Muchos proyectos de asistentes empiezan por la tecnología: «queremos un chatbot con IA» o «queremos un agente de voz». Es comprensible, porque la tecnología es lo que más se ve. Pero cuando se empieza por ahí, es fácil acabar con algo que funciona en la demo y que nadie usa.
Gartner predijo en julio de 2024 que al menos el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarían tras la prueba de concepto antes de terminar 2025. Entre las causas citaba datos de mala calidad, riesgos mal controlados, costes que se disparan y un valor de negocio poco claro (Gartner, 2024). La mayoría de esas causas se ven venir si antes de construir te haces unas cuantas preguntas.
1. ¿Qué conversaciones quieres tener?
Un asistente existe para mantener conversaciones con tus clientes o usuarios. Conviene empezar por saber de qué tipo:
- Transaccionales: el objetivo es hacer algo, como comprar, pedir una cita o tramitar un reembolso. Lo importante es completar la tarea sin errores.
- Informativas: el objetivo es resolver dudas, como las preguntas frecuentes de una web o el horario de un servicio. Aquí manda la calidad del contenido que tengas.
- De entretenimiento o acompañamiento: jugar, aprender, meditar. Importan el ritmo, la personalidad y que apetezca volver. Es el caso de Diana, la aplicación de meditación que hicimos con Grupo Planeta para Alexa.
Muchos asistentes mezclan varios tipos, pero uno suele ser el principal, y eso cambia qué hay que diseñar con más cuidado.
2. ¿Dónde va a estar la persona cuando hable con él?
La misma conversación funciona o fracasa según el sitio. Bill Buxton, investigador de Microsoft, propuso pensar en place-onas, el equivalente a las personas del diseño pero aplicado a los lugares. Cada lugar deja libres o bloquea las manos, los ojos, los oídos y la voz. En el coche tienes las manos y los ojos ocupados, pero puedes hablar y escuchar. En una biblioteca, al revés (Intercom, 2017).
Esta pregunta descarta ideas enseguida. Un tótem que responde por voz en una biblioteca, donde hay que guardar silencio, no tiene sentido. En una gasolinera, el ruido haría imposible entenderse. Cuando diseñamos con Sanitas el asistente de voz de las habitaciones de su hospital de Valdebebas, el contexto marcó muchas decisiones: un paciente que habla desde la cama, que puede no ver bien la pantalla y para el que el aviso a enfermería tiene que funcionar siempre (caso Sanitas).
3. ¿Por qué canal y en qué modo?
Las opciones hoy son muchas: una llamada de teléfono, WhatsApp u otra aplicación de mensajería, la web o la aplicación propia, un asistente como Alexa, un dispositivo con pantalla o sin ella. Y en cada canal, la interacción puede ser hablada, escrita o una mezcla de las dos con elementos visuales.
La pregunta útil es por dónde te buscan ya tus clientes. Si la mayoría llama por teléfono, un chatbot en la web puede no llegar a quien más lo necesita. Si escriben por WhatsApp, pedirles que descarguen una aplicación es añadir un obstáculo.
4. ¿Qué tipo de producto necesitas?
Hay tres caminos, y no cuestan lo mismo:
- Un asistente propio, que concentra lo esencial de tu servicio. Es el camino más ambicioso.
- Una extensión de un asistente que ya existe, como una aplicación para Alexa o una integración con otro asistente de uso general.
- Una función conversacional dentro de un producto que ya tienes: un chat de ayuda en la web o una búsqueda por voz en la aplicación.
Muchas veces la tercera opción da más valor con menos riesgo, y sirve para aprender antes de ir a por la primera.
5. ¿Cómo sabrás si ha funcionado?
Un asistente es una inversión, y hay que decidir antes cómo se va a medir. El diseño centrado en las personas suele mirar tres cosas a la vez: si es deseable para quien lo usa, si es factible con la tecnología disponible y si es viable para el negocio (Explorer Labs).
- Para las personas: qué problema les resuelve y si es más cómodo que lo que hacen ahora. A veces el valor está en la accesibilidad o en poder usarlo a cualquier hora.
- Para la tecnología: si el entorno lo permite (ruido, conexión, idioma) y qué errores son tolerables.
- Para el negocio: qué objetivo concreto persigue. Reducir costes es la respuesta automática, pero conviene pensar también en resolver más casos a la primera, llegar a gente nueva o dar mejor servicio.
Si no puedes escribir en una frase qué número tiene que mejorar, todavía no sabes qué estás construyendo.
6. ¿Qué sabes ya de cómo hablan tus usuarios?
Antes de escribir una sola respuesta, mira lo que ya tienes. Las conversaciones del servicio de atención al cliente, los correos, los comentarios en redes sociales y lo que la gente busca en tu web dicen qué preguntan, cómo lo preguntan y con qué palabras. Es la mejor materia prima para diseñar, y la fuente de las frases con las que después se prueba el asistente.
7. ¿Qué puedes probar esta misma semana?
La última pregunta es la que más acelera. En una entrevista con La Nave Nodriza sobre el taller que imparto, lo resumía así: con el prototipado «aprendes cuanto antes si el producto y la conversación funcionan o no» (La Nave Nodriza, 2022).
Una conversación es algo abstracto hasta que la oyes. Un prototipo permite comprobar si la pregunta del asistente se entiende a la primera, si la persona tarda demasiado en responder o si hace falta apoyo visual. Y sirve para que todo el equipo hable de lo mismo: dos personas pueden estar imaginando soluciones distintas para el mismo problema.
Hoy, con los modelos de lenguaje, un prototipo que conversa de verdad se puede montar en pocos días. Esa facilidad tiene una trampa: el prototipo parece terminado y se salta la parte de probarlo con personas reales. Esa es la parte que más enseña.
En resumen, antes de construir
- El tipo de conversación principal.
- El lugar y la situación de uso.
- El canal y el modo: voz, texto o ambos.
- El tipo de producto, empezando por lo más pequeño que aporte valor.
- La métrica que tiene que mejorar.
- Las conversaciones reales que ya tienes.
- Un prototipo probado con personas.
Estas preguntas son el punto de partida de nuestros proyectos de diseño de conversaciones y de investigación y prototipos.
Referencias
