Born to be a chatbot
Cómo una interfaz conversacional ayuda a construir cultura corporativa
Los chatbots son hoy una tendencia en distintos mercados. Pero la forma de llevarlos adelante dista mucho de la expectativa que se pone en ellos. Lo que acá te cuento es cómo construimos uno que opera a favor de la gestión y la accesibilidad de la información del staff, llegando a una interfaz entretenida y usable: un compañero más.
Primero lo primero
A finales del 2018 en Flux IT se realizó una encuesta de calidad interna, que arrojó como resultado la existencia de un bajo índice de conocimiento de los fluxers sobre procesos, políticas y procedimientos de la empresa.
Un equipo interno se puso al hombro la misión de encontrar las posibles soluciones, y llevando adelante un Service Design, llegó a un enfoque de abordaje: las/los fluxers necesitaban acceder y gestionar la información operativa y soft en tiempo y forma, para optimizar su experiencia dentro de la empresa.
Hay mucho por contar, así que no voy a ahondar en este punto. Pero sí tené en mente una de las premisas más importantes al momento de pensar un servicio: cada dolor es una oportunidad.
¿Cuál fue el dolor que primero se atacó? La gestión de las licencias.
Como equipo de Iniciativas Internas (área de la que formo parte, y que se encarga de la innovación y de brindar a todas las áreas de la empresa las herramientas que necesitan para gestionar proyectos, su día a día, etc.), la tarea que teníamos era destronar el viejo sistema de gestión (por la baja usabilidad, problemas de comprensión, etc.) como medio de administración de licencias, y reemplazarlo por uno propio.
La plataforma que se eligió para canalizar las soluciones fue RunRun. ¿Por qué? Porque es el corazón de Flux IT. Funciona hoy como una red social interna, a través de la cual todo el personal y áreas nos comunicamos: posteamos memes en el pasillo, organizamos juntadas, festejamos eventos (cumples, recibidas, etc.) en las social-cards, celebramos logros, etc. Marcha como un nexo, un punto de encuentro con una identidad propia, reconocible y robusta.
Mirá, te muestro:
Al llevar la gestión de procesos de licencias a nuestra herramienta de comunicación social, íbamos a estar diversificando su función. Por eso debíamos diferenciar claramente entre la actividad social y la información relacionada a la gestión: un paquete formado por un chatbot con un sólido desarrollo de personalidad y la re-conceptualización de la página de perfil del fluxer fue la estrategia que usamos para inaugurar en RunRun features de gestión.
De esta forma, usamos al chatbot como instrumento desde donde encauzar la reinterpretación del proceso de solicitud de licencias; y a la vez, con el objetivo en mente de dar a los empleados el poder de control y gestión de la información relacionada a su vida en la compañía, lograr una experiencia ágil, entretenida, eficiente y transparente para toda la planta de la empresa.
La estrategia trazada también nos permitió contar con el primer chatbot institucional, posicionarlo, probarlo e iterarlo en una población conocida, medida y muy exigente. ¿Se te ocurre algo más complicado que plantear una solución cerrada, útil e invulnerable con la que unos 120 desarrolladores pueden interactuar día a día? Lo van a usar, exigir, intentar romper…y por supuesto, insultar.
Una de las claves de acoplarnos a esta plataforma era la escalabilidad. Recordá que la gestión de licencias era nuestro primer propósito a trabajar, pero al roadmap se van a sumar otros procesos como gestión de viáticos, guía de puestos, plan de carrera, objetivos, seguimiento y feedback; todos procedimientos que hacen a la gestión de lo operativo y lo soft, al desarrollo personal de cada fluxer. Cuando abordemos estos nuevos procesos, tener todo montado en la órbita de RunRun plantea una sistematización de las soluciones y supone menos coste técnico y de mantenimiento.
Diseñamos experiencias, ¡diseñemos la nuestra!
Tuve la suerte de asistir a un workshop de personalidad de bots de Emi Cosenza y María Puchuri de BeBot (hoy llevan adelante a Boti, el chatbot de Ciudad de Buenos Aires), con quienes intercambié palabras y conocimiento, como por ejemplo, que lo primero que debíamos comprender en el escenario de crear un bot es la diferencia entre misión (del lado del usuario, el propósito de ser de esta herramienta), y objetivo (desde la perspectiva de la compañía, el valor que ésta va a aportar al negocio y a los usuarios).
En nuestro caso, la misión del chatbot era el empoderamiento del fluxer para con sus derechos y beneficios dentro de la compañía: que éste se adueñe y sea consciente de lo que tiene y pide.
