Según una encuesta realizada a 166 organismos gubernamentales de todo el mundo, los chatbots son la modalidad de IA más común, pues un 26 por ciento ya los utiliza, y un 59 por ciento tiene previsto ponerlos en marcha en un plazo de tres años (véase el gráfico 1). En un estudio de 230 servicios públicos basados en la inteligencia artificial prestados en la Unión Europea, se prima el uso de los chatbots como primera opción, con una proporción de una quinta parte (Comisión Europea, 2020). Se espera que, a escala mundial, el mercado de la IA conversacional tenga una tasa de crecimiento anual compuesta del 22 por ciento durante el periodo 2020-2025 y alcance cerca de 14 000 millones de dólares estadounidenses (USD) (Deloitte, 2017).

Un chatbot o asistente virtual es un algoritmo que mantiene una conversación escrita u oral. Aunque no se trata de una novedad tecnológica —por ejemplo, el primer chatbot fue programado en 1966 para determinar si los humanos eran capaces de discernir si se comunicaban con una persona o una máquina—, ahora su potencial es significativamente mayor gracias a los avances en la inteligencia artificial y a los cambios en los patrones de comunicación (Van Noordt y Misuraca, 2019).

Los chatbots son programas informáticos que reconocen el mensaje emitido por un usuario mediante tecnologías de concordancia de patrones, acceden a la información y responden con la información que encuentran en la base de datos de conocimientos. Aunque los chatbots básicos ofrezcan respuestas preprogramadas para comunicarse, los más avanzados utilizan la inteligencia artificial, gracias a la cual las máquinas pueden analizar y procesar mejor el lenguaje en su contexto (técnica conocida como procesamiento del lenguaje natural). Esto les permite realizar tareas más complejas y entablar conversaciones que se asemejen a las que mantienen los humanos. Los gobiernos utilizan cada vez más los chatbots porque facilitan la atención a un gran número de ciudadanos y les ayudan a orientarse entre políticas y legislaciones complejas para, en última instancia, acceder a los servicios públicos (Henman, 2020).

Impulsar la interacción centrada en el usuario en las instituciones de seguridad social: Experiencias de las instituciones miembros de la AISS

Habida cuenta de la importancia que reviste la interacción con los usuarios para la administración de la seguridad social, no es de extrañar que las instituciones de la seguridad social estén apostando claramente por los chatbots. Aunque pueden mejorar la satisfacción de los usuarios y la eficacia operativa, su puesta en marcha no constituye un proceso lineal. Las oportunidades, los costos y los riesgos asociados pueden variar considerablemente en función de las técnicas de aplicación, los medios de interacción, los objetivos previstos, la capacidad operativa y el canal de interacción (ISSA, 2021). La Asociación Internacional de la Seguridad Social (AISS) promueve el uso responsable de los chatbots en sus Directrices. La directriz 10 de las Directrices de la AISS sobre la Comunicación de las Administraciones de Seguridad Social (AISS, 2019a) se refiere al “uso estratégico de las nuevas tecnologías de la comunicación” en todos los ámbitos relacionados con el uso de los chatbots en las redes sociales y los sistemas de mensajería, y la directriz 14 hace referencia a la información centrada en el afiliado. La directriz 5 de las Directrices de la AISS sobre la Calidad de los Servicios (AISS, 2019b) se centra en “comprender las necesidades y las expectativas de los usuarios”, lo que también se aplica al proceso de desarrollo de los chatbots. Por último, las Directrices de la AISS sobre las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (AISS, 2022a) se refieren a la implementación de un servicio de atención al usuario, incluido un servicio de atención virtual, y al cumplimiento de las solicitudes (directriz 17), así como a los posibles usos de las tecnologías emergentes, que contextualizan el uso de los chatbots como aplicación de la inteligencia artificial (directriz 96). La AISS también ha facilitado el diálogo entre las instituciones miembros acerca de las particularidades de los chatbots. Se dedicó una sesión a la inteligencia artificial durante la 16ª Conferencia Internacional sobre las Tecnologías de la Información y de la Comunicación en la Seguridad Social, en la que se pusieron de relieve las oportunidades y las complejidades asociadas a los chatbots basados en la IA. En el presente artículo se analizan estas experiencias siguiendo el modelo del artículo (AISS, 2021) en el que se describía la aplicación de los chatbots en América Latina.

