Si bien los servicios en línea que ofrecen las instituciones, permiten realizar operaciones en forma cada vez más eficiente, en general no incluyen la posibilidad de realizar preguntas o consultas abiertas. En este contexto los chatbots (servicios de consulta automatizada) surgen como una herramienta de valor agregado.

Un chatbot, chat robot o bot es una herramienta que permite mantener conversaciones con los usuarios, simulando la conversación con una persona, dándole respuestas automatizadas a sus preguntas más comunes. Se trata de una tecnología que permite al usuario mantener una conversación sin que haya una persona física contestando y que, por lo tanto, puede estar disponible en forma permanente.

Los chatbots son un tipo particular de asistente virtual, que ayudan a las personas a realizar tareas por medio de la interacción oral o escrita. Estas herramientas se integran en general en sitios web, aplicaciones de negocios, redes sociales o sistemas de mensajería instantánea.

En la actualidad existe un gran interés y aplicación creciente de este tipo de tecnologías en la seguridad social, ya que permiten implementar, en plazos de pocos meses y con costo/beneficio apropiados, servicios de respuestas a consultas abiertas. Esta tendencia se observa a través de buenas prácticas y experiencias presentadas por miembros de la Asociación Internacional de la Seguridad Social (AISS) de todas las regiones.

A partir de las experiencias, y a través de sus directrices, la AISS promueve el uso de este tipo de herramientas. Dentro de las Directrices de la AISS sobre la Comunicación de las Administraciones de Seguridad Social (AISS, 2016), la Directriz 10 hace referencia al  “Uso estratégico de las nuevas tecnologías de la comunicación”, en todo lo vinculado a la interacción de los chatbots con las redes sociales y los sistemas de mensajería; y en  las Directrices de la AISS sobre la Calidad de los Servicios (AISS, 2019) la Directriz 5 pone el foco en “Comprender las necesidades y expectativas de los usuarios”,  que sirve de base para la generación de información y bases de conocimiento sobre las que se apoyan las implementaciones de los asistentes virtuales.

Principales beneficios de implementar un chatbot

La implementación de chatbots en servicios de seguridad presentan una serie de beneficios potenciales.

Primero, el aumento en la satisfacción de los usuarios. Dada la respuesta inmediata del chatbot, que aporta una rápida solución de requerimientos que se le surgen a los usuarios cuando navegan por el sitio web de las instituciones. Asimismo, se cuenta con una mayor disponibilidad del servicio de consultas, ya que el chatbot está disponible 24 horas los 7 días de la semana los 365 días del año.

El mayor uso del servicio genera un incremento de la cantidad de usuarios interactuando con la institución, ya que se ha comprobado que la incorporación de chats como sustitutos de los formularios web en los sitios web, fomenta la interacción de los usuarios a través de estos canales, minimizando las interacciones presenciales o telefónicas. Esto también permite mejorar la capacidad para relevar información de los usuarios, debido a que los chatbots pueden atender a miles de usuarios al mismo tiempo, extrayendo y registrando información relevante de los mismos. La institución puede utilizar esta información para fines estadísticos y de análisis de los servicios prestados, y con ello mejorar la experiencia del usuario en futuras interacciones.

Finalmente, se puede lograr una mejora de la relación costo/beneficio de los servicios de consultas, ya que los chatbots no requieren de una persona física a tiempo completo que esté atendiendo a los usuarios. El chatbot se encarga de atender en tiempo real y en cualquier momento del día a los usuarios, lo que permite reducir costos y mejorar la calidad de los servicios ofrecidos.

Asimismo, los chatbots basados en inteligencia artificial (IA) son capaces de aprender en forma permanente a través de la interacción con los usuarios, y por lo tanto aumentar la amplitud y calidad de las respuestas constantemente.

Tipología de chatbots y sus clasificaciones

Al momento de considerar la implementación de un chatbot, resulta importante definir aspectos tales como, qué necesidad del usuario se desea cubrir, qué tipo de tecnología resulta necesaria, y a través de que canal se prefiere implementar. Esto permite analizar los diferentes tipos de chatbots e identificar cual se adapta mejor a las necesidades planteadas.

Existen diferentes tipos de chatbots, con diferentes niveles de sofisticación, complejidad y costos de implementación y gestión. De hecho, se pueden clasificar según diferentes criterios.