Los objetivos, en cambio, eran más de uno, pero muy claros: crear una interfaz que agilice el proceso de solicitud y seguimiento de licencias para fluxers, la gestión de parte de los líderes, y aliviar de carga de trabajo al área de Valor Humano, que venía de responder a cada fluxer dudas como: “¿Los días por maternidad son corridos o los puedo separar?” “¿Cuántos días por examen seguidos me puedo tomar?” “¿Puedo sumar días off a las vacaciones?” (y para colmo, llevar los registros a manopla).
Por si no lo olfateaste aún, los stakeholders de este proyecto eran muchos: Gerencia General, Valor Humano, Diseño y Comunicación, Iniciativas Internas, y por supuesto, fluxers y líderes. Y nosotros debíamos articularlos a todos en un contexto y tiempo determinado.
Lo que necesitábamos entonces eran las herramientas para recorrer el camino de creación>seguimiento>gestión (aprobación o rechazo) de una solicitud. La respuesta la dieron 3 interfaces.
Fijate en el siguiente cuadro:
One chatbot to rule them all
Mi intención con este artículo dista de ponerme técnico. Para eso ya hay cientos de escritos súper específicos y ricos donde podés encontrar cuál es la plataforma que más te sirve (ChatBot, Its Alive, etc.), identificar si te conviene usar NLP, NLU o NLG, y otros tips. Si te interesa buscar ese tipo de información, te recomiendo que arranques por acá: Planeta Chatbot.
Lo que sí quiero es que hagamos una pequeña exploración alrededor de los factores que me resultaron más interesantes y desafiantes al momento de desarrollar un chatbot institucional.
- Efecto Eliza
En Be Right Back de Black Mirror (Lo que te voy a contar no es un spoiler, porque este episodio se emitió en 2014 — s02, ep:01) Martha acepta “reemplazar” a Ash (su novio recién fallecido), y durante la primera etapa de ese proceso, lo hace través de un chat. Más allá del avatar, lo que la hizo sentir que estaba hablando con Ash, es la idiosincracia con la que él elabora la respuesta. Esta idiosincrasia responde a una personalidad.
Nosotros no trabajamos con Inteligencia Artificial para este proyecto, sino que desarrollamos respuestas basadas en la personalidad de RunRun que generen el Efecto Eliza.
Las personas somos el único ser inteligente que usa el lenguaje: las máquinas no entienden nuestros códigos, sino que funcionan como medios para que éstos lleguen de un ser humano a otro. Este efecto se produce cuando, al ver que una máquina reproduce nuestros símbolos, creemos que es inteligente y se está comunicando con nosotros.
Una razón es la cultura en la que estamos sumergidos: al escuchar un “gracias” solemos decir “de nada”, casi de manera automática, como acto reflejo (procesos de asimilación y acomodación, según Jean Piaget). Otra razón es la exposición a la ciencia ficción, que nos acostumbra a pensar que las máquinas tienen conciencia y sentimientos.
Por esto, era totalmente esperable que, al interactuar con RunRun, los fluxers terminaran forzando la conversación para ver cómo este respondía.
Pero no necesitamos que conteste todas las preguntas de la vida y que encima nos diga el horóscopo: necesitamos una interfaz con la que podamos completar un proceso tedioso de la manera más simple, optimizada y copada posible.
- Ecualizador de respuestas
Hablamos de un proceso, o sea, una sucesión de actos realizados con cierto orden. Y aunque por momentos podemos jugar (porque actos como saludar, despedirse, o festejar son más flexibles), existen momentos en un proceso donde no podemos quitarle la seriedad que amerita, por ejemplo, un aviso de que te estás pidiendo días que no tenés. O en el caso de los líderes y su dashboard, al momento de rechazar una solicitud a un miembro de su equipo, necesitamos que sea claro y conciso en el por qué.
Como equipo tuvimos que ejercitar la cintura de poder comunicar estos dos extremos desde una misma personalidad, sin perder su esencia. Y lo logramos desde la mejor herramienta que teníamos: la redacción.
- Profundidad de conversación
¿Cómo logramos que preste atención cuando debe hacerlo sin tener un ticket visible? Seguí con esta idea en mente que estamos transitando un proceso. Como diseñador necesito que en los momentos en los que un usuario está tomando una decisión, sea consciente de lo que está haciendo. En este caso se trata de que prestes atención a que la información que estás solicitando sea verídica (esta impacta en el líder y en todo el proceso). Esta última instancia de verificación implica la separación por burbujas, que nos permite enfocar al usuario y hacer de la respuesta una matriz de verificación.
- La cocina del show
Lo primero que tenés que saber sobre este punto es que, desde el incio, project owner, owner de RunRun, líder, devs, UX, UI, UI-Dev y QA trabajamos en conjunto, y no en cascada. Todos participamos de las decisiones que iban a darle forma al bot. Vamos a hacer al revés y vos me vas a hacer las preguntas:
- ¿Qué onda el personaje RunRun? O sea, ¿cómo volcaron la personalidad en una conversación?
