Lo ideal es contar con una chatbot que recopile datos, y que los utilice de forma coherente en cada una de las interacciones que pueda tener con los clientes.
Selecciona la fuente de datos para el chatbot
Para integrar el chatbot a una fuente de datos, lo primero es saber bien cuál de ellas utilizar. Existen diferentes fuentes de datos que te pueden ayudar a crear un chatbot que responda de forma personalizada y que pueda mantener un diálogo coherente con los usuarios, aunque todas implican un trabajo manual significativo para establecer y mantener la conexión.
Cada una tiene sus propias ventajas y desventajas, y su uso puede resultar más o menos difícil para las personas que no se especializan en data science.
Este trabajo incluye la configuración inicial, la escritura de código para la integración, y tareas de mantenimiento para asegurar que los datos estén siempre actualizados y sean precisos. Te comentamos cuáles son las fuentes de datos que puedes utilizar para lograrlo.
Bases de datos internas
Una de las fuentes de datos más comunes y valiosas para los chatbots son las bases de datos internas. Dentro de ellas, se puede encontrar desde respuestas prediseñadas para preguntas frecuentes hasta información de productos, detalles sobre los clientes y registros de ventas, entre otros más.
Gracias a ellas es posible que el chatbot utilice datos para responder, aunque con el paso del tiempo pueden quedar desactualizadas, y es probable que no se brinden respuestas oportunas a las consultas del usuario.
La integración con estas bases de datos internas requiere de conocimientos profundos en data science, ya que se debe crear el código SQL para conectar la consulta del usuario con bases de datos MySQL, SQLite o MongoDB.
APIs de aplicaciones externas
Otra alternativa para hacer que un chatbot use datos para responder son las APIs de aplicaciones externas. Esto puede ser muy útil para solucionar las consultas de los usuarios, aunque también tiene algunas limitaciones importantes.
Para responder de manera precisa, es fundamental que se recopilen datos, ya que solo de esta manera se puede aportar información de manera dinámica y actualizada. El problema de utilizarlas, en casos concretos como el de Chat GPT, es que los datos se envían a los servidores de Open AI, lo que puede tener algunas implicaciones legales, dependiendo de la empresa y el tipo de datos que maneje.
Base de datos de los usuarios
Por último, tenemos la base de datos de los usuarios, que puede ser muy útil al momento de automatizar las interacciones, pero que requiere de mucho trabajo. En estas bases de datos se suelen incluir datos importantes sobre cada persona, como su historial de interacciones, sus preferencias, las compras que ha realizado -en caso de que se trate de un ecommerce-, y el comportamiento de navegación, entre otros.
En esta fuente de datos, también se debe prestar mucha atención a la privacidad y la seguridad de los datos de los usuarios, para cumplir con algunas regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos o GDPR.
En algunos casos, aunque no se trata de algo tan común, también se puede realizar una integración con documentos y archivos. Esto quiere decir que puedes dar datos a tu chatbot en PDF, en un texto plano o en un documento de Excel.
1. Integra el chatbot con la fuente de datos
Después de seleccionar la fuente de datos, se puede pasar a hacer la integración entre ella y el chatbot. Se trata de un proceso que implica diferentes pasos, que pueden variar en su complejidad y que requieren de cierto grado de experiencia y conocimiento en diferentes áreas.
2. Define los requisitos del chatbot
Lo primero que se debe hacer es definir los requisitos del chatbot, tomando en consideración las funcionalidades que tendrá, el tipo de preguntas que debe responder, y los datos que debe utilizar para todas sus interacciones.
Por ejemplo, se podría configurar para asistir a los usuarios en una compra, brindar soporte técnico en tiempo real o hacer un presupuesto. Todo depende de las necesidades y de las expectativas que tenga cada empresa.
Es importante resaltar que la calidad y la disponibilidad de los datos es determinante en la capacidad del chatbot para proporcionar respuestas precisas y útiles.
