Según Hubspot 71% de las personas están dispuestas a usar aplicaciones de mensajería para obtener asistencia al cliente porque quieren que su problema se resuelva rápidamente. Mientras que una investigación de Forrester mostró que 5% de las empresas en todo el mundo estaban usando chatbots de forma regular en 2016, 20% las estaba probando y 32% planeaba usarlas o probarlas en 2017.
Si bien los chatbots tienen una demanda a la alza, también es cierto que elegir proveedor no es tan sencillo. ‘¿Cuáles son las principales diferencias entre uno y otro?’ ‘¿Qué características debo considerar para elegir a un proveedor?’ Son algunas de las preguntas que surgen al momento de decidir.
Primero, es importante definir la estrategia y saber qué necesidades principales resolverá el chatbot. Te recomendamos leer la nota: 5 pasos antes de implementar un chatbot en tu empresa, en ella encontrarás información importante para analizar a tu cliente potencial, fijar objetivos, definir el tipo de chatbot que necesita tu empresa y cómo trazar la experiencia que quieres ofrecerle a tus clientes.
Ahora ¿cómo elegir un proveedor que se adapte a tus necesidades? En el mercado existen diferentes tipos de proveedores, aquí alguno de ellos, sus pros y contras:

• Grandes empresas: aquí encontramos empresas como Watson de IBM (Cognitiva) o Inbenta que por un largo rato han trabajo en temas de inteligencia artificial. Un proveedor tan robusto como estos suele ser poco ágil en tiempos tanto de desarrollo como de cambios, sus costos son elevados, la atención no es tan personalizada y la posibilidad de tener un desarrollo de la mano con ellos puede ser complejo por su estructura. Los tiempos de desarrollo rondan entre los 6 y 12 meses, mientras que un set-up suele superar los 2 millones de pesos. Beneficios: el renombre de una empresa de la talla de IBM y la penetración en diversos países.

• SaaS (Software as a Service): estas compañías se encargan de crear una plataforma de chatbots para que las empresas fabriquen sus propios bots y cobran una renta mensual por ellos. Un proveedor SaaS no construye chatbots a la medida sino que replica sus modelos. Si buscas que tu chatbot ejecute acciones puntuales y sencillas sin duda esta es una buena opción para ti, pues su tiempo de desarrollo dependerá de tu equipo de marketing o tecnología, sin embargo te perderás un poco de la consultoría y guía que un proveedor orientado a tu proyecto puede darte, así como de integraciones complejas o adecuaciones puntuales que se ajusten a tus reglas de negocio. Con este tipo de servicio el cliente se adapta al producto, no el producto al cliente.

• Agencias especializadas: estas empresas, como el caso de BLIP, suelen tener equipos pequeños de trabajo dedicados al cliente, son proveedores con costos accesibles, tiempos sensatos de implementación y llevar una integración de la mano con ellos es un must. Sin embargo, si buscas una actividad sencilla (muy puntual) para tu chatbot sin mayor escalabilidad el servicio puede no adaptarse a ti, también si necesitas implementarlo en otros idiomas que no sea el español estas agencias no son tu opción. Finalmente, suelen usar tecnología propia, no utilizan tecnología de terceros, para algunos eso es un factor a favor, pues explotan las posibilidades de los nuevos desarrollos, pero otros prefieren el renombre de alguna gran empresa.

Una vez que detectes a los principales players de la industria es importante que busques los siguientes componentes en su tecnología:

1. Administración

Busca un proveedor flexible, aquellos que dependen cien por ciento de machine learning suelen tener complicaciones para expandir su algoritmo. Agregar nuevos flujos puede tomar un par de meses en lugar de un par de semanas. Tener un proveedor enfocado en el aprendizaje automatizado y aún supervisado ayuda a que el desarrollo de los chatbots sea mucho más rápido ya que desde un inicio son construidos con base en las reglas del negocio del cliente.
Otros proveedores dejan el aprendizaje del chatbot en manos de sus clientes, no siempre es la mejor alternativa si estás buscando que un bot solucione problemas y no que reste horas de tu equipo de desarrollo, en estos casos es el cliente quien tiene que entrenar al bot con todas las cosas que no comprendió. Las grandes empresas no integran estos aprendizajes a los flujos, únicamente le dan al cliente un desglose con los datos de los errores que cometió el bot.
Otro punto clave en la administración es que tu proveedor debe facilitar la cooperación bot-humano humano-bot a través de una consola de atención híbrida, sin que el operador humano pierda contexto de la conversación para que pueda brindar una solución puntual al usuario.

2. Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en español

Primero, entendamos que el PLN es un campo de las ciencias computacionales que combina la inteligencia artificial con la lingüística aplicada con el objetivo de hacer posible la comprensión del lenguaje a través de un programa.
¿Cómo funciona el procesamiento de lenguaje natural?
Poniendo como ejemplo a BLIP, el procesamiento del lenguaje natural funciona gracias a un motor de detección de intenciones y un motor de detección de entidades. Las intenciones son todo aquello que quiere hacer el usuario, por ejemplo: comprar, informarse, comprar, reservar, mirar opciones, etc.
Las entidades son los objetos a los que se refiere al usuario cuando emite su intención. Podemos describirlos también como los servicios y productos. Por ejemplo: boletos, hoteles, datos como horarios o sucursales, etc.
Las grandes empresas pueden ofrecer más de 25 idiomas gracias a la traducción, estos proveedores no tienen una comprensión avanzada del lenguaje en español y es complicado que sus chatbots entiendan frases coloquiales o muy puntuales según el idioma. La tecnología de estas empresas es capaz de detectar patrones y ofrecer una respuesta según la información que tenga almacenada. Su tecnología resulta funcional a la hora de responder puntualmente, sin embargo su método de desarrollo hace muy complicado llevar flujos a un siguiente nivel como consultas, cotizaciones, etc. Si quieres un chatbot en español busca una empresa que su desarrollo esté pensado para el mercado hispanohablante.

3. Memoria

Muchos de los proveedores de chatbots no incluyen dentro de su tecnología la capacidad de recordar, sin ella es muy fácil que los bots pierdan el contexto.
Los chatbots de BLIP utilizan una memoria que les permite entender el contexto y recordar cosas que el usuario ha dicho. Por ejemplo, en nuestro bot de Cinépolis, si un usuario escribe “De qué trata Thor?” el bot sabrá que la intención es la de buscar información sobre una película, el extractor reconocerá que Thor es una película, por lo que irá a buscar en el API del cliente su sinopsis y se la regresará al usuario.
Si el usuario escribe después  “quiero verla”, nuestro motor de Inteligencia Artificial sabrá que el usuario hizo un cambio de intención a un proceso de compra, y al no dar información nueva sobre qué película, el bot asumirá que la persona sigue hablando sobre la anterior y brindará opciones de las funciones disponibles.
Finalmente, es importante evaluar: costo – beneficio, tiempos de implementación, mapeo de actualizaciones y soporte. El seguimiento que te dé el proveedor de chatbots es primordial, pues esta tecnología está en constante evolución y para que la experiencia sea sobresaliente debe estar actualizando según las necesidades de la empresa, sus reglas de negocio y las demandas de los clientes.