¿Cómo funciona Chatbot? Guía de arquitectura de Chatbot

Redactor jefe: Rohit Rajpal

Tiempo de lectura: 10 Minutos

Publicado : 9 de diciembre de 2024

Los chatbots de IA han evolucionado desde respuestas básicas basadas en reglas hasta sofisticadas plataformas conversacionales impulsadas por avanzadas capacidades de aprendizaje automático. Están marcando una diferencia tangible: el 34 % de los consumidores considera que los chatbots son útiles para el servicio de atención al cliente y el 35 % afirma que la mayoría de las veces resuelven eficazmente los problemas.

Esta creciente adopción está en consonancia con las previsiones del mercado, que predicen que la industria del chatbot crecerá de 13.200 millones de dólares en 2024 a 49.900 millones de dólares en 2030, impulsada por una CAGR del 24,9%.

Tanto si ha implementado chatbots de IA como si está intentando crear un chatbot por primera vez, vamos a explorar cómo puede utilizarlos para aumentar la productividad de los agentes y ofrecer experiencias de cliente fluidas.

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¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es una solución de software interactiva que facilita conversaciones basadas en texto a través de canales digitales, incluidos sitios web y plataformas de mensajería. Procesa las consultas de los usuarios mediante protocolos definidos y algoritmos de correspondencia para ofrecer respuestas pertinentes.

Los chatbots tradicionales funcionan con una base de datos estructurada de respuestas activadas por palabras clave o frases en los mensajes de los usuarios. Son adecuados para tareas rutinarias como responder a preguntas frecuentes, concertar citas o proporcionar información básica sobre productos.

¿Qué es un chatbot de inteligencia artificial?

Un chatbot de IA es una versión más avanzada de un chatbot tradicional que funciona con inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático. A diferencia de los sistemas basados en reglas, los chatbots de IA pueden entender matices contextuales, la intención del usuario y el complejo lenguaje humano. Los sistemas modernos de IA pueden interpretar el lenguaje humano con notable precisión, haciendo que las conversaciones sean más naturales y eficaces.

Además, los chatbots de IA pueden aprender de interacciones anteriores, adaptar sus respuestas y gestionar conversaciones complejas de varios turnos. Pueden entender el sentimiento del usuario, mantener el contexto de la conversación mediante IA conversacional y generar respuestas similares a las humanas en tiempo real.

¿Cómo funcionan los chatbots?

Tanto si planea crear su propio chatbot de IA como integrar soluciones de chatbot de IA existentes, es importante comprender la mecánica básica para tomar decisiones informadas. Veamos cómo funciona un chatbot.

1. Entrada del usuario

El primer paso en el procesamiento de un chatbot comienza cuando un usuario escribe un mensaje. Puede tratarse de una consulta sobre un pedido, un producto o una solicitud de asistencia: cualquier entrada de texto que necesite una respuesta.

Por ejemplo:

• Humano: ¿Dónde está mi pedido nº 12345?
• Chatbot: [Recibe texto para procesar]

2. Preprocesamiento de mensajes

El texto en bruto pasa por tres pasos esenciales de limpieza.

• Corrige los errores ortográficos (shipping vs shiping)
• Elimina los espacios sobrantes y los caracteres especiales
• Divide el mensaje en palabras y frases sueltas

Ejemplo de preprocesamiento:

• Entrada en bruto: ¿Dónde está mi pedido #12345????
• Texto limpio: ¿Dónde está mi pedido #12345
• Tokenizado: ["where", "is", "my", "order", "#12345"]

3. Comprensión del lenguaje natural (NLU)

NLU es una tecnología que convierte una conversación humana en datos estructurados que los ordenadores pueden procesar. Es como un traductor que convierte el habla cotidiana en información legible por máquinas.

El sistema analiza tu mensaje para:

• Intención (lo que quiere conseguir)
• Entidades (información específica como fechas, números, productos)
• Contexto (situación o antecedentes)

Ejemplo de NLU:

• Mensaje: Quiero devolver la camisa azul que compré ayer.
• Intento detectado: Devolución de producto
• Entidades encontradas: Producto = camisa, Color = azul, Hora = ayer

4. Correspondencia de patrones o asignación de intenciones

Una vez que el chatbot entiende los componentes del mensaje mediante NLU, compara el mensaje procesado con su base de datos de patrones conocidos. Esto le ayuda a elegir la categoría de respuesta correcta.