Por un lado, los chatbots se pueden clasificar según las técnicas de implementación y el mayor o menor uso de IA. Los chatbots que utilizan IA, también llamados chatbots cognitivos o inteligentes, permiten poner en práctica servicios más sofisticados y con calidad de respuestas más cercanas a las que daría un operador humano, pero su implementación se basa en un proceso de entrenamiento del sistema de IA en lugar de un desarrollo de software tradicional, lo cual requiere la disponibilidad de datos representativos de la interacción con el usuario. Existen también chatbots basados en una programación tradicional basada en reglas y operaciones.

Los chatbots también se pueden clasificar según el medio de interacción, ya sea solo de texto, interpretando peticiones habladas o a través de una interacción multimedia (p.ej. video). También se pueden clasificar según la finalidad de la interacción (p.ej. contacto, información, asistencia en línea), y según si su capacidad operativa le permite realizar transacciones de negocios. El canal de interacción sobre el que se implementa el chatbot constituye también un criterio de clasificación, diferenciándose por ejemplo los casos en que se utiliza el sitio web, redes sociales o aplicaciones de mensajería. En este sentido, las instituciones pueden aplicar una estrategia omnicanal, que consiste en integrar múltiples canales de comunicación teniendo en cuenta preferencias del usuario.

Todas estas clasificaciones y tipos de chatbots pueden combinarse de distintas formas para dar lugar a soluciones específicas diseñadas a medida para cada institución.

Cuadro 1. Categorias

CATEGORIAS DE CHATBOTS
Según las técnicas de implementación y la aplicación de inteligencia artificial	Tipo ITR (en inglés Interactive Text Response)	Respuesta de interacción de texto. No requieren la aplicación de inteligencia artificial ya que funcionan en base a comandos. Utilizan botones predefinidos y siguen una lógica secuencial a partir de un menú de opciones previamente establecido.
	Detección de palabras (en inglés word-spotting)	Respuesta en función del reconocimiento de palabras clave, en función de las cuales dan una respuesta preconfigurada.
	Cognitivos - chatbots inteligentes	Basados en técnicas de inteligencia artificial como ser Machine Learning. Tiene capacidades para comprender y procesar el lenguaje natural (en inglés NLU - Natural Language Understanding). Son contextuales, es decir que son capaces de interpretar la intención del usuario, el contexto y formular respuestas de cero. Los chatbots cognitivos van aprendiendo en base a las interacciones pasadas y/o a través de nueva información que se le proporciona.
Según el medio de interacción	Chatbot de texto	Interactúa a través de mensajes de texto, como una herramienta de chat clásica.
	Chatbot cognitivo de voz	Usa la voz como interfaz. Interpreta las peticiones habladas de los usuarios y las responde a través del altavoz. Es análogo a un IVR (en inglés Interactive Voice Response) pero con capacidad de interpretar las locuciones y dar respuestas contextuales.
	Chatbot multimedia	Combina mensajes de texto integrándolos con otros elementos más dinámicos como  imágenes, botones y otros contenidos, simulando la conversación humana real a través de aplicaciones de mensajería.
Según la finalidad del chatbot	Contacto	Se utiliza como sustitución de formularios en las páginas web.
	Soporte y atención al usuario	Funcionan como un sistema de preguntas frecuentes interactivo.
	Asistente de servicios en línea	Acompañan al usuario en los diferentes pasos de los trámites web.
	Sociales	Están orientados a dar contenidos personalizados en forma conversacional.
Según las capacidades operativas	Transaccionales	Permiten ejecutar una transacción o proceso de negocio. Requieren interacción con los sistemas internos o servicios provistos por terceros para buscar información o realizar las transacciones.
	No transaccionales	Su función se remite al espacio del chat. En general se utilizan para preguntas frecuentes o relacionadas a la navegación de un sitio.
Según el canal	Sitio web	Se integra en un sitio web para interactuar con los visitantes.
	Redes sociales	Se utiliza para asegurar la fidelidad de los usuarios y responder a sus consultas las 24 horas del día.
	Mensajería instantánea	Se integra a las aplicaciones de mensajería que use la organización.
	Omnicanal	Se integran múltiples canales de los anteriormente mencionados teniendo en cuenta preferencias del usuario. Por ejemplo, el usuario podría interactuar a través de redes sociales y al mismo tiempo poder acceder a información en el sitio web y enviar un mensaje.

Independiente del tipo de chatbot que se decida implementar, siempre se debe ofrecer la posibilidad de interactuar con un operador humano en caso que el usuario o la complejidad de la operación lo requieran. Idealmente la conversación debería poder continuarse por cualquier canal. Para esto, se requiere la transferencia de la conversación y todo su contexto a un centro de atención telefónica, y capacidad de omnicanalidad para integrar dichos canales en forma consistente.