- Personality goes first.
Si bien la identidad de la herramienta es sólida, necesitábamos volcarla en una guía propia. Para esto, el owner de la herramienta nos citó a workshops en los que trabajamos: qué le interesa y qué no, y en qué momentos aparece hablando, como herramienta, a los fluxers. A partir de todas estas definiciones, se desarrolló un booklet que recupera la esencia del producto: camaradería — irreverencia — sentido del humor.
En resumen: RunRun es un sistema digital argentino, sarcástico y ocurrente, que sueña secretamente con alguna vez volverse humano.
Para plasmar esta personalidad en el chatbot tuvimos sesiones de creación de contenido con nuestro propio framework: nos juntábamos como equipo de redacción (los perfiles que podíamos jugar en este rol) y, reconocida la intención del usuario (intents) desarrollábamos el contenido .
- Che Nico, ¿cómo sabían que lo que decía el chatbot funcionaba y se entendía?
- Entrenamiento duro, ¡testeos!
A la semana de que arrancó el proyecto, no encontraba una herramienta que me sirva para simular toda la UI de un chat, pero ya necesitaba levantar información para saber por dónde ir. Así que simulé en un documento lo que diría RunRun durante la solicitud de una licencia, lo memoricé, segmenté y cité usuarios; los senté al lado mío con caramelos, les planteé escenarios, les pedí que abrieran el chat de Hangouts…¡y probé! Actué de RunRun varias veces.
Fui iterando el contenido de esta manera, hasta que la banda de desarrollo (capos) me dió un ambiente de testing. De ahí en más, le dimos para adelante como Keanu Reeves y Sandra Bullock en Máxima Velocidad: lo reventamos a pruebas.
- Dijste que en el equipo iban todos de la mano, ¡pero todos trabajan en cosas distintas! ¿cómo se mantenían al tanto de lo que iba a decir el chat?
- Un diagrama de flujo disponible para todos los actores.
El proceso de creación de contenido para un chatbot es iterativo, y lo va a ser siempre: nunca va a ser estático. Necesitaba que todo el equipo tuviera algún lugar para consultar por dónde iría la conversación si como usuario se decía una u otra cosa. La mejor opción que encontré fue hacer todo el diagrama de flujo visible y accesible para cualquiera. Así que lo armé en Draw.io
La plataforma que elegimos usar es Botpress. A la derecha podés ver un pedacito del editor del flow que te ofrece:
Ecosistema digital
Durante los 2 meses que duró el desarrollo, el equipo de iniciativas internas se sintió así 24/7:
Hablamos de un ecosistema digital porque ninguna interfaz está aislada de las otras: todas sirven a un mismo propósito e involucran a distintos actores. El chatbot trabaja en continuo diálogo con otras herramientas de gestión (donde los técnicos pusieron muchísimo esfuerzo). Este ya se encuentra en funcionamiento y está logrando buenos resultados:
El bot posee unas 260 burbujas cargadas, con 5 alternativas por respuesta; y lo más importante es que ha sido bien aceptado por desarrolladores, diseñadores, managers, y otros usuarios de Flux IT. Estos son algunos comentarios en el posteo del lanzamiento de las herramientas en RunRun:
En fin, vamos a lo que te importa, hoy se ve así:
Ya estamos trabajando en nuevos features (de hecho, en pocas semanas salen a producción!).
¡Vamos cerrando! *se prenden las luces*
Te conté sobre la estrategia que articulamos en lo que hace a la coyuntura en la compañía; del trabajo que hubo en la interfaz conversacional (cómo cranear y plasmar la personalidad de una herramienta). Y si llegaste hasta acá, te quiero dejar 3 aprendizajes:
- Los chatbots pueden resultar muy útiles para esclarecer procesos engorrosos y reinterpretarlos.
- El desarrollo de una personalidad sólida en un chatbot es la base para generar una buena experiencia de usuario.
- Seguir a la población con la que interactúa, medirla, conocerla y digerir la información que nos genera, son las vías para mantener al chatbot con vida.
Pero en todo momento, lo importante es no corrernos del foco de interés: el uso de tendencias tecnológicas por el mero hecho de “estar al día”, no lleva a ningún lado. Incluso, puede resultar peligroso por un mal uso o adaptación.
En este proyecto, el éxito no está en la estabilidad de la plataforma ni en el desenvolvimiento del chat. Está en el entendimiento de dolores latentes y la articulación de todos los elementos y factores posibles, para la resolución eficiente de un problema.
