Agentes de IA vs chatbots, ¿cuál es la diferencia?

Es muy común confundir a los agentes de inteligencia artificial con los chatbots. Aunque ambos pueden chatear, los agentes de IA abren un abanico de posibilidades que los chatbots tradicionales no permiten.

En el artículo de hoy, exploraremos las diferencias entre ambos y por qué los agentes de IA están revolucionando el mercado.

¿Qué es un Chatbot?

Un chatbot es un programa diseñado para simular una conversación con un usuario humano a través de diferentes canales. En los últimos años, su popularidad ha crecido en las empresas porque automatizan la atención de la demanda en diversos canales. Sin embargo, presentan algunas limitaciones:

1. Basados en reglas: funcionan mediante un guion o “árbol de decisión” predefinido. Siguen una estructura diseñada por un humano, que no siempre cubre todas las posibles situaciones de una conversación real.
2. Generan frustración: los usuarios saben que están interactuando con un bot, y a menudo estos no entienden completamente sus necesidades debido a las limitaciones mencionadas. Esto puede llevar a una mala experiencia.
3. Dificultad para extraer insights: al no comprender del todo el contexto de las conversaciones, es complicado obtener insights valiosos. Esto requiere que un humano analice manualmente las interacciones para identificar patrones o necesidades comunes.
   

Estas limitaciones pueden resultar en experiencias insatisfactorias para los usuarios y complicar el trabajo de quienes optimizan y supervisan estos sistemas.

¿Qué es Un Agente de IA?

Un agente de IA es un programa capaz de interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos para realizar tareas con el fin de alcanzar objetivos específicos. A diferencia de los chatbots, los agentes de IA presentan las siguientes características:

1. Orientados a objetivos: los humanos definen los objetivos, y el agente interactúa con el entorno para recopilar información y realizar tareas que cumplan con esos objetivos.
2. Interacción versátil: pueden comunicarse mediante texto, voz y video, y no se limitan a un chat. Además, pueden integrarse con diversas APIs para ejecutar flujos de trabajo más complejos.
3. Naturalidad en la conversación: al simular de manera efectiva una conversación humana, pueden seguir diálogos sin problemas y evitar frustraciones. Mantienen el contexto de la conversación para proporcionar respuestas coherentes.
4. Unidades pensantes: pueden funcionar como componentes de un proceso más amplio, donde varios agentes interactúan entre sí. Esto permite descomponer tareas complejas en micro-tareas que cada agente puede manejar de manera eficiente.
5. Capacidad de aprendizaje: pueden aprender de la información de una compañía, leer bases de datos, PDFs y cualquier otro recurso relevante para cumplir con su objetivo final.
6. Provisión de insights: un agente dedicado a extraer insights puede analizar conversaciones de chatbots, resumirlas y extraer información valiosa.

Ejemplos

• Chatbot: En retail, puede responder preguntas básicas sobre horarios de apertura, políticas de devolución o disponibilidad de productos. Sigue un guión y proporciona respuestas predeterminadas según el input del usuario.
• Agente de IA: Puede agendar reuniones, gestionar correos electrónicos y dar recomendaciones personalizadas de contenido. Por ejemplo, un agente de ventas puede calificar a un cliente en tiempo real, asignarle un puntaje, agendar una reunión con un vendedor si cumple con los requisitos y actualizar el CRM.

Aquí una demo de un agente de IA mostrada por David Grandes, CEO de Patagon AI:

Resumiendo

Los agentes de IA son fundamentalmente diferentes a los chatbots: actúan según objetivos definidos, interactúan de manera natural en diversos formatos, aprenden de la información que se les proporciona, permiten el análisis de insights y pueden funcionar como unidades pensantes para tareas complejas.

Los negocios que comprendan estas diferencias prosperarán, ya que esta tecnología supera con creces a las alternativas actuales.