Los asistentes virtuales son también conocidos como inteligencia artificial conversacional (IA). Alexa de Amazon, Siri de Apple, Cortana de Windows, Aura de Telefónica, Bixby de Samsung, Irene de Renfe y Sara de Correos son los nombres de los asistentes virtuales más conocidos y usados.

Internet almacena mucha información, accesible generalmente mediante enlaces de navegación pero muy frecuentemente tal información no se encuentra de modo fácil.
Por ello, los asistentes virtuales se presentan como eficaces herramientas en la localización de información en las webs y también fuera de ellas a través de dispositivos móviles, altavoces inteligentes,…
En este artículo te enseñaremos qué es un asistente virtual, cómo funciona, cómo han evolucionado y qué puedes hacer con ellos.
¿Qué es un asistente virtual?
Un asistente virtual es una solución basada en inteligencia artificial y apoyada en otras tecnologías como la biometría, que permite automatizar tareas y/o procesos para mejorar la agilidad y atender de forma más eficaz las necesidades de los usuarios. Las empresas cada vez apuestan más por estás tecnologías para atender a sus clientes.

Su ámbito de aplicación es muy versátil, tanto en industrias como en canales.
Los asistentes virtuales se han convertido en una herramienta esencial para la digitalización de cualquier empresa, en especial en áreas de ventas, atención al cliente o autoservicio.
¿Cómo funcionan los asistentes virtuales?
Son herramientas inteligentes que ayudan a los usuarios a buscar información en la web y en formatos distintos: vídeos, música, noticias… Utilizando técnicas de Inteligencia Artificial podemos ayudar y resolver dudas de los usuarios y/o clientes mediante el uso de lenguaje natural.
Así pues una de ventajas principales es que los usuarios pueden realizar consultas en lenguaje natural a una máquina/software, al igual que si fueran personas humanas, para navegar y acceder a los recursos de la web. El asistente virtual recibe la petición, lo procesa, analiza la solicitud, busca la respuesta y la devuelve al interlocutor mediante el canal que éste elija, habitualmente voz.
Diferencia entre Asistente Virtual y Chatbot
El chatbot es un asistente que funciona como un chat online diseñado para mantener una conversación con una persona a través de respuestas preconcebidas o mensajes estructurados con anterioridad, y generalmente en modo texto.


Mientras que el asistente virtual extiende sus capacidades frente a un chatbot ampliando su uso multicanal con voz, no sólo texto, de modo que su modelo de relación es conversacional, pudiendo a la vez apoyarse en otras funcionalidades de valor añadido como son las biométricas para seguridad, personalización de servicios, etc.
Evolución de los Asistentes Virtuales
En menos de una década, los asistentes virtuales activados por voz han crecido en número, variedad y visibilidad. Actualmente los 4 más importantes son: Siri (Apple), Google Assistant (Google), Cortana (Microsoft), y Alexa (Amazon).
Cuatro de las empresas más importantes del mundo están implementado desde hace unos años Asistentes Virtuales, apostando fielmente por la Inteligencia Artificial (IA). En este sentido, Telefónica y Aura, su IA, se han hecho un hueco importante en el mercado, ya que ha sido la primera telco que ha lanzado una iniciativa de estas características.
El primer lanzamiento de Asistentes Virtuales fue el de Siri, que se presentó en 2011. Actualmente, Siri puede ayudar a los usuarios a establecer un recordatorio, una alarma o una cita del calendario, dar información sobre el clima o llevar a los usuarios a Google para encontrar una respuesta.

Los 4 grandes del mercado
Meses más tarde fue Google el que se sumó presentando Google Now (2012), su asistente personal inteligente que utiliza técnicas como procesamiento de lenguaje natural, texto to speech, deep learning…etc, para ofrecer búsquedas por voz. Sin embargo, no participaba en conversaciones bidireccionales, por lo que en mayo de 2016 se presentó Google Assistant como parte de Google Allo, una aplicación de mensajería. En 2017, Google afirmó estar trabajando en su asistente para permitir respuestas visuales, recopilar información para búsquedas a través de la cámara, o enviar dinero.
En 2013, Microsoft presentó a Cortana y la lanzó en enero de 2015. Cortana se define como un asistente digital personal diseñado para ayudar a los usuarios a llevar a cabo tareas básicas, proporciona respuestas, programa alarmas, envía recordatorios o responde preguntas sobre el tráfico y los resultados deportivos. Funciona en dispositivos con el sistema operativo de Microsoft, sobre todo en ordenadores.
Más adelante, Amazon presentó Alexa y Amazon Echo en los Estados Unidos aunque exclusivamente para los miembros de prime. Se lanzó oficialmente en 2014, para entrar tiempo después en el mercado europeo. Alexa es el primer Asistente Virtual activado por voz vinculado a un dispositivo doméstico independiente en lugar de integrarse exclusivamente en dispositivos electrónicos.
Cómo crear un Asistente Virtual
Cuando estamos «simulando» una conversación, hay detalles que no deben ignorarse. A diferencia de cuando chateamos con un amigo o compañero de trabajo, donde no “procesamos” la información en detalle para formular una respuesta (al menos no conscientemente), con el asistente virtual necesitamos mapear las interacciones para garantizar la mejor experiencia.
Diagrama de flujo
Este es un punto crucial para comprender cómo crear un asistente virtual muy básico. Solo necesitas un papel, un bolígrafo y la conversación más o menos clara en tu cabeza. La idea es estructurar las opciones de la posible conversación anticipadamente para guiar al asistente virtual.
Cuando diseñas una interacción mediante flujos lo que haces es construir un árbol de decisiones para el usuario. En estos encontrarás una pregunta madre, de la que parte todo el diagrama, y diferentes nodos que se derivan de ella. Los nodos son preguntas asociadas a una respuesta. En cada instancia del recorrido, los usuarios deben seleccionar uno de los nodos según su preferencia. Así, seguirán el hilo de la conversación hasta llegar a la información que están buscando.

