Parece que el auge de la tecnología conversacional es real, y todos están creando y desarrollando chatbots. La idea de un asistente inteligente que pueda responder las preguntas de los clientes, por menos de la mitad del coste de una plantilla de atención al cliente o de soporte, resuena en muchas industrias diferentes. Un estudio reciente de Forrester Consulting indicó que las empresas vieron un beneficio de más de cinco dólares por conversación realizada con un Watson Assistant. Este estudio se descubrió que la mayoría de los casos de uso abordados por los chatbots basados en Watson Assistant pueden aglutinarse en tres categorías básicas:

• El punto de partida para muchos clientes parecía ser el autoservicio del cliente, que proporciona asistencia automatizada impulsada por inteligencia artificial a los clientes a través de canales web, móviles y / o de voz.
• Un segundo punto de partida fue el autoservicio de los empleados, que esencialmente brinda esas capacidades internas, para apoyar a los empleados las 24 horas del día, los 7 días de la semana, respondiendo sus preguntas de recursos humanos / TI más rápidamente y minimizando el tiempo fuera de su trabajo prioritario.
• El último caso de uso fue la asistencia de agentes, que permitió a los agentes humanos manejar mejor las consultas de los clientes al ayudarlos a encontrar respuestas a preguntas complejas.

Los primeros dos casos son implementaciones clásicas de la tecnología Watson Assistant, representan asistentes inteligentes que responden preguntas frecuentes. Estos se manejan con bastante facilidad y se pueden implementar con bastante rapidez utilizando las capacidades existentes de Watson Assistant. Llegar a este primer nivel es bueno. Pero, ¿qué pasa con ir al siguiente nivel: llegar a ese caso de uso de asistencia de agente y esas preguntas más complejas?

Trabajar para responder las preguntas más difíciles

El tercer conjunto de casos de uso de uso de chatbots requiere responder preguntas más complejas. Esto es a lo que algunas personas podrían definir como “long tale chatbot”. Este tipo de chatbots requerían en el pasado algún tipo de aplicación de colaboración, que transmitiría estas preguntas de cola larga a una instancia del servicio Watson Discovery.

Aunue este sistema funcionaba, requería de habilidades técnicas y la coordinación de servicios entre dos servicios diferentes de Watson (Watson Assistant y Watson Discovery). Esta realidad era un problema para algunos de nuestros clientes más pequeños, o nuestros clientes que tenían equipos de desarrollo más pequeños. Lo mismo podría decirse de los clientes que habían subcontratado el desarrollo de su chatbot.

Respondiendo a estas preguntas más difíciles es donde se pueden obtener algunas de las partes más importantes de esos beneficios económicos (¿recuerdas esos cinco dólares por conversación?). También puede ayudar a proporcionar niveles mucho más altos de satisfacción del cliente y compromiso del cliente. ¿Imaginas poder guiar a tus clientes a encontrar sus propias respuestas a los problemas que tienes en tu base de conocimiento interna? ¿No ayudaría esto a acelerar la resolución de los problemas del cliente y mejorar la satisfacción del cliente?

Uso de la nueva skill de búsqueda

Ahora con Watson Assistant Plus, puedes hacer esta integración de Watson Assistant y Watson Discovery sin escribir ningún código. Funciona bien y las mejoras se pueden obtener rápidamente. El concepto clave para entender el funcionamiento de esta nueva funcionalidad es la skill de búsqueda. Esta se utiliza para enrutar consultas complejas de clientes al servicio IBM Watson Discovery, por lo que puedes considerarla como la habilidad requerida para buscar una respuesta en un conjunto de documentos. Esto contrasta con la habilidad de diálogo, que es la estructura de un diálogo que se utiliza para determinar la intención del usuario y responder los tipos de preguntas short tale (FAQ).

Conectarse al servicio Discovery es solo una parte de la solución. Aún debes configurar y crear un conjunto de documentos que se utilizarán para alimentar la skill de búsqueda en el servicio Watson Discovery. Deberás crear una nueva colección en Watson Discovery e ingerir algunos documentos que sean relevantes para proporcionar las respuestas que te interesan. Debes pensar qué tipo de información tienes disponible y dónde reside esa información. ¿Puedes acceder a ella fácilmente para incluirla? ¿Puedes mantener las cosas actualizadas y continuar ingiriendo nuevos datos?

¿Cómo se ve?

Entonces, conocer la disponibilidad de esta sencilla integración es positivo, pero ¿cómo se ve exactamente? Si eres un usuario estrictamente comercial sin interés en cómo funciona esto, puedes dejar de leer aquí. Aquí es donde comienzan todos los aburridos detalles técnicos…

Pero si eres un developer que quiere saber cómo configurar esta herramienta, te recomiendo que sigas leyendo. En este caso, comencé con una instancia de Watson Assistant Plus (pero también funciona con instancias Premium), y tenía un chatbot simple que respondía muchas preguntas diferentes del tipo short tale. Teníamos una habilidad de diálogo bastante compleja, con un par de docenas de intents diferentes y unas pocas docenas de entidades diferentes.

Al entrar y chequear tu instancia de Watson Assistant, se verá así:

Página de inicio de Watson Assistant Plus

Tendrás la opción de crear un nuevo Asistente presionando el botón “Create Assistant” y, seguidamente, deberás proporcionarle un nombre. Además, deberás incluir una breve descripción de lo que tu asistente es capaz de hacer.

