¿Están satisfechos los usuarios de los chatbots?

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En el texto Ojo avizor con los "falsetes pero peligrosos"[1], definía lo que se entiende por bot o social bot siguiendo a F. Kara[2], N. Proferes, S. Payne y P. Efthimion[3], como un diseñado perfil virtual falsificado, que pulula en Social Media y que se comunica autónomamente, en función de la estrategia diseñada por su creador. El contacto puede ser sencillo, mediante mensajes simples, o más complejo, incluyendo la interacción de los “engendradores humanos”[4]. Actualmente, se aprovechan del big data y de la inteligencia artificial (IA) para lograr interacción muy real, lo que se está conociendo como chatbot, es decir, software que mantiene una conversación con un usuario sobre una cuestión, temática o consulta específica, por lo que dificulta sobremanera su detección. Cuando trabajan en grupo, lo que suele ser usual[5], su actividad es similar a los spambots o aplicaciones de envío de spam[6]. En relación a los usos, L. Finger[7] enumera los siguientes: fomento artificial de la fama de un personaje, un proyecto, una institución… como herramienta publicitaria, para destruir la imagen de un contrincante, para influir en la opinión pública, para desactivar, desnaturalizar o embarrar información importante, para suplantar perfiles, etc. En cuanto a cómo se detecta un bot, reitero que cada vez es más difícil. Los expertos referenciados apuntan pautas: sin imagen o imagen genérica, porcentaje de seguidores respecto a los contactos, porcentaje de me gusta y otros patrones sospechosos de conducta virtual. Finalmente, fijarse en los matices, por ejemplo, que diga que es de una institución y, sin embargo, su correo electrónico no sea corporativo.

Coincido con M. Jamwal y otro[8] en que la innovación tecnológica ha alterado drásticamente la dinámica de los modelos de negocio en la mayoría de los sectores económicos, siendo las aplicaciones móviles en general “el impulso tecnológico más actual” (Hasmin y otro)[9], y, en específico, las soluciones basadas en IA, con los chatbots como punta de lanza, las que brindan a los usuarios[10] servicios de información comercial durante las veinticuatro horas del día, a la par que van recopilando datos sumamente interesantes, ajustando sobremanera los gastos comerciales operativos, optimizando el tiempo y proporcionando expectativas interesantes de ingresos (Morosan y otro)[11]. Sin embargo, parece que la satisfacción de los usuarios respecto al uso de estas tecnologías está por los suelos (J. Yun y otros)[12], debido a cuestiones tales como dudas respecto a la privacidad (X. Luo y otros)[13], deficiente traducción en la interacción idiomática (P. Brandtzaeg y otro)[14] o, incluso, problemas de rendimiento de la propia aplicación (H. Fan y otros)[15]. Por lo anterior, cabe preguntarse por qué estos usuarios siguen utilizando los chatbots a pesar de su bajo índice de satisfacción y por qué las empresas siguen ofreciéndolos a pesar de que los usuarios realizan menos interacciones comerciales cuando detectan que están interactuando con una máquina en vez de con una persona (X Luo y otros)[16]. Me alineo con la reflexión de D. Nguyen y otros[17], en el sentido de que responder a esa cuestión, indudablemente ayudará a los departamentos informáticos y comerciales a mejorar la calidad de estos sistemas y, por derivación, la satisfacción de los usuarios. 

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[1] Velasco Carretero, Manuel. Ojo avizor con los "falsetes pero peligrosos". 2022. Sitio visitado el 16/08/2023.

[2] Frederick, Kara. The New War of Ideas: Counterterrorism Lessons for the Digital Disinformation Fight. Center for a New American Security. 2019.

[3] Efthimion, Phillip; Payne, Scott; Proferes, Nicholas. Supervised Machine Learning Bot Detection Techniques to Identify Social Twitter Bots. Data Science Review. 2019.

[4] Los padres del falsete.

[5] Equipos de miles de bots y mucho más.

[6] No solo están en Twitter, también se encuentran, al menos, en Facebook y en Linkedin.

[7] Lutz Finger. Do Evil - The Business Of Social Media Bots. forbes.com. 2015.

[8] Mohit Jamwal, Neeraj Dhiman. Tourists’ post-adoption continuance intentions of chatbots: integrating task–technology fit model and expectation–confirmation theory. Emerald Publishing Limited. FORESIGHT. 2023.

[9] Hashim, N.L. and Isse, A.J. Usability evaluation metrics of tourism mobile applications”, Journal of Software Engineering and Applications. 2019.

[10] En la mayoría de los casos clientes de empresas.

[11] Morosan, C. Bowen, J. Beware hospitality industry: the robots are coming, Worldwide Hospitality and Tourism Themes. 2018.

[12] Yun, J., Yu, S. Loureiro, Ashfaq, M. I, chatbot: modeling the determinants of users’ satisfaction and continuance intention of AI-powered service agents. Telematics and Informatics. 2023.

[13] Luo, X., Tong, S., Fang, Z., Qu, Z. Frontiers: machines vs humans: the impact of artificial intelligence chatbot disclosure on customer purchases. Marketing Science. 2019.

[14] Brandtzaeg, P., Folstad, A. Users’ experiences with chatbots: findings from a questionnaire study. Quality and User Experience. 2020.

[15] Fan, H., Han, B., Gao, W. Balanced customer-oriented behaviors and AI chatbots’ efficiency–flexibility performance: the moderating role of customers’ rational choices. Journal of Retailing and Consumer Services. 2022.

[16] Luo, X., Tong, S., Fang, Z. Qu, Z. Frontiers: machines vs humans: the impact of artificial intelligence chatbot disclosure on customer purchases. Marketing Science. 2019.

[17] Nguyen, D.M., Chiu, Y.-T.H., Le, H.D. Determinants of continuance intention towards banks’ chatbot services in Vietnam: a necessity for sustainable development”, Sustainability. 2021.