Es muy importante tener en cuenta que los flujos forman parte de la funcionalidad del asistente virtual, por lo tanto, no son el centro de la conversación.
Existen asistentes virtuales que funcionan al 100% con flujos, estos ofrecen respuestas limitadas, los diálogos están basados en opciones estáticas y el usuario no tiene libertad para hacer otras preguntas por fuera de las ya preconfiguradas. ¿Cómo crees que se sentirá el usuario al ver que no encuentra solución a su problema? Si lo que quieres es que los clientes conversen con los asistentes virtuales y resuelvan sus problemas, debes tener en cuenta el entendimiento del lenguaje natural y un buen diseño de las conversaciones.
Por otro lado, agregando flujos podrás orientar a tus clientes en el caso de que no estén seguros de la información que buscan/necesitan.
Manos a la obra
Hecho el diagrama de flujo, es hora de partir hacia la plataforma.
Un ejemplo de plataforma es Cosmobots , es una herramienta digital para crear asistentes virtuales y chatbots, muy sencilla e intuitiva.
Una de las formas más prácticas de organizar el esqueleto de la conversación es dividirlo en caminos separados. Esto facilita la comprensión de las acciones del asistente virtual y hace que la conversación sea más fluida.
Con las secuencias creadas, es hora de prestar especial atención al texto. Antes de comenzar a escribir, es muy importante tener muy claro quién es la audiencia que interactuará con el asistente virtual y, a partir de ahí, buscar en diferentes canales la respuesta. Este conocimiento asegura que el asistente virtual cree más proximidad al usuario, aumente la retención y haga que la experiencia sea más agradable.
Proceso y Comprensión de Lenguaje Natural (PLN y CLN)

El proceso de lenguaje natural (PNL) se utiliza para dividir la petición del usuario en oraciones y palabras. También estandariza el texto a través de una serie de técnicas como, por ejemplo, convirtiéndolo todo a minúsculas o corrigiendo errores ortográficos antes de determinar si la palabra es un adjetivo o un verbo. En esta etapa, es donde también se consideran otros factores tales como el sentimiento.
La comprensión del lenguaje natural (CLN) ayuda al asistente virtual a entender lo que el usuario ha dicho usando objetos de lenguaje, tanto generales como específicos del dominio, tales como léxicos, sinónimos y áreas de conocimiento. Estos objetos son usados en conjunto con algoritmos o reglas para construir flujos de diálogo que le indican al asistente virtual cómo responder.
Generación del lenguaje natural (GNL)
Ofrecer una experiencia de cliente memorable, personalizada e ir más allá de brindar respuestas prefabricadas, requiere la generación de lenguaje natural. El asistente virtual puede consultar repositorios de datos (ej.: sistemas de back-end integrados y bases de datos de terceros) y utilizar esa información para crear una respuesta.
La tecnología de IA Conversacional lleva el PLN y la CLN al siguiente nivel, permitiendo a las empresas crear sistemas de diálogo avanzados que usan memoria, preferencias personales y la comprensión contextual para ofrecer una interfaz de lenguaje natural realista y atractiva.
Informes y análisis de datos
Es necesario monitorizar, de vez en cuando, las conversaciones y los datos que generan.