Ejemplo:

• Patrón detectado: ¿Dónde está [número de pedido]?
• Categoría igualada: Consulta sobre el estado del pedido
• Nivel de confianza: 95%.

5. Procesamiento backend (aplicación de algoritmos)

Una vez que el chatbot entiende lo que pides, busca en los sistemas conectados para encontrar la información adecuada. Piénsalo como si un camarero consultara tu pedido en la cocina: el chatbot comprueba las bases de datos de pedidos, los catálogos de productos o los registros de clientes para obtener lo que necesitas.

Por ejemplo:

Un cliente pregunta: ¿Dónde está mi pedido nº 12345?

Pasos atrás:

1. Conecta con la base de datos de pedidos
2. Encuentra la orden #12345
3. Obtiene estado: Enviado
4. Consigue fecha de entrega: Viernes
5. Se prepara para decirle al cliente

6. Generación de respuestas con procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Tras recopilar la información necesaria, el chatbot utiliza el PLN para estructurar estos datos en respuestas conversacionales que suenen naturales y tengan sentido. El procesamiento del lenguaje natural ayuda a los ordenadores a entender y generar lenguaje humano. Como resultado, el chatbot de IA selecciona las frases adecuadas, mantiene el contexto y garantiza la precisión gramatical.

Por ejemplo:

• Plantilla: Su pedido #[order_id] está en [status] y llegará el [delivery_date].
• Respuesta final: Su pedido #12345 ha sido enviado y llegará el viernes.

7. Tratamiento de consultas poco claras o escalado a humanos

Aunque el chatbot pretende ayudar directamente, a veces puede enfrentarse a la incertidumbre. En estos casos, comprueba su puntuación de confianza, una medida de lo bien que entiende su petición. Si esta puntuación cae por debajo de un umbral determinado, el chatbot le pide una aclaración o le transfiere a un agente humano.

Por ejemplo:

• Consulta poco clara: No funciona.
• Chatbot: ¿Podría especificar qué es lo que no funciona? Es nuestro sitio web, su pedido u otra cosa?

[Si aún no está claro -> Transfiere al agente humano]

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8. Aprendizaje y mejora

Cada interacción, ya sea satisfactoria o problemática, aumenta los conocimientos del chatbot de inteligencia artificial. El sistema capta las respuestas acertadas, los malentendidos y los comentarios de los usuarios, y utiliza estos datos para mejorar las conversaciones futuras y tomar mejores decisiones.

Ejemplo 1: Resolución satisfactoria

• Interacción registrada: Consulta del estado del pedido
• Porcentaje de éxito: Consulta resuelta
• Satisfacción de los usuarios: Positivo
• Patrón añadido: Nueva forma de preguntar por el estado del pedido.

Ejemplo 2: Aclaración de intenciones

• Interacción inicial: ¿Y el equipaje?
• Respuesta de Bot: Esta es nuestra política de equipaje, incluidas las franquicias de equipaje de mano y facturado.
• Usuario: No, quiero saber los precios del equipaje extra.
• Bot: Necesitaré su PNR para comprobar los precios.
• Usuario: Todavía no he reservado. Sólo quiero precios generales.
• Respuesta final: Aquí están nuestras tarifas de exceso de equipaje de pre-reserva por ruta y peso.

Patrón actualizado: Añadida la comprobación de precios previa a la reserva como primera opción para las consultas de equipaje.

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9. Entrega de la respuesta

En el último paso, su respuesta está lista, pero necesita la presentación adecuada. El chatbot transforma su respuesta computarizada en un lenguaje amigable y conversacional que coincide con el tono de la marca y añade marcadores de cortesía adecuados para garantizar una comunicación clara entre el cliente y la IA.

Ejemplo:

• Respuesta del sistema: estado_pedido(12345) = enviado, fecha_entrega = viernes
• Entrega final: ¡Buenas noticias! Su pedido #12345 ha sido enviado y llegará el viernes.