Oficina Nacional de Empleo, Bélgica

La Oficina Nacional de Empleo (Office national de l'emploi – ONEM) de Bélgica puso en marcha un chatbot para aliviar la presión a la que estaba sometido el centro de contacto debido a la carga de trabajo sin precedentes provocada por la crisis de la COVID-19 (Oficina Nacional de Empleo, 2021 y 2022). El primer chatbot, llamado Marc, se introdujo en mayo de 2020 en el sitio web de la ONEM. En su fase inicial, el chatbot estaba diseñado para atender un único tipo de solicitud: permitió a los ciudadanos obtener rápidamente copias del formulario fiscal que tenían que entregar en el momento de presentar las declaraciones fiscales. En mayo de 2021, se amplió en gran medida y se desplegó un nuevo chatbot, que recibió el nombre de Ori. Gracias al análisis de las preguntas que trataba Ori, en diciembre de 2021 se presentó una versión actualizada. Actualmente responde a un buen número de preguntas sobre temas relacionados con el desempleo y la interrupción de la actividad profesional. También ayuda a los usuarios a navegar fácilmente por el sitio web de la ONEM. Además, sirve para promocionar el uso de la e-box en Bélgica, buzón virtual y seguro con el que las administraciones pueden comunicarse con los ciudadanos. Uno de los aspectos más importantes es que recuerda el contexto en el que se encuentra el usuario cuando formula preguntas, por lo que puede seguir brindándole ayuda con independencia de la página del sitio web en la que se halle o de su forma de navegar por el sitio web. Por último, cabe señalar que los temas que trata el chatbot se actualizan periódicamente a partir del análisis de las preguntas de los usuarios.

Institución del Seguro Social, Finlandia

La Institución del Seguro Social (Kansaneläkelaitos – KELA) de Finlandia puso en marcha dos chatbots, Kela-Kelpo y FPA-Folke, para ayudar a los usuarios a encontrar información sobre las prestaciones en el portal de autoservicio de la KELA (Institución del Seguro Social, 2022a y 2022b). Los chatbots, que se basan en el procesamiento del lenguaje natural, se comunican en dos idiomas, el finés y el sueco, y también entienden el inglés. La KELA empezó a utilizar los chatbots en 2017, que se enriquecieron con información sobre un número cada vez mayor de prestaciones entre 2017 y 2021. En 2020 se unificaron los chatbots Kela-Kelpo y FPA-Folke para que los usuarios no tuvieran que recurrir a diferentes chatbots para obtener información sobre distintas prestaciones. Los chatbots conversacionales facilitan la búsqueda y la interpretación de la información y ayudan a completar solicitudes de prestaciones. Asimismo, el chatbot unificado ofrece consejos personalizados en función de las variables contextuales cuando los usuarios completan solicitudes de prestaciones parentales y asistencia social, entre otros. Durante la crisis de la COVID-19 se introdujo temporalmente un chatbot destinado a atender consultas sobre la asistencia social relacionada con la COVID-19.

Instituto Federal de Alemania del Seguro de Pensiones

El Instituto Federal de Alemania del Seguro de Pensiones (Deutsche Rentenversicherung Bund – DRV Bund) introdujo un chatbot para atender las preguntas frecuentes formuladas por los asegurados (Instituto Federal de Alemania del Seguro de Pensiones, 2021). El principal objetivo era garantizar el acceso a la información las 24 horas del día los siete días a la semana, además de dar un primer paso hacia la creación de un chatbot mucho más completo. El chatbot simula el lenguaje natural basándose en las tecnologías de la inteligencia artificial y puede servir para que el personal pueda dedicarse a asuntos más complejos. Se encuentra en la fase inicial de aplicación, con un uso incipiente (5 por ciento). El DRV Bund tiene la intención de ampliar las funcionalidades del chatbot añadiendo próximamente un asistente para cumplimentar formularios.

Fondo de Previsión de los Asalariados, Malasia

El Fondo de Previsión de los Asalariados (Employees Provident Fund – EPF) de Malasia creó ELYA (EPF Loves You Always), asistente virtual bilingüe, utilizando el procesamiento del lenguaje natural y con la ayuda de un chat en directo (Fondo de Previsión de los Asalariados, 2021a y 2021b). El centro de contacto del EPF recibía un volumen diario de 5 000 llamadas, aunque tenía capacidad para 4 000, por lo que no se atendía el 25 por ciento de las consultas. Al mismo tiempo, en el 82 por ciento de los casos, las respuestas a las preguntas ya estaban disponibles en el sitio web del EPF, lo que significa que el centro de contacto no funcionada eficazmente. Además, los resultados de una encuesta indicaron que el 55 por ciento de los usuarios consideraba que era difícil navegar por el sitio web de la institución. En ese contexto, ELYA se implementó con la finalidad de ayudar a los usuarios a encontrar la información y así reducir el volumen de llamadas que recibía el centro de contacto.

