Últimamente algunas compañías de sectores regulados y del sector público nos preguntan sobre si existe posibilidad de tener un chatbot on premise y en qué consisten dichas soluciones. Si lo que quieres es una respuesta rápida, te respondo en un santiamén: SÍ. Si quieres más info…

Si quieres más información, sigue leyendo.

¿Cuáles son dichas alternativas de bots conversacionales o chatbots on-premise? Básicamente tendremos dos posibilidades:

• Plataformas de creación de chatbots que pueden contratarse en formato on premise (comprando la licencia), y que alguien que la conozca o la integre, sea quien la entrene, implemente los diálogos y realice las integraciones con otros sistemas.
• Realizar desarrollos a medida que pueden desplegarse en los servidores del cliente.

¿Cuándo conviene una solución on-premise vs una SaaS por interacción?

Dependerá del caso de uso, la flexibilidad que necesitemos, y del volumen de interacciones, así como de otros criterios como seguridad (ciberseguridad) o requisitos legales que hacen conveniente ir a una solución u otra.

¿Cómo implementar un chatbot?

Repasemos. A la hora de desarrollar un chatbot, tenemos que tener en cuenta que más allá de on premise o cloud. Hay diferentes formas de hacerlo, diferentes metodologías o plataformas que pueden ser útiles, pero hay que analizar cuál tiene sentido escoger en cada caso. Porque no todos los chatbots son iguales, y podemos encontrarnos casos de uso completamente diferentes, como por ejemplo, los tres que expongo a continuación:

• ¿Quieres montar un servicio de atención al cliente (entrenado con más de 1.000 intenciones y más de 15.000 preguntas)?
• ¿Quieres “botizar” una app? Es decir, “copiar” la funcionalidad de tu app para permitir hacer lo mismo desde nuevos canales (sea Facebook, WhatsApp, Telegram, o el que sea interesante para tu negocio).
• ¿Quieres asistir a la navegación en un formulario de registro y resolver las posibles dudas del cliente?

Tenemos que ser conscientes que para los casos de uso anteriores, no necesariamente tendríamos que utilizar el mismo modelo o la misma tecnología. Además, según la compañía, puede que haya una solución que se adapta mejor a sus requisitos específicos.

En el primer caso de uso, se pueden trabajar en varios formatos, en SaaS (cloud) o en On-Premise. Por ejemplo, en el Olentzero trabajamos en on premise con casi 9.000 formas de preguntar, y en otros, con plataformas en formato SaaS como Dialogflow por requerimiento del cliente. Pero veamos ahora, el segundo caso de uso que tiene más polémica.

Hablemos de la botización de una app

Imagina que tienes una app, ¿te cuesta algo cada vez que alguien hace una reserva de médico, pide una pizza o hace una cotización de un vuelo? la respuesta es NO (hasta que llegamos al coste de la transacción). Entonces, si tienes miles de clientes al día utilizando dicha funcionalidad, ¿cómo justificar internamente que ese proceso que actualmente en tu web o app no te cuesta dinero, ahora sí te cueste por el uso de una tecnología en formato SaaS (por uso)? Esta es la pregunta que nos solemos encontrar en negocios que tienen un volumen de clientes relevante, que son los que generalmente se interesan por las soluciones on-premise.

Como dijo Raúl Navarrete Head of Mobile del BBVA en el aniversario de Planeta Chatbot, “Ya lo hemos dicho, los chatbots, las apps del futuro”

¿Hay alternativas en este caso? ¿Perdemos en esas alternativas la magia de la Inteligencia Artificial? Ahora pregunto yo, ¿cuál es la magia de la que hablamos? Lo mejor con los chatbots es comprobar cómo se construyen con las plataformas de IA y como se entrenan (véase Watson, Dialogflow, LUIS…) para asentar expectativas (y por si tenemos todavía la tentación de pensar en IA como algo de ciencia ficción). Por cierto, al final del artículo os comparto dos post tutoriales sobre IBM Watson y Dialogflow de Google.

Comprendido, no hay magia, sino entendimiento del lenguaje

Ahora bien, cuando las empresas comienzan a entender el funcionamiento real de estas herramientas, es cuando se comienzan a diferenciar también dos conceptos que me parecen fundamentales en las plataformas de entendimiento del lenguaje natural (prefiero no llamarlo Inteligencia Artificial que generalmente pensamos en algo bastante más avanzado de lo que hay, y de nuevo, no quiero alimentar el hype!). ¿Cuáles son estos conceptos?

• Intenciones (que junto a las entidades) podríamos decir que son las preguntas del consumidor.
• Las respuestas a proporcionar una vez identificada dicha intención.

Y ahora, la siguiente pregunta que solemos hacernos, ¿quién puede entrenar/desarrollar ambas?

• Intenciones: generalmente el entrenamiento/reentrenamiento de intenciones lo hace un equipo de lingüista junto a negocio, sin necesidad de involucrar a un perfil técnico. Si bien, hay que comprender que el entrenamiento de intenciones tiene dos áreas bien diferenciadas: (i) entrenar nuevas formas de expresar una intención (“utterances”) cuya respuesta ya tenemos implementada, y (ii) crear y entrena una nueva intención.
• Respuestas: ¿qué ocurre con el desarrollo de las respuestas? Entramos en terreno pantanoso…, y es aquí donde las compañías se plantean las siguientes cuestiones como: (i)¿Es suficiente una respuesta rápida o me gustaría desarrollar respuestas que fuesen más allá?, (ii) ¿necesitaré desarrollar una respuesta que sea un diálogo con diferentes caminos? Además, (iii) ¿sería posible que fuese un equipo funcional quien diese continuidad al desarrollo de esos diálogos y dejar al equipo técnico exclusivamente para integraciones?

En ocasiones, las respuestas requieren de consultas a otros sistemas y por tanto necesitaremos de un perfil técnico que lo implemente (así como del responsable del proyecto… que vele y coordine por el proyecto y gestione las dependencias con otros equipos técnicos). En otras ocasiones, como las respuestas directas, no necesitaríamos un perfil técnico. Pero, ¿y si queremos tener flexibilidad para implementar diálogos? Hablemos.

En definitiva, hablar de chatbots es como hablar de coches, ¿quieres ir a la montaña o sólo lo quieres para moverte por la ciudad? ¿y cuántos kilómetros dices que le vas a hacer? En algunos casos, merece la pena una solución on-premise, en otras SaaS, en otros usar una plataforma y en otras no.

Pero resolviendo a tu primera pregunta, sí, existe la posibilidad de tener chatbots on-premise, y tenemos generalmente dos escenarios: (i) plataformas de creación de bots (bot builders) con licencias y (ii) desarrollos sin necesidad de licencia. ¿Cuándo una y cuando otra? La solución dependerá de varios factores…

Si quieres discutirlo o te interesa, escríbenos a contacto@chatbotchocolate.com / angel@chatbotchocolate.com 😉