Implementación de chatbots en seguridad social

Las  experiencias presentadas sobre este tema en el concurso del premio de buenas prácticas de la AISS para las Américas 2020, así como presentadas en otras actividades de la AISS, muestra una tendencia en la implementación de chatbots por parte de instituciones de seguridad social. A continuación, se describen algunas experiencias concretas.

Argentina

En Argentina la Superintendencia de Riesgos de Trabajo (SRT) se propuso descongestionar el servicio telefónico de atención al público y dar respuesta rápida a los usuarios, y de esta forma poder dedicar los operadores de atención telefónica más especializados para resolver las consultas de mayor complejidad. El desafío que se le presentaba a la SRT era el de llegar a una mayor cantidad de usuarios a través de un servicio de atención que responda consultas más frecuentes de manera rápida y eficaz los 7 días de la semana, las 24 horas.

Para esto, la SRT implementó a “Julieta” una asistente virtual (SRT, 2020) que se centra en respuestas sobre el sistema de riesgos de trabajo, pero también sobre el estado de expedientes ante el organismo, la afiliación a una aseguradora de riesgos de trabajo, así como la posibilidad de  consultar en qué oficina corresponde iniciar un determinado trámite.

El chatbot se implementó a través de una estrategia gradual, con una primera etapa donde se generó una base de conocimiento con una cantidad limitada de preguntas y respuestas. Fueron 100 respuestas con unas 3000 formas diferentes de preguntas a esas respuestas. En una segunda etapa se utilizó un focus group con empleados que interactuaban con el chatbot, a partir de la cual se duplicaron las respuestas (200), generándose 8500 formas diferentes de preguntas. Con esta evolución se disminuyó el margen de error pasando del 30 por ciento al 7 por ciento, es decir que el 93 por ciento de las respuestas de Julieta se catalogaron como acertadas. En 2019 con un promedio diario de 500 consultas, por parte de 85 000 usuarios, se generaron 200 000 interacciones con Julieta. La SRT tiene planificada una siguiente etapa donde prevé la integración con un servicio de mensajería.

La figura siguiente muestra la pantalla de Julieta.

Brasil

En Brasil el Instituto Nacional de Seguridad Social (INSS), implementó un asistente virtual llamado “Helô” (INSS, 2020) con el objetivo inicial de responder consultas sobre el uso de la plataforma digital “Meu INSS” y actualmente en proceso de expansión hacia un servicio hibrido con atención humanizada para asuntos más complejos.

El escenario de la emergencia sanitaria producto del COVID-19, llevo a cerrar servicios presenciales e incrementó por lo tanto el uso de Meu INSS. Esta situación aceleró la necesidad de poder obtener información oportuna de manera fácil y ágil, brindando una mejor orientación al ciudadano.

Con Helô, el INSS apunta a promover mayor transparencia, e incrementar las posibilidades de interacción, ofreciendo un servicio continuo los siete días de la semana las 24 horas. A su vez con esta implementación es posible optimizar el trabajo del personal de atención, minimizando la interacción humana en actividades de baja complejidad.

Al igual que en la experiencia de la SRT de Argentina, esta iniciativa se implementó en fases. Una primera fase, con una implementación del asistente virtual basado en reglas con palabras claves y una segunda fase con la creación de una base de conocimiento que permite focalizar el servicio según el perfil del ciudadano, y que se integre con otras plataformas de redes sociales y con plataformas de mensajería. Tras un mes en producción, se recibieron un millón de llamadas, con un promedio de 32 000 ciudadanos por día. El 57 por ciento de los ciudadanos que interactuaron con Helô indicaron que respondió de manera correcta.

El aspecto gráfico de Helô se puede observar en la figura siguiente.

Panamá

La Caja de Seguro Social (CSS) de Panamá implementó a ”RoVi” – un robot virtual (CSS, 2020) como asistente para automatizar la atención y responder las preguntas más frecuentes de los asegurados. El desafío al cual se enfrentaba la CSS era mejorar la calidad de los servicios de salud, dotándolos de mayor equidad, eficacia, eficiencia y con un enfoque integral.

En el marco de su plan estratégico, que establece la creación de modelos basados en nuevas tecnologías que acerquen la oferta de servicios al ciudadano, la CSS desarrolló un conjunto de iniciativas dentro de las cuales se encuentra la creación del Consultorio Digital, la posibilidad de realizar pagos en línea y la implementación de RoVi como forma de agilizar los trámites de los asegurados a través de una asistencia virtual permanente.

