23 de Marzo de 2022 · 6 min de lectura
Recogiendo opiniones de nuestros clientes, investigaciones publicadas (Corea et al., 2020; Lewandowski et al., 2021) y nuestra reciente experiencia implementando Yed.AI como herramienta de comunicación interna en Advanced Programming Solutions (APSL), compartimos aquí 5 claves para hacer tu implementación de chatbot más fácil.
¿Será un chatbot orientado a una tarea? O es un bot para promover conversación? Aclara tu visión. Si está orientado a tareas: ¿cuáles serán los indicadores de desempeño? ¿Cómo vas a medir el éxito del chatbot?
Un asistente conversacional es como un miembro más del equipo. ¿Cuáles serán las responsabilidades de tu chatbot? ¿cuál es la prioritaria? ¿será sólo un chatbot de un área de conocimiento concreta como Recursos Humanos y solo para empleados? ¿o irá más allá de los departamentos específicos para servir a cualquier tipo de pregunta relativa a la organización?
Cuando tengas el objetivo claro, nombra un Coordinador de Contenido para tu chatbot, la persona de la organización que está comprometida a ese objetivo. Si acuerdas que este rol sea externo, asegúrate de asignar a la persona de contacto correcta internamente como Chatbot Manager, alguien que sabe quién es quién y tiene la suficiente experiencia para encontrar las respuestas e involucrar a las personas necesarias. En el caso de que tu empresa cuente con área de Comunicación o Gestores de Contenido para webs, redes sociales o difusión comercial, inclúyelos en el equipo del proyecto, para poder crear sinergias.
Este es probablemente el consejo más relevante para evitar perder el tiempo y retrabajar… No nos referimos solo a recolectar documentación formal de respuestas enlatadas ya existentes. Cada organización tiene “gestores de conocimiento” en diferentes áreas. Son personas que todos reconocen como referencias cuando tienen una duda. “Pregunta a Fran” o “Vamos a preguntar a Dani” será un tipo de respuesta común. Así que necesitas identificar e involucrar a esas personas en el proceso de implementación del chatbot. Ellas pueden darte todas las respuestas clave pero también pueden ser parte del valor del bot (porque puedes redirigir la pregunta a un humano): “No sé responderte aún, pero te recomiendo que contactes a Dani (dani@xxx.com) en este tema”.
Este paso puede tardar un tiempo, puede llevarte a descubrir que se estaba dando información desactualizada o que algo no funcionaba correctamente. El Coordinador de Contenido debe acordar las respuestas más eficaces con tus fuentes de verdad. Estas personas pueden o no tener un puesto formal de responsabilidad, sin embargo son prescriptoras y las necesitas para asegurar el éxito del chatbot como herramienta de comunicación interna.
Si continuamos con el ejemplo anterior, en ese caso identificamos a las personas que dentro del equipo son reconocidas como la mejor opción por los pares para resolver un área de duda específica, antes que acudir a manuales y documentación interna.
Les preguntamos si quieren ser parte de nuestro equipo de apoyo en caso surja una necesidad en su área de conocimiento experto para dirigir la pregunta directamente. A veces bastará con usar su correo electrónico, en otros casos se deberá crear una cuenta de correo genérica dirigiendo la consulta a un grupo… son cosas que tu proveedor de chatbot podrá ayudarte a gestionar.
En este punto no se trata de asegurar la calidad de la red neuronal (identificar las intenciones en una conversación). Esto debe ser cubierto por la tecnología que has seleccionado. Pero sí debes preocuparte de establecer quién es responsable de que el bot aprenda lo correcto. Recuerda que es una máquina: si entra basura sale basura. Hay que asegurar que haya información de calidad disponible.
Sabemos de grandes fallos cuando los chatbots aprenden solo de las interacciones con las personas usuarias… a tu organización no le interesa dejar que unos trolls enseñen a la inteligencia artificial lo que es correcto. Así que ¿a quién debemos acudir cuando surge una duda para la cual la organización aún no tiene respuesta? ¿Quién decide qué responder y qué no queremos responder por estar fuera de alcance? Ten en cuenta que aprender lo que no debe saber el chatbot es tan importante para la herramienta como el aprender a dar respuestas eficaces.