Crear pantalla de asistente

En este punto, estás listo para comenzar a extender tu chatbot original. Verás una nueva pantalla que te permite elegir una skill de diálogo, así como una skill de búsqueda. Para la skill de Diálogo, elegirás la misma skill que habías estado utilizando en el pasado. Si haces clic para entrar en la skill, ahora verás algunas capacidades nuevas (como Desambiguación) que están disponibles para implementarlas en el asistente. Puedes obtener más información sobre estas capacidades adicionales y las implicaciones de fijación de precios al consultar los planes de fijación de precios de Watson Assistant.

Agregar sus habilidades de diálogo y búsqueda

Lo que va a diferenciar nuestro chatbot y hacerlo “más inteligente” es la inclusión de la integración de Watson Discovery para abordar esas preguntas de “long tale”. Así que ahora vamos y agregamos una skill de búsqueda. Para ello, haz clic en el botón para agregar una skill de búsqueda y se abrirá un cuadro de diálogo donde ahora puedes elegir entre una skill de búsqueda existente (si ya había creado una) o una nueva Crearemos una nueva y le daremos el nombre adecuado.

Luego presionamos el botón Continuar, y ahora necesitaremos seleccionar una instancia de Discovery (debes tener una buena estrategia de clasificación y nomenclatura de tus servicios; en momentos como este, las razones se vuelven obvias) y una colección dentro de esa instancia de Discovery. En este punto, yo ya había creado una colección en mi instancia de Discovery, por lo que podía seleccionar la instancia y la colección correctas, y seguir adelante y configurar mi chatbot. Si lo necesitas, es posible que debas hacer una pausa aquí e ir a crear una nueva instancia de Discovery, así como una colección para mantener tu base de conocimiento. Asegúrate de crear la colección Discovery del tamaño correcto (consulta mi artículo sobre este tema) . No queremos tener gastos inesperados.

Entonces, una vez que hayas creado tus instancia y colección Discovery, y la hayas seleccionado como tu skill de búsqueda, ahora se le presentará la pantalla de configuración final para tu skill de búsqueda. Aquí es donde tu relación con el servicio de Discovery es esencial. Todos los enriquecimientos de datos y metadatos que se recopilaron cuando ingresaste los documentos en tu colección Discovery ahora estarán disponibles para ayudarte a configurar tu integración.

Buscar configuración de habilidades

Veamos las cosas que puedes configurar aquí y analicemos el impacto que tienen en tu chatbot. Un gran impulsor de lo que ves aquí son los enriquecimientos que has seleccionado hacer a medida que ingresas documentos en su colección Discovery. Estos enriquecimientos se aplican a medida que se ingiere su contenido y proporcionarán más contexto para los datos.

En mi caso, agregué categorías, conceptos, palabras clave y entidades como enriquecimientos para buscar en el contenido que estaba ingiriendo. También quería proporcionar una URL al artículo original para mis usuarios del chatbot, por lo que tuve que terminar usando una pequeña utilidad (más sobre eso en el futuro; era una pequeña rutina agradable escrita por un CSM)).

Entonces, el primer campo para configurar es el título. Para esto, seleccioné el título del artículo ingerido. Ese es el título que mis usuarios verán devuelto como una respuesta potencial para su consulta de “long tale”. El segundo campo es el cuerpo de tu respuesta. Como nuestro chatbot era un Slack-bot, optamos por mantenerlo en blanco, ya que nuestras respuestas comenzaban a ser demasiado largas para la típica interfaz de usuario de Slack. Luego elegimos la URL del artículo original para devolverla como URL. Esto significa que cualquier pregunta que se enrute a nuestra skill de búsqueda devolverá los tres títulos de artículos mejor clasificados (con enlaces) que se relacionan con una pregunta del usuario.

Los tres ajustes de configuración en la parte inferior también son importantes. Estas son las respuestas que se devuelven para una variedad de condiciones. El campo “Mensaje” es el texto conversacional que se devuelve cuando encuentra información relevante. El campo “No se encontraron resultados” es el texto de conversación devuelto donde no se pueden encontrar respuestas relevantes en tu colección Discovery. Finalmente, el campo “Problema de conectividad” es el texto conversacional que se devuelve cuando no se puede acceder al servicio. Es importante tener diferentes mensajes para cada uno de estos, para que puedas determinar rápidamente cómo la colección Discovery responde a las entradas de tu chatbot.

Entonces, ahora que tienes esto configurado, ¿cómo funciona? El resumen en la documentación en línea proporciona una visión general de cómo funciona esto, pero puedes cambiar parte del comportamiento cambiando las cosas en tu skill de diálogo. Si observas tu skill de diálogo, notarás que la respuesta en la celda “Cualquier otra cosa” ahora es “skill de búsqueda”. Tiene la capacidad de acercarse y utilizar tu skill de búsqueda (e incluso modificar la consulta y el filtro utilizados para extraer información de la colección Discovery) desde cualquier parte de tu diálogo.

Resumen

Los chatbots pueden tener un gran impacto financiero en una organización, y uno de los casos de uso más típicos (el caso de uso de asistencia de agente) es mucho más impactante y efectivo cuando el chatbot tiene sus capacidades ampliadas para poder manejar preguntas de “long tale”. Watson Assistant ahora proporciona una integración fácil, “sin código”, al servicio de Watson Discovery, para permitir que una organización extienda fácilmente las capacidades de sus chatbots controlados por Watson Assistant.