Parte de la digitalización de servicios llevada adelante por la CSS apunta a ofrecer atención médica básica en forma remota desde cualquier dispositivo telefónico, lo cual se ha logrado en un 100 por ciento a través del Consultorio Digital. La recepción del sistema de recaudación basado en planillas en línea también ha sido positiva, y en cuatro meses lo han utilizado 54 000 empleadores, recibiendo 8000 transacciones de la cuota obrero-patronal, y en lo relativo a pagos a jubilados y pensionados, el 42 por ciento se realizó en línea. Todos estos resultados se acompañaron con la ampliación y modificación del centro de atención telefónica pasando de una oficina física a una virtual.

RoVi se inserta en dicho marco de digitalización y permite orientar al asegurado sobre los diferentes servicios ofrecidos por la CSS. En particular, permite informar sobre el estatus de su solicitud de medicamentos, si fue aprobada, si está en proceso o si está por dispensar.

RoVi se inserta en la página web de la institución, tal como se muestra en la figura siguiente.

Uruguay

En Uruguay, el Banco de Previsión Social (BPS), implementó un chatbot para servir como asistente virtual posicionado como funcionario del BPS (BPS, 2020), apuntando al universo de trabajadores del hogar, que es un grupo identificado como de difícil cobertura.

La iniciativa del chatbot – asistente virtual se enmarca en una estrategia más amplia para promover la inclusión y formalización de este colectivo en la seguridad social, a través de la aplicación de tecnologías avanzadas. El desafío concreto al que se enfrentaba el BPS era mejorar la calidad, el acceso y la difusión de información, así como facilitar las gestiones del empleador.

Para mejorar la cobertura de los trabajadores del hogar, el BPS desarrolló un conjunto de iniciativas que abarcan la centralización de la gestión ante el organismo, el impulso de la autogestión mediante la aplicación móvil, la atención multicanal mediante un teléfono gratuito, el envío de mails autenticados, la atención personalizada presencial y en redes sociales, y la implementación del chatbot inteligente disponible siete días de la semana las 24 horas de forma de brindar servicios de atención a consultas.

El asistente virtual se implementó con 70 intenciones (19 de ellas de “chit-chat”, que corresponden a la conversación informal). La interfaz de usuario está enriquecida con botones de respuestas sugeridas, animación y material audiovisual. Además, la propia lógica del asistente virtual prevé reintentos para derivar la conversación a un agente humano.

Como resultado de esta estrategia, el 95 por ciento de las gestiones ante el BPS son realizadas en forma remota. El 57 por ciento de las inscripciones de trabajadores y el 42 por ciento de los pagos se realizan en línea. Durante 2019 el promedio mensual de interacciones del asistente virtual fue de aproximadamente 1300 consultas mensuales. El 97 por ciento de las consultas fueron respondidas con interacción exclusiva del asistente virtual, mientras que el 3 por ciento restante requirió de la intervención de un funcionario.

La figura siguiente muestra la pantalla del chatbot.

Resumen de resultados y factores críticos de la implementación

Todas las buenas prácticas presentadas sobre esta temática apuntan a dar soporte y asistencia al usuario, ya sea a través de respuestas a preguntas frecuentes o guías para la ejecución de servicios en línea. Todas las implementaciones están realizadas sobre sitios web, más allá que algunas organizaciones están visualizando evoluciones hacia redes sociales y aplicaciones de mensajería.

Cuadro 2. El cuadro siguiente resume los resultados y la tipología de chatbots descriptos anteriormente.

País e institución	Foco	Resultados principales	Técnicas de implementación	Finalidad	Capacidad operativa	Canal
ARGENTINA –  SRT	Preguntas frecuentes Consultas en línea sobre sistemas transaccionales	93% de respuestas correctas	Cognitivo, basado en inteligencia artificial (IA)	Soporte y asistencia al usuario asistente de servicios en línea	Transaccional	Sitio web.   Mensajería (futuro)
BRASIL – INSS	Preguntas sobre Meu INSS	57 % de usuarios satisfechos con la respuesta	Cognitivo, basado IA.	Soporte y asistencia al usuario	No transaccional	Sitio web.   Redes sociales y mensajería (futuro)
PANAMA –CSS	Preguntas frecuentes	100% de dispositivos habilitados	Cognitivo, basado IA.	Soporte y asistencia al usuario	No transaccional	Sitio web
URUGUAY  – BPS	Consultas sobre trabajo doméstico	97% de respuestas exclusivas del asistente virtual	Cognitivo, basado IA.	Soporte y asistencia al usuario	No transaccional	Sitio web

Los principales factores críticos identificados para la implementación, están asociados al apoyo de la alta dirección y  a la estrategia institucional para incorporar nuevas tecnologías que acerquen los servicios al ciudadano; esto se refleja a través de la inclusión en el plan estratégico de la institución o promoviendo estrategias de implementación de soluciones fuertemente basadas en tecnologías.