Antes de poner en marcha ELYA se realizó un análisis detallado de los problemas y las necesidades observados en 2017 y 2018. En el periodo 2019-2020 se introdujo un bot básico, seguido por el bot conversacional actual en el periodo 2021-2022. El EPF tiene previsto ampliar las funcionalidades de ELYA en 2023-2024 para que el bot pueda ofrecer asesoramiento. ELYA puede mantener conversaciones en inglés y en malayo y atender preguntas de forma interactiva sobre 30 productos y servicios del EPF. Está disponible en el sitio web del EPF las 24 horas del día los siete días de la semana y, durante el horario de oficina, existe la posibilidad de derivar las consultas en tiempo real a un agente humano. ELYA se alimenta de una base de datos representativos que se ha confeccionado con cuidado gracias a las aportaciones de los agentes de atención al usuario, los correos electrónicos de los usuarios y las consultas habituales que recibe el centro de contacto. Para el diseño de ELYA, el equipo se basó en las Directrices de la AISS sobre la Comunicación de las Administraciones de Seguridad Social, concretamente en su directriz 14. “Información centrada en el afiliado”. Además, el asistente virtual defiende los cuatro principios que se enuncian en las Directrices de la AISS sobre la Buena Gobernanza (AISS, 2019c), a saber, la transparencia, la previsibilidad, la participación y el dinamismo, así como el uso de expresiones claras y sencillas, haciendo hincapié en las plataformas centradas en el usuario.

Resultados

En el cuadro 1 se resumen los resultados que estas instituciones han alcanzado mediante la puesta en marcha de los chatbots.

Cuadro 1. Resultados alcanzados mediante la puesta en marcha de los chatbots

Institución	Resultados obtenidos
ONEM, Bélgica	16 833 personas utilizaron el chatbot, lo que equivale a cerca del 9 por ciento de las que visitaron el sitio web (septiembre de 2021) Se registraron 18 616 conversaciones (septiembre de 2021) Se publicaron 55 275 mensajes (preguntas), de los cuales solo 616 no fueron interpretados correctamente por el chatbot (septiembre de 2021)
Kela, Finlandia	El chatbot mantuvo un total de 64 372 conversaciones (2021) Se formularon 108 817 preguntas (2021) El 89% de los usuarios valoró positivamente la calidad de las conversaciones y el 40% emitió comentarios positivos sobre el chatbot El chatbot a disposición de los usuarios durante la crisis de la COVID-19 mantuvo 18 678 conversaciones y atendió 31 567 consultas
DRV-Bund, Alemania	Se halla en su fase inicial, a la espera de resultados
EPF, Malasia	Se registraron 1,6 millones de conversaciones entre junio de 2020 y marzo de 2021, es decir una media de 6 100 conversaciones diarias de 12 minutos de duración, lo que contribuyó a aumentar el nivel de satisfacción de los usuarios (4,1/5) con la estrategia digital del EPF en su conjunto

Principales factores de éxito

Convertir información administrativa y jurídica compleja en contenido conversacional requiere rigor en el diseño, la formación y la evaluación. La ONEM belga contó con especialistas en desarrollo de clientes que facilitaron información y probaron continuamente el programa para garantizar un lenguaje adecuado para los usuarios estándar. En Malasia, 200 personas realizaron pruebas alfa y beta para el EPF durante el desarrollo del producto, con la intención de garantizar la exactitud y la precisión del chatbot antes de que se pusiera a disposición de la ciudadanía.  Además, humanizarlo y dotarlo de personalidad ayuda al usuario a conectar con él a nivel emocional. El DRV Bund alemán descubrió que el nombre “chatbot” era desalentador para muchos usuarios. Consciente de este reto, el EPF de Malasia diseñó una personalidad específica para ELYA que fuera atractiva para los afiliados.

El mantenimiento y la mejora continuos son fundamentales para una adopción sostenida de la herramienta por parte de los usuarios. Es esencial evaluar la calidad y la precisión de las conversaciones con respecto a los estándares de comparación predefinidos. En Bélgica, la ONEM realizaba un análisis diario de las respuestas proporcionadas por el chatbot para corregir las incorrectas. En cuanto a la KELA de Finlandia, en caso de que el chatbot no pueda responder una pregunta específica, el personal publica rápidamente una respuesta si espera que la pregunta surja repetidamente. El EPF de Malasia pone en marcha herramientas de procesamiento del lenguaje natural por tandas, según el análisis de las consultas de los usuarios.