Puede que pienses que esto debería ser resuelto por la tecnología: en parte es cierto. Los expertos en gestión del conocimiento pueden ayudar a orquestar el esfuerzo y definir la información correcta para empezar, sin embargo, si quieres que el bot aprenda, diga la verdad y sea preciso, es necesario acordar el proceso para obtener y acordar las respuestas, decidir dónde guardarlas, cómo serán gestionadas e introducidas como información al chatbot.
En nuestro ejemplo: Requerimos a nuestro equipo de expertos una hora por trimestre para resolver dudas nuevas que el Content Coordinator identifica en las conversaciones del bot. Además se define que el Content Coordinator revise al menos un 30% de las conversaciones del bot durante los seis primeros meses de lanzamiento para ajustar la eficiencia de las respuestas.
Para hacer posible este proceso, debemos ser capaces de gestionar gran contenido de datos y, por supuesto, tenerlos correctamente guardados, protegidos, limpios y disponibles. Aquí es donde tu partner tecnológico debe hacerte el trabajo de Gestión de Conocimiento fácil.
Según las investigaciones realizadas, una perspectiva de grupo y participación voluntaria es la mejor manera de iniciar los esfuerzos de implementación del bot.
Si pretendes forzar desde puestos de management el uso del bot, esto pierde sentido. Además debes estar atento a las curvas de aprendizaje de tu organización puesto que el chatbot aprenderá tan rápidamente como tu empresa lo hace normalmente. El tiempo que tomes en “enseñar” al chatbot una nueva respuesta es el tiempo en el que se crea nuevo conocimiento y se acuerda su distribución por las personas adecuadas, por tanto a partir de entonces se “toma en serio”.
Este es el por qué una de las conclusiones de nuestra experiencia es que la implementación de un chatbot es la mejor manera de tomar el pulso a la transformación digital de las organizaciones. El chatbot (y más si es anónimo) hace evidente la información faltante y trae a la superficie aquello de lo que carecemos. Te sirve para reflexionar respecto a cosas que no esperabas que surjan y adaptarte a ellas.
Al diseñar conversaciones, debes reconocer que las personas hacen preguntas de diferentes formas, y perciben la información de forma distinta.
Por ello un equipo de desarrollo de chatbot compuesto solo de científicos no es útil. Tampoco un equipo de ingenieros senior por su cuenta. Para poder hacer algo valioso al implementar chatbots requeriremos no solo habilidades técnicas sólidas (programación, ciencia de datos, expertos en programación del lenguaje natural) sino también personas especialistas en comunicación, preferentemente con conocimiento del negocio o área de conocimiento de la organización. Estas personas interactúan con el chatbot y entre sí. Si vas más allá de las disciplinas técnicas, te beneficiarás de tener colegas de la generación-Z y baby-boomers, así como minorías y personas con discapacidad que podrán ver sus necesidades tomadas en cuenta o representadas trabajando juntos en el desarrollo del corpus de conocimiento de la organización o definiendo las respuestas.
Un equipo diverso no solo ayudará a tomar en cuenta diferentes puntos de vista en el diseño sino que también aportará en las discusiones éticas que puedan surgir. Por ejemplo, podrían saltar preguntas como “¿Cuánto gana mi compañero? O ¿Cómo reporto un caso de bullying en mi equipo?”. Hace falta entonces decidir si queremos o no que sean consideradas en el alcance de conocimiento del bot, si deseamos que el bot indique que no lo sabe o que redirija esta consulta a una persona. En cualquier caso, es una decisión de la organización. Algunas conversaciones serán necesarias aunque inesperadas. Escuchar múltiples perspectivas no será una opción sino un hecho a gestionar. Todas las investigaciones al respecto confirman que los proyectos de Inteligencia Artificial no se pueden simplemente contratar a externos o desarrollar de forma aislada por un equipo interno.
Conclusión: Un chatbot es una nueva forma de comunicar, y para facilitar el camino de su implantación se requiere un equipo diverso y transversal, no se trata solo de tecnología.
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Corea, C., Delfmann, P., & Nagel, S. (2020). Towards intelligent chatbots for customer care: Practice-based requirements for a research agenda. Hawaii International Conference on System Sciences. https://doi.org/10.24251/HICSS.2020.713
Lewandowski, T., Delling, J., Grotherr, C., & Böhmann, T. (2021). State-of-the-Art Analysis of Adopting AI-based Conversational Agents in Organizations: A Systematic Literature Review. PACIS 2021 Proceedings, 167.
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