Otro factor a destacar es la importancia de la capacidad técnica del equipo que desarrolla el proyecto, tanto en lo que refiere a la temática de seguridad social sobre la cual se va a entrenar el chatbot, como en relación al conocimiento del público al que se apunta, de sus necesidades y comportamiento esperado. En el caso de los chatbots cognitivos, también resulta fundamental la disponibilidad de datos para entrenar los algoritmos basados en inteligencia artificial.

Finalmente cabe destacar la estrategia planteada por todas las buenas prácticas presentadas en cuanto al abordaje en etapas, comenzando por soluciones más simples, ya sea por la dimensión de los temas a incluir o por los canales con los que se comienza.

Conclusiones

Los chatbots se pueden definir como herramientas informáticas que se comportan como un asistente virtual y son capaces de mantener conversaciones con los usuarios, ya sea ofreciéndoles respuestas preestablecidas a un determinado tipo de preguntas o bien entendiendo la intención y los datos del usuario.

Las instituciones de seguridad social los están utilizando en forma creciente para implementar servicios de atención ininterrumpida a usuarios a través de los cuales pueden realizar consultas. Como lo muestran los casos analizados, las instituciones están utilizando chatbots basados en inteligencia artificial, lo cual les permite aprender por sí mismos y con el paso del tiempo mantener conversaciones más complejas y naturales.

Los chatbots más evolucionados incorporan funciones avanzadas de voz y procesamiento natural del lenguaje que les permiten descifrar preguntas independientemente de las diferencias tonales de sus interlocutores, así como decodificar sus intenciones. Algunos de ellos ofrecen una experiencia tan auténtica, que es muy difícil determinar si el que contesta es un robot virtual o un ser humano.

El desafío consiste en lograr que los chatbots presten servicios cada vez más similares a los provistos por humanos. Para ello es necesario que tengan la habilidad de abarcar otras dimensiones más allá de la compresión lógica de las intenciones. Muchas implementaciones ya utilizan tecnologías de procesamiento y comprensión del lenguaje natural, pero aún carecen de la información contextual necesaria para entender el estado emocional de los usuarios.

Para el futuro se habla de que la inteligencia artificial comience a integrar la visión y la voz para detectar emociones a partir de expresiones faciales, entonación de la voz o patrones de comportamiento y de esta forma poder dar respuestas personalizadas más adecuadas a cada situación, creando así interacciones con los usuarios más cómodas y naturales. En definitiva, serán reacciones más parecidas a como las haría una persona.

Más allá del servicio de chatbots, estos desarrollos también les permiten a las instituciones mejorar su capacidad de innovación a través de la adopción tecnologías emergentes, tales como la inteligencia artificial, que luego podrán aplicarse en otras áreas.

Referencias

AISS. 2016. Directrices de la AISS sobre la Comunicación de las Administraciones de Seguridad Social (Edición revisada y aumentada). Ginebra, Asociación Internacional de la Seguridad Social.   

AISS. 2019. Directrices de la AISS sobre la calidad de los servicios (Edición revisada). Ginebra, Asociación Internacional de la Seguridad Social.

Banco de Previsión Social. 2020. Buenas prácticas y experiencias exitosas en la extensión de la cobertura para los trabajadores domésticos (Buenas prácticas de seguridad social). Ginebra, Asociación Internacional de la Seguridad Social.

Caja de Seguro Social. 2020. Técnicas avanzadas de automatización de los procesos implementados (Buenas prácticas de seguridad social). Ginebra, Asociación Internacional de la Seguridad Social.

Instituto Nacional de Seguridad Social. 2020. Helô, el asistente virtual del Instituto Nacional de Seguridad Social (Buenas prácticas de seguridad social). Ginebra, Asociación Internacional de la Seguridad Social.

Superintendencia de Riesgos del Trabajo. 2020. Julieta Lanteri, primer chatbot de la administración pública nacional argentina (Buenas prácticas de seguridad social). Ginebra, Asociación Internacional de la Seguridad Social.