El impacto de la digitalización y automatización traspasa la implementación en nuestros procesos en planta y la mejora de la eficiencia, transformando el modo en que nuestro producto es percibido y valorado por nuestro cliente. Para explorar el crecimiento de negocio como vía de rentabilización de la digitalización, debemos tener en cuenta aspectos como la accesibilidad a su configuración, la visibilidad de nuestros procesos o nuestra percepción sobre la vida de nuestros productos en uso.

Durante la celebración de Advanced Factories 2020 pudimos contar con Bea Domènech, Directora de Transformación Digital Corporativa de Quantion. Bea nos habló de asistentes virtuales y de cómo utilizarlos para recolectar la información y extraer el máximo partido de los datos.

¿Qué es un asistente virtual?

Un asistente virtual es un software basado en inteligencia artificial y que está preparado para conversar con naturalidad con los operarios y realizar tareas de manera autónoma. Los asistentes virtuales nos permiten realizar gran variedad de operaciones: desde una recomendación de producto hasta la realización de un pedido, pasando por toda la comunicación que se puede realizar a través de ellos.

Los asistentes virtuales aparecieron hace algunos años como chatbots, y desde entonces han ido mejorando su funcionamiento, ofreciendo una mejor experiencia de usuario. Gracias a la evolución de la inteligencia artificial han llegado hasta los asistentes inteligentes que hoy en día podemos tener. Este tipo de asistentes incorporan además tecnologías cognitivas, lo que les permite interpretar y analizar datos.

¿Cómo dotamos de capacidad cognitiva a nuestro asistente virtual?

Para brindar capacidades cognitivas, los Asistentes Virtuales se integran con herramientas basadas en inteligencia artificial (AI), como por ejemplo: Dialogflow de Google, Lex de Amazon, Luis de Microsoft y Watson de IBM.

Estas herramientas se basan en:

  • Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): que permite que las personas y las máquinas se hablen entre sí “naturalmente”.
  • Machine Learning (ML): para automatizar el proceso de NLP y escalarlo.
  • Reconocimiento de voz automática (ASR): Para la conversión de voz a texto.

Ventajas de los asistentes virtuales

  • Permite tener un canal de comunicación directa con el cliente para conocer a fondo sus necesidades; conocer quién es, qué quiere y qué necesita, para poderle ofrecer un producto personalizado adaptado a sus necesidades y adaptarse rápidamente a los cambios de tendencias.
  • Mejora la experiencia del cliente, que puede comunicarse con la empresa a través de un servicio 24/7 y a través de un canal que le es cómodo y familiar.
  • Optimiza la captación de clientes y la eficiencia en la gestión comercial al dirigirnos a un gran número de personas con muy poco esfuerzo.
  • Mejora la productividad de la empresa, ya que se reducen el tipo de consultas a contestar por parte del equipo de atención al cliente y se automatizan ciertos procesos.
  • Permite alimentar el Big Data de la empresa con información de valor y mejorar la toma de decisiones.
  • Mejora la imagen de marca innovadora con clientes y empleados.

Obstáculos de la implementación de asistentes virtuales

  • Incorporar un asistente virtual sin un objetivo de negocio claro.
  • Crear y mantener un asistente virtual requiere tiempo y capacidades técnicas altas.
  • No pensar en la escalabilidad (texto, voz) ni en la integración con los sistemas adecuados.
  • Descuidar el seguimiento del rendimiento del asistente virtual.

Factores para desarrollar un asistente virtual

  • Integración: Tener claro qué sistemas se han de integrar con él y cuál es la manera más efectiva y escalable de realizarlo.
  • Privacidad y seguridad: Debemos asegurar que el cliente con el que interactúa nuestro asistente es realmente quien dice ser antes de autorizar determinadas transacciones.
  • Experiencia de usuario: Hay que definir y asegurar una correcta experiencia de usuario. para la satisfacción de nuestro cliente
  • Proceso de aprendizaje: Es necesario mantener el proceso de aprendizaje durante todo el proyecto para asegurar que las respuestas son las adecuadas para resolver las necesidades de nuestro cliente.