Tipos de chatbots

Los chatbots basados en IA abarcan desde sencillos sistemas basados en reglas hasta sofisticadas plataformas, cada una de las cuales sirve para fines diferentes y ofrece distintos niveles de interacción.

1. Chatbots basados en reglas

Los chatbots basados en reglas son agentes conversacionales automatizados que operan basándose en reglas y patrones predefinidos y siguen un árbol de decisiones estructurado para responder.

Piense en ellos como los chatbots "si-esto-entonces-eso". Son como robots que siguen un guión muy concreto. Por ejemplo, cuando dices "Hola", están programados para responder "Hola". Funcionan emparejando palabras clave exactas, pero si la redacción cambia, puede que no lo entiendan.

Ejemplo de la vida real: Imagina un sencillo chatbot de preguntas frecuentes para una tienda online y el sector educativo.

El chatbot basado en reglas no será capaz de reconocer esto como parte de su guión predefinido y puede responder con algo no relacionado, como "Lo siento, no he entendido tu pregunta".

2. Chatbots basados en la intención

Los chatbots basados en la intención utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender la intención subyacente en los mensajes de los usuarios, independientemente de la redacción exacta.

Son un poco más inteligentes que los chatbots basados en reglas. Intentan entender lo que quieres decir, no sólo lo que dices. Estos asistentes virtuales buscan la intención que hay detrás de tus palabras, aunque las expreses de forma diferente.

Un ejemplo real: Un chatbot para reservar un vuelo.

El robot entiende que todas estas variaciones se refieren a lo mismo: la hora de salida del vuelo.

3. Chatbots con IA

Los chatbots basados en IA son agentes conversacionales avanzados que utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para comprender, aprender y generar respuestas similares a las humanas en lenguaje natural.

Los chatbots de inteligencia artificial son los más avanzados y pueden entender el contexto, aprender de las conversaciones e incluso generar respuestas creativas. Piensa en ChatGPT o Claude como ejemplos.

Un ejemplo real: Un chatbot de atención al cliente para una plataforma de comercio electrónico.

El bot entiende el contexto, se adapta a la nueva información y gestiona los problemas que no estaban específicamente preprogramados.

4. Chatbots híbridos

Los chatbots híbridos combinan sistemas basados en reglas con capacidades de IA, lo que les permite gestionar consultas tanto sencillas como complejas con eficacia, manteniendo la fiabilidad y la flexibilidad. Son perfectos para las empresas que necesitan un asistente de chat con IA avanzada para responder a consultas sencillas y complejas en sus sitios web.

Lea también : Tipos de chatbots: una guía completa

Así funcionan los chatbots híbridos.

Un ejemplo real: El chatbot de atención al cliente de un banco.

• Usted pregunta: ¿Cuál es el saldo de mi cuenta?
• El bot utiliza un sistema basado en reglas para recuperar el saldo y responde: El saldo de tu cuenta es de 500 dólares.
• Usted pregunta: ¿Puede recomendar opciones de inversión?
• Bot cambia a capacidades basadas en IA para ofrecer sugerencias de inversión personalizadas: Basándose en su perfil, podría considerar una cartera diversificada, que incluya ETF y bonos.

Consejo: ¿Cuál elegir?

• Para tareas sencillas y específicas ? Chatbots basados en reglas
• Para atención al cliente con consultas comunes ? Chatbots basados en intenciones
• Para conversaciones complejas y abiertas ? Chatbots basados en IA
• ¿Para equilibrar rendimiento y costes? Chatbots híbridos

Arquitectura Chatbot: Explicación de los bloques de construcción

La arquitectura de un chatbot se refiere a los componentes y sistemas fundamentales que trabajan juntos para crear una interfaz conversacional funcional. Entendamos estos componentes básicos para que puedas crear un chatbot de IA que satisfaga las necesidades de tu empresa.