3. Configura el entorno de desarrollo
En este paso ya el proceso se vuelve algo más técnico, porque se deben utilizar algunas herramientas y bibliotecas para la programación y la gestión de los datos. Vale resaltar que para esto se debe tener conocimiento sobre lenguajes de programación como Python, JavaScript o Java
Si el chatbot necesita acceder a datos específicos para sus interacciones, es importante garantizar que tenga acceso adecuado a estos datos durante el desarrollo y la prueba. Esto puede implicar configurar conexiones a bases de datos internas, establecer permisos de acceso a APIs externas o cargar conjuntos de datos de prueba para simular diferentes escenarios de uso.
4. Diseña los flujos de conversación
Tener habilidades para programar es tan solo uno de los requisitos que debes cumplir para hacer un chatbot que use datos para responder a los usuarios. Es fundamental tener conocimientos de lógica que ayuden en el diseño de los flujos de conversación, ya que se deben definir las intenciones y las entidades, y crear diálogos estructurados que permitan responder de forma adecuada a cualquier consulta.
Estos flujos con diálogos estructurados suelen ser complejos, porque requieren de múltiples pasos y decisiones. Generalmente, de esta parte se encarga el UX writer, un especialista que no solo analiza la dinámica de la interacción entre el usuario y el chatbot, sino que también se encarga de redactar los diálogos de manera que resulten intuitivos, coherentes y atractivos.
En esta etapa se debe definir de qué manera los inputs del usuario deben interactuar con las fuentes de datos. El punto clave de esta parte del proceso es diseñar diálogos que sean naturales, coherentes y que guíen al usuario hacia el resultado deseado de manera clara y eficiente.
5. Realiza pruebas para la validación del chatbot
Otra etapa sobre la que debes tener control para hacer que un chatbot use datos para responder es la de pruebas y validación. La idea es evaluar si el chatbot accede de manera adecuada a las fuentes de datos y genera respuestas precisas y relevantes para las consultas de los usuarios.
Estamos hablando de pruebas de usabilidad con las que se mide la capacidad del chatbot para realizar consultas a la fuente de datos, recopilar datos del usuario y realizar actualizaciones en caso de que sea necesario.
Este proceso no solo toma tiempo, sino que también puede llegar a ser costoso, sobre todo porque requiere de la participación de profesionales de diversas áreas y de usuarios reales que pongan a prueba el chatbot en diferentes escenarios, con el propósito de medir su efectividad.
Implementa el chatbot y realiza las integraciones correspondientes
Si se obtienen resultados positivos en la fase de pruebas y validación, se puede avanzar a una de las últimas etapas, la de implementación.
Pasar al ambiente productivo es algo que se puede hacer de forma manual, aunque para esto se requiere configurar servidores o servicios en la nube para ejecutar el chatbot, establecer medidas de seguridad para proteger los datos del usuario y realizar la integración con las aplicaciones de mensajería instantánea, CRMs o plataformas desde las que se van a gestionar las interacciones con el público.
En algunos casos, es posible utilizar plataformas de terceros para simplificar el proceso. Sin embargo, la mayoría de estas plataformas tienen limitaciones en lo que respecta al entrenamiento del chatbot, lo que hace que sus respuestas no sean las más apropiadas.
Es clave contar con una plataforma que utilice algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para la capacitación o entrenamiento del chatbot, ya que de esta manera se mejora la experiencia del usuario, y se ofrecen respuestas personalizadas y útiles a cada consulta que se reciba.
Optimiza tu chatbot con los Smart Fields de Darwin AI
Con los smart fields de Darwin AI no solo evitas todas las complicaciones que supone configurar un chatbot desde cero, sino que puedes almacenar datos estructurados con información relevante para que la interacción con tus clientes resulte natural.
Al integrar los smart fields en la conversación con los clientes, tu chatbot se convierte en un EMPLEADO AI que puede ofrecer respuestas altamente personalizadas y adaptadas a cada conversación. Se trata de una solución que te permite almacenar datos como la fecha de una prueba de manejo, la fecha de visita a una propiedad o información relevante para la elaboración automatizada de un presupuesto.
De esta manera, tu chatbot se puede integrar como un empleado más de la compañía, y mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente.