Al extraer informes, tendrás información muy valiosa sobre tu negocio, clientes y prospectos.
En la era del marketing 3.0, es primordial contar con una herramienta que te permita medir las expectativas, opiniones y comentarios de los usuarios. Un asistente virtual puede, entre muchas otras cosas, ser un gran canal para escuchar a tu audiencia.
Startups más importantes en asistentes de voz conversacionales

Conclusión
Ahora que sabes cómo crear un asistente virtual, es hora de explorar todo este universo de oportunidades.
Es importante que tengas en cuenta que la IA es un elemento estratégico para la transformación de los negocios y ofrece enormes beneficios empresariales. Además de mejorar la productividad, la tecnología podría también mejorar las condiciones de vida de los trabajadores, puesto que la IA se encargará de las tareas rutinarias posibilitando que los profesionales se especialicen en tareas que aporten más valor a la compañía.
What do you think?
buena pagina pero quiero saber como o donde comprarlo y ocuparlo en el movil
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El avance tecnológico es indudablemente de gran ayuda en los diferentes sectores o áreas de la vida real. Me gustaría saber el uso del big Data en las exploraciones mineras,dando un ejemplo real.
Estimado Alberto, gracias por tu comentario. Para analizar un caso real en el sector que comentas puedes ponerte en contacto con nosotros a través del formulario que encontrarás en la página de Contacto y con mucho gusto estudiaremos tu caso.
Creo que también ha sido muy útil en las predicciones de las ocurrencias de eventos de la naturaleza, como los huracanes, los terremotos, maremotos, las trombas marinas, incluso creo que con los suficientes datos podrán predecir los incendios forestales
Hola muy buen día, soy estudiante de Ciencias de la Tierra y el Big Data es uno de los temas que más se están manejando en la actualidad, pues sus aplicaciones son realmente ilimitadas- Me gustaría que me compartieran un poco de sus conocimientos a manera breve y general sobre las aplicaciones en casos de la vida real que se estén llevando a cabo en sectores como la industria minera, la industria petrolera y algunas otras aplicaciones en la solución de problemas ambientales.
.Espero me puedan compartir un poco de su información, sin duda sería interesante aplicarlo en la solución de problemas de mi área de estudio y de la misma forma compartirlo con mis colegas de profesión, pues es necesario divulgar estos conocimientos para que lleguen a más personas y comiencen a tomarse en cuenta en otras áreas de estudio. Saludos y gracias por su tiempo
Gracias Emiliano por tu comentario y por seguirnos. Iremos publicando nuevos artículos. Suerte en tu carrera!
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Prácticamente todos los municipios grandes lo llevan utilizando hace años para medir y prever niveles de contaminación, tráfico, turismo, y muchos casos mas.
A través de la Big Data, existe el más pavoroso riesgo, todo lo anterior obvia el mayor peligro implícito en este tipo de tecnologías que hoy por hoy están fuera de control. La posibilidad de controlar, manipular, inducir, orientar a poblaciones enteras en pos de obtener objetivos perversos dirigidos por poderes fácticos ubicados en cualquier parte del mundo. Estamos iniciando un proceso que más temprano que tarde terminará con las democracias occidentales.
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[…] conclusiones obtenidas del estudio masivo de datos ya están revolucionando muchos campos que nada tienen que ver con la empresa o el retail. Por ejemplo: Google y el CDC, el centro de control de enfermedades de Estados Unidos, se aliaron […]
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[…] Referencias: wikipedia.org, pauhortal.net, baoss.es, powerdata.es, mintic.gov.co […]
[…] Y, como decíamos, esta tendencia no solo puede ayudarnos a mejorar las ventas en nuestros negocios, si no que, aplicada a otros sectores, puede mejorar nuestra calidad de vida. La administración pública, el turismo, la sanidad, hacienda… todos ellos disponen de grandes almacenes de datos que con un buen análisis y el uso de las herramientas adecuadas pueden aportar importantes soluciones. Hay ya muchos ejemplos reales de uso de Big Data en este sentido: se integran datos de historiales clínicos con otros de redes sociales para detectar brotes de gripe en tiempo real; se usan datos de tráfico rodado para mejorar la movilidad en las ciudades; o el uso de datos personales (a veces trascendiendo el derecho a la privacidad) para evitar ataques terroristas. Ver más ejemplos aquí. […]
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[…] EJEMPLOS: Marketing y ventas son quizá las áreas de mayor aplicación de big data en la actualidad, los datos que se encuentran sirven para entender mejor al cliente. en la salud pública La capacidad de procesamiento de plataformas de análisis de big data nos permite ya descodificar cadenas enteras de ADN en cuestión de minutos y permitirá encontrar nuevos tratamientos y comprender mejor las enfermedades, sus desencadenantes y los patrones de propagación mejoramiento de la seguridad: El sistema de IA creado en el MIT predice el 85% de los ciberataques. Otros ejemplos: Las fuerzas policiales están empezando a utilizar herramientas de big data para dar con criminales e incluso prevenir actividades criminales.Otro ejemplo que lleva años empleándose es en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. https://www.sas.com/es_pe/insights/big-data/what-is-big-data.html https://xombit.com/2015/11/big-data-procesar-informacion http://www.iic.uam.es/innovacion/big-data-caracteristicas-mas-importantes-7-v/ https://www.baoss.es/10-ejemplos-usos-reales-big-data/ […]
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