• Sistema de preguntas y respuestas: Es el cerebro del chatbot que procesa las entradas y genera respuestas utilizando el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Entiende la intención del usuario y crea respuestas relevantes basadas en la conversación.
• Entorno: Incluye el ecosistema en el que vive y opera el chatbot, incluidas todas las herramientas, bases de datos y servidores necesarios para el desarrollo, las pruebas y la implementación en vivo.
• Sistemas frontales: La interfaz de usuario: lo que los usuarios ven y con lo que interactúan. Incluye la ventana de chat, las pantallas de mensajes y los métodos de entrada.
• Servidor de nodos o servidor de tráfico: El controlador de tráfico que gestiona todas las comunicaciones, enrutando los mensajes entre los diferentes componentes y gestionando las peticiones de los usuarios de forma eficiente.
• Integraciones personalizadas: Extensiones que vinculan tu chatbot con sistemas externos (como CRM, sistemas de pago y API) para ampliar las capacidades más allá de la conversación básica.

¿Cómo funciona todo junto?

¿Un usuario envía un mensaje? ¿El front-end lo captura? El servidor lo enruta ? El sistema de preguntas y respuestas lo procesa ? Las integraciones proporcionan datos adicionales si es necesario ? La respuesta vuelve al usuario.

Lea también : Características imprescindibles del chatbot

Aplicaciones de chatbot de IA en todas las funciones empresariales

Los chatbots de IA mejoran el funcionamiento de las empresas aportando automatización e inteligencia a diferentes departamentos, al tiempo que hacen que los servicios sean más rápidos y accesibles para los usuarios. He aquí cómo ayuda a los distintos departamentos.

1. Atención al cliente

El software de atención al cliente AI mejora las operaciones de atención al cliente mediante la implementación de chatbots AI que gestionan múltiples conversaciones simultáneamente, ofreciendo asistencia las 24 horas del día. Estas herramientas avanzadas gestionan eficazmente las consultas rutinarias, al tiempo que escalan de forma inteligente los problemas complejos a agentes humanos, garantizando una atención al cliente fluida y eficaz.

Entre las principales aplicaciones de los chatbots de IA en la atención al cliente se incluyen,

• Resolución de tickets: Gestione y enrute automáticamente los tickets de atención al cliente.
• Consultas sobre productos: Responder a la información y especificaciones completas de los productos
• Seguimiento de pedidos: Rastrea y comunica en tiempo real las actualizaciones del estado de los pedidos y los envíos.
• Solución de problemas básicos: Guíe a los clientes a través de los pasos habituales para la resolución de problemas
• Programación de servicios: Ayude a los clientes a concertar citas y gestionar reservas

2. Ventas

Los chatbots agilizan el proceso de ventas calificando clientes potenciales, ofreciendo recomendaciones de productos y guiando a los clientes en sus decisiones de compra. Actúan como asociados de ventas 24 horas al día, 7 días a la semana, recopilando información valiosa del cliente, comprendiendo sus preferencias y moviendo a los clientes potenciales a través del embudo de ventas de manera eficiente, manteniendo al mismo tiempo una interacción personalizada.

Entre las principales aplicaciones de los robots de IA en las ventas se incluyen,

• Cualificación de clientes potenciales: Examinar a los clientes potenciales y evaluar sus necesidades
• Recomendaciones de productos: Sugerir productos relevantes en función de las preferencias del cliente.
• Presupuestos: Proporcione información instantánea sobre precios y presupuestos personalizados
• Tramitación de pedidos: Guiar a los clientes a través del proceso de compra
• Recordatorios de seguimiento: Automatice la comunicación con los clientes potenciales

Lea también : Casos de uso de chatbots para minoristas Ejemplos, ventajas y consejos

3. Marketing

Los chatbots de marketing captan clientes potenciales, recopilan datos y ofrecen contenido personalizado para nutrir a los clientes potenciales a través del embudo de marketing. Destacan en la creación de experiencias interactivas, la recopilación de información sobre los clientes y la entrega de contenido específico a escala, lo que hace que los esfuerzos de marketing sean más eficaces y mensurables.

