Luz, camara y acción

Hace un par de días, uno de nuestros bots vio la luz. Para calmar mis nervios, decidí escribir este artículo sobre lo que hemos aprendido sobre la puesta en producción de asistentes virtuales.

Identifica el proceso correcto para tu negocio

Hasta ahora hemos intentado dos formas de poner un bot en producción: hacerlo público para todo el mundo o sólo para un grupo de usuarios pre determinado.

El primer encare requiere valentía, porque te estas exponiendo y no tenes mucho control al respecto. Pero definitivamente es el enfoque correcto si se quiere lograr un alto impacto a nivel de producto y marketing. Si tu solución está bien delimitada y la conversación está mayormente guiada por botones y reglas, no hay demasiado riesgo en elegir este camino. Pero si la solución es abierta y es un bot de atención al cliente, este enfoque puede ser riesgoso. Uno de nuestros clientes se animó a hacerlo, publicando abiertamente en su página de Facebook un bot de atención al usuario para sus más de 300 mil seguidores. Salió todo bien, pero si hubiese habido uno error, hubiese sido un error muy público.

El segundo enfoque es mucho más seguro, ya que regula la exposición del bot y la amplía de forma incremental una vez que está probado que funciona. Se puede empezar con el 5, 10 o 15% de los usuarios, lo importante es probar la solución con un rango interesante de personas para poder aprender y ajustar la solución. Se puede hacer de forma aleatoria o probarlo con un grupo específicos de usuarios. Todo depende de cuánto sepas de tus usuarios en el inicio y lo que quieras aprender.

Manejo de expectativas y control de la narrativa

Siempre, siempre, siempre comunica lo que tu bot hace y lo que no hace. Mis clientes siempre me preguntan si deberían comunicar a sus usuarios que están hablando con un bot. Mi respuesta es siempre la misma: Sí.

Supongamos que el usuario es alguien que tiene una predisposición negativa hacia los bots. Si le comunicamos de ante mano que esperar, tenemos la oportunidad de sorprenderlo positivamente. Pero si no lo hacemos, cualquier pequeño roce o error, tendrá mucha relevancia.

El peor escenario es cuando el usuario piensa que algo que el bot no hace, es un bug, porque está juzgando la solución por algo que no fue programada para hacer, y eso, en su mente, invalida todo lo que hace bien.

Es por eso que controlar la narrativa es tan importante. Los chatbots son herramientas, y tenemos que enseñarle a los usuarios cómo usarlos. Si usas un martillo para abrir una puerta, no vas a obtener los mejores resultados.

Por último, he observado que la gente no lee introducciones y tooltips, así que no hay que ser sutiles en el proceso de on-boarding. Hay que ser explícito e invitar la curiosidad desde la primera interacción.

Tiene una vida propia

Si tu solución es un chatbot de verdad — eso significa que usas NLP y es capaz de manejar una conversación mas o menos abierta-, no es una solución determinista. Eso significa que no vas a tener control sobre todas las posibles interacciones con el usuario. Forma parte del desafío y es importante que tanto tus clientes como los usuarios lo entiendan.

Van a haber algunos errores que no vas a entender de donde vienen. Lo que es peor, no vas a poder reproducirlos para poder arreglarlos. Gran parte de manejar expectativas, tiene que ver con comunicar los puntos ciegos de los motores de NLP. Al igual que una persona, todo chatbot mejora con la experiencia, pero no vas a tener muy claro cómo o por qué — salvo que seas Google, Microsoft o IBM-.

La importancia de los primeros 10 días

Si elegiste el proceso correcto para ponerlo en producción, en los primeros diez días, deberías ser capaz de registrar y solucionar todos los issues más importantes. En esos días, yo trato a nuestros chatbots como si fueran bebes y monitoreo todo lo que hacen.

Hay diferentes tipos de errores que vas a encontrar en esos primeros 10 días. Los más comunes son problemas de entrenamiento, relacionados con el motor de NLP. La gente habla raro, complejo, vas a encontrar inputs de usuarios que desafían la imaginación y la cognición. A veces me pasa que ni yo sé lo que la persona quizo decir. Pero ese conocimiento es el jugo mágico sobre el que trabaja tu chatbot y que necesita para aprender.

Luego, la gente va a querer obtener de tu chatbot cosas para las cuáles no fue programado. Si reserva vuelos, ¿por qué no ofrece hoteles también? Hay que evitar la tentación de agregar nuevos features en el momento y preferir un enfoque más sistemático. Registrar cada nuevo caso de uso, priorizarlo, desarrollarlo en un ambiente de prueba, probarlo extensivamente para asegurar que no se pisa con nada del conocimiento previo, y solo cuando estas seguro, ponerlo en producción.

Todo chatbot es un prototipo

Cuando la interacción y la conversación es mecánica, se vuelve aburrida. Siempre deberíamos estar buscando formas de variar y mejorar la experiencia. Cambiar o agregar respuestas para la misma intención, desarrollar la personalidad del bot, ser creativo con el uso de emoji y gif… hay muchas formas de mantener tu bot vivo, pero todo se resume en entender, que tu bebe es sólo un prototipo.

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