Digitalización

Power Virtual Agents: ATC Automatizado

Luis Temes24/05/2021

Definición de los Power Virtual Agents o Asistentes Virtuales

Un asistente o agente virtual, según Tech Target, es “un programa de software que utiliza reglas con secuencias de comandos y, cada vez más, aplicaciones de inteligencia artificial para proporcionar un servicio de guía u orientación automatizado". En el pasado, las empresas podían crear agentes virtuales escribiendo scripts para flujos de trabajo individuales; el asistente virtual buscaría palabras clave específicas en una consulta o solicitud de servicio entrante y respondería utilizando el script o guion diseñado para esas palabras clave. Hoy en día, los asistentes virtuales son más avanzados y pueden aprovechar la inteligencia artificial, en especial el Machine Learning o aprendizaje automático.

Power Virtual Agents es la Plataforma de Desarrollo de chatbots de Microsoft, intuitiva, gráfica y hospedada en Azure, que permite a cualquiera, desde expertos en el tema a desarrolladores profesionales, crear y mantener fácilmente chatbots (literalmente, robots que charlan).

Una función clave en los Power Virtual Agents es su capacidad para actuar en nombre del usuario -buscando una cuenta de usuario, procesando una devolución o abriendo una incidencia. Las posibilidades son infinitas. Como parte de la plataforma de bajo código   Power Platform, Power Virtual Agents viene con cientos de conectores preconstruidos para los sistemas de back-end más comunes, permitiendo una integración sumamente rápida. También permiten, claro está, llamar a APIs y acciones personalizadas.

No solo eso, ya que Power Virtual Agents está construido sobre el Azure Bot Framework, con lo que ofrece extensibilidad ilimitada, con la potencia de Azure Bot Framework y los Azure Cognitive Services a solo unos pocos clics. Cuando se precisan capacidades conversacionales más complejas, o si el creador del bot necesita complementar su bot con código personalizado, los desarrolladores pueden crear y alojar Bot Framework Skills en su propia infraestructura, y llamar a esas Framework Skills desde dentro de un script de Power Virtual Agent. Esta popular funcionalidad se ha mostrado muy útil para muchos clientes de corporaciones buscando mejorar las conversaciones de sus bot con capacidades muy personalizadas pero complejas de construir y mantener.

La importancia de la digitalización en el sector de atención al cliente

En esta nueva era digital, las empresas necesitan adaptar sus modelos de negocio para reflejar los cambios en curso. Las demandas de los clientes aumentan día a día y, para satisfacer esas demandas, las empresas deben ofrecer una experiencia de cliente excepcional. Hacer un esfuerzo para producir una mejor experiencia atraerá a más clientes, más ventas y fomentará la fidelidad. Las empresas deben ver el valor de centrarse en la experiencia del cliente digital cuando se trata de lograr sus objetivos de negocio, reducir los costes y lograr clientes más satisfechos.

Según estudios de la consultora global McKinsey and Company, el e-care es el futuro del servicio al cliente. El estudio destaca que, digitalizando el servicio al cliente, los índices de satisfacción pueden aumentar un 33% mientras que los costes se recortan entre un 25 y un 35%.

Cuanto más digital es el recorrido del cliente, mayor es la satisfacción. La tecnología digital ha cambiado los hábitos de los clientes, que esperan conseguir lo que quieren prácticamente al momento.

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Qué tipos de inteligencia Artificial se pueden implementar en los chatbots

La inteligencia artificial utiliza dos elementos importantes que ayudan a los chatbots / asistentes virtuales a dar respuestas precisas:

    1. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un algoritmo que ayuda al chatbot a aprender de las consultas y los datos proporcionados durante el “entrenamiento del bot”. Cuando se activa una consulta, el aprendizaje automático ayuda al bot a monitorear primero la conversación anterior que tuvo con el usuario y dar una respuesta en consecuencia.

    1. NLP

El procesamiento del lenguaje natural se conoce popularmente como Natural Language Processing (NLP), tecnología que ayuda al bot a comprender e interpretar la información. Con el NLP, se entrena al chatbot con las diferentes expresiones que el usuario escribirá durante la conversación, mostrando sus intenciones, lo que agilizará la respuesta a la consulta. La PNL trabaja con diferentes expresiones / intenciones y entidades.

Con el aprendizaje continuo en Power Virtual Agents, cada conversación mejorará la siguiente. Usando señales de las respuestas provenientes de las preguntas tipo "¿Quiere decir tal y tal?", El bot aprenderá automáticamente, eliminando la necesidad de aclarar la misma pregunta repetidas veces. Gracias a esta nueva capacidad de inteligencia artificial, cuantos más usuarios interactúen con el bot, mejor se volverá a la hora de abordar preguntas.

Ejemplos de Power Virtual Agents

Los ejemplos de uso de los asistentes virtuales son ilimitados, como podemos comprobar en nuestro día a día. Desde el bot que nos ayuda a reiniciar la contraseña del sistema al que nos informa de los horarios de una tienda. Cada vez más, los chatbots nos acompañan en nuestra navegación por sitios web, en especial los de comercio electrónico, con funciones / scripts para, por ejemplo, recuperar cestas de compra interrumpidas o usar estrategias de up selling / venta cruzada, sugiriendo productos y ofertas. Obviamente, responder a consultas sobre productos y servicios es uno de los usos preferidos, idóneo para detectar leads y sus intereses en función de las respuestas.

De todas formas, si quiere más facilidades o extender sus funciones, Power Virtual Agents guía al usuario para crear los chatbots de forma muy sencilla. Otra opción es usar Power Automate, incluido en la misma plataforma Microsoft Power Platform para, por ejemplo, escalar consultas o activar procesos externos al propio entorno del chat.

La Plataforma permite, además, controlar el rendimiento de los asistentes virtuales mediante métricas conversacionales y cuadros de mando predefinidos.

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Autor:
Luis Temes
Artificial Intelligence Specialist Spain & LATAM