Entre las principales aplicaciones de los chatbots de IA en marketing se incluyen,

• Generación de clientes potenciales: Captar y cualificar la información de clientes potenciales
• Participación en campañas: Facilitar la participación de los usuarios en todas las iniciativas de marketing
• Distribución de contenidos: Distribuir contenidos específicos en función de las preferencias y comportamientos de los usuarios.
• Inscripción en eventos: Gestionar las inscripciones y proporcionar información sobre el evento
• Recogida de opiniones: Recoger y analizar las opiniones de los clientes

4. RRHH

Los chatbots de RRHH ayudan con la contratación, la incorporación de empleados y la gestión de consultas comunes relacionadas con RRHH, haciendo que los procesos sean más eficientes. Reducen la carga administrativa de los equipos de RRHH automatizando tareas rutinarias, proporcionando respuestas instantáneas a preguntas comunes y garantizando una entrega de información coherente en toda la organización.

Entre las principales aplicaciones de los chatbots de IA en RRHH se incluyen,

• Solicitudes de empleo: Selección de candidatos y gestión de los procesos de solicitud
• Incorporación de empleados: Guiar a los recién contratados a través de los procedimientos iniciales
• Gestión de permisos: Gestionar las solicitudes y aprobaciones de permisos
• Consultas sobre políticas: Proporcione respuestas instantáneas a las preguntas sobre política de RRHH.
• Apoyo a la formación: Ayudar en el aprendizaje y desarrollo de los empleados

Lea también : Chatbot vs. Chat en vivo: ¿Cuál es mejor para el servicio de atención al cliente?

El toque humano: Cuando los chatbots de IA necesitan humanos

Aunque los chatbots de IA gestionan muchas tareas de forma eficiente, la participación humana sigue siendo esencial para situaciones complejas y la mejora continua. Esto garantiza una experiencia óptima del cliente y la mejora del sistema.

1. Escalado de consultas complejas a agentes humanos

Los chatbots de IA están diseñados para identificar cuándo una conversación necesita la experiencia humana. Estos asistentes automatizados transfieren problemas complejos, situaciones emocionales y solicitudes únicas a agentes humanos. Este traspaso fluido garantiza que los clientes reciban la asistencia adecuada, manteniendo la calidad del servicio.

2. Control del rendimiento para mejorar el algoritmo

Los expertos humanos deben revisar periódicamente las interacciones del chatbot para identificar áreas de mejora. Esto ayuda a refinar las respuestas, actualizar las bases de conocimiento y mejorar la comprensión del bot de la intención del usuario. Además, a través de la supervisión y las actualizaciones continuas, el sistema se vuelve más eficiente y preciso a la hora de gestionar las consultas de los usuarios.

Limitaciones esenciales de los chatbots de IA a tener en cuenta

Aunque los chatbots de IA mejoran las operaciones empresariales y el servicio al cliente, como cualquier tecnología, vienen con su propio conjunto de limitaciones que las empresas deben tener en cuenta:

• Puede tener dificultades con las consultas complejas, el sarcasmo y los matices culturales.
• Requieren una inversión significativa en implantación y mantenimiento continuo
• Puede proporcionar respuestas inexactas si no se actualiza y supervisa con regularidad.
• Necesidad de supervisión humana en situaciones delicadas y resolución de problemas complejos

Puntos clave: ¿Cómo funciona un chatbot de IA?

Los chatbots de IA combinan tecnologías sofisticadas como la PNL y el aprendizaje automático para procesar las consultas de los usuarios y ofrecer respuestas pertinentes. Abarcan desde sistemas sencillos basados en reglas hasta chatbots avanzados basados en IA, cada uno de ellos al servicio de diferentes necesidades empresariales en los ámbitos de atención al cliente, ventas, marketing y RRHH.

Aunque estos chatbots gestionan eficazmente las tareas rutinarias, la supervisión humana sigue siendo crucial para las consultas complejas y las mejoras del sistema. El éxito de la implantación de chatbots depende de la elección del tipo adecuado para los requisitos empresariales específicos y del mantenimiento del equilibrio entre automatización e interacción humana.

Actualización : 31 de marzo de 2025

Rohit Rajpal

Rohit Rajpal is an experienced content writer with a strong focus on business communication platforms. He creates content that helps companies optimize their communication strategies using omnichannel solutions. Known for his straightforward approach, Rohit breaks down complex concepts, making it easier for businesses to improve how they connect with customers.