El éxito de los chatbots se basa en la dedicación del personal y la colaboración entre equipos. La ONEM belga cuenta con un administrador que dirige el desarrollo y el aprendizaje del chatbot. El administrador tiene interés por la informática, pero destaca principalmente por su profundo conocimiento de los servicios y productos que ofrece la ONEM. Pone en común la experiencia complementaria de otros equipos, como los de informática, desarrollo de clientes, etc. En Finlandia, la KELA emplea a personas que se encargan de crear los diálogos, entrenan al chatbot y mantienen la calidad, en colaboración con los especialistas en desarrollo de clientes. En Alemania, el DRV Bund cuenta con un equipo de redacción, cuyos miembros se contratan entre el personal administrativo y reciben formación editorial. El EPF de Malasia ha creado un equipo multidisciplinar compuesto por personas que desarrollan y alimentan los bots, preparan las conversaciones, administran los sistemas y analizan la IA.

Las inversiones en infraestructuras revisten la misma importancia que las inversiones en personal para el correcto funcionamiento de los chatbots. El DRV Bund alemán estudió varias opciones para integrar su chatbot en el sitio web. La pila tecnológica existente y la escala prevista son factores clave que influyen en la elección de la tecnología. En el caso del DRV Bund, usar tecnología suministrada por uno de los principales proveedores de computación en la nube reduce los costos.

Por último, es importante resaltar que existen otros canales además de los chatbots. Para establecer un diálogo eficaz con los usuarios, las instituciones de seguridad social necesitan disponer de canales digitales y físicos. Cada uno de ellos presenta funcionalidades únicas y complementarias. Por ejemplo, la KELA combina el chatbot con 147 puntos de atención a la ciudadanía, puntos habilitados para prestar servicios a distancia en 79 municipios, servicios electrónicos y un centro de contacto. Particularmente en el caso del chatbot web, la KELA vela porque no se limite a repetir información que ya está disponible en el sitio web, sino que mejore su utilidad ofreciendo a los usuarios detalles y ejemplos adicionales. Con el tiempo, la mejora de la eficacia de los chatbots puede reducir la utilización de los demás canales, aspecto que hay que tener en cuenta en la planificación y la asignación de recursos.

Consideraciones finales

De acuerdo con algunas estimaciones, a finales de 2022 hablaremos, en promedio, más con los bots que con nuestros cónyuges (Deloitte, 2017). Por ello, los chatbots serán una parte esencial de la estrategia integral de comunicación de las instituciones con los usuarios.

De las experiencias de los miembros de la AISS que se presentan en este artículo se desprenden varias lecciones fundamentales para las instituciones de seguridad social. En primer lugar, los chatbots son complementarios con respecto a la intervención humana y a otros canales digitales existentes: pueden reemplazar a algunos de ellos, mejorar otros y, en algunos casos, es posible que coexistan con distintos canales porque el marco legal y las consideraciones relativas a la privacidad desincentiven el uso de chatbots. En segundo lugar, no hay que subestimar el ciclo de desarrollo vinculado a los chatbots. Para las instituciones, puede resultar útil empezar poco a poco, con objetivos limitados, como en el caso de la ONEM de Bélgica y el EPF de Malasia. En tercer lugar, la enorme complejidad que implica desarrollar algoritmos que conviertan la información de carácter administrativo en contenido conversacional y tengan en cuenta el contexto de los usuarios requiere procesos altamente cíclicos para entrenar y poner en marcha nuevas soluciones de aprendizaje automático del NLP en periodos muy cortos, quizás a diario. Por ello, es necesario invertir en recursos humanos, normalmente especializados en atención al usuario, que se dediquen específicamente al análisis, la evaluación y el mantenimiento. En cuarto lugar, los chatbots deben tener en cuenta las perspectivas de los afiliados, lo que significa ponerse en contacto de forma regular con ellos para conocer sus opiniones. Por último, los chatbots plantean nuevas preocupaciones desde el punto de vista jurídico y ético para las instituciones de seguridad social (Henman, 2020). Por ejemplo, la ONEM tuvo que asegurarse de que el bot no recopilara datos personales de conformidad con la estricta legislación sobre la privacidad. A medida que la IA se vuelve más sofisticada, una de las mayores preocupaciones radica en que pueda aprender conductas perjudiciales a raíz de su interacción con los usuarios (AISS, 2020).

Como muestran las experiencias anteriores, los organismos de seguridad social que gestionan de manera proactiva las cuestiones relacionadas con la responsabilidad y la protección de los afiliados están mejor preparados para aprovechar plenamente los beneficios de los chatbots inteligentes. La AISS ayuda a las instituciones miembros a adoptar la tecnología de los chatbots y a abordar los desafíos que plantea su implementación, en particular los relacionados con la aplicación de la IA, mediante la publicación de Directrices (AISS, 2022a), el intercambio de buenas prácticas entre las instituciones (AISS, 2020 y 2022b) y la organización de reuniones.