Escrito por Anush Fernández en Planeta Chatbot.
Mientras se habla de chatbots, varios acrónimos y palabras aparecen a primera vista, parece que todos son intercambiables entre sí. Para comprender el futuro de los chatbots, familiaricémonos con tres acrónimos básicos.
NLP (procesamiento de lenguaje natural), NLU (Natural Language Understanding) y NLG (Natural Language Generation). Hora bien, ¿qué es cada cosa?
1. PNL, o el procesamiento del lenguaje natural es un término general utilizado para describir la capacidad de una máquina para ingerir lo que se le dice, descomponerlo, comprender su significado, determinar la acción adecuada y responder en un idioma que el usuario pueda entender.
2. NLU, o Natural Language Understanding es un subconjunto de NLP que trata con la faceta mucho más estrecha, pero igualmente importante, de cómo manejar mejor las entradas no estructuradas y convertirlas en una forma estructurada que una máquina puede entender y actuar. Mientras que los humanos son capaces de manejar sin esfuerzo las malas palabras, palabras intercambiadas, contracciones, coloquialismos y otras peculiaridades, las máquinas no son tan expertas en comprender y asimilara aquellos inputs con faltas de ortografía u otros supuestos.
3. NLG, o Natural Language Generation, en pocas palabras, es lo que sucede cuando las computadoras escriben el lenguaje. Los procesos NLG convierten datos estructurados en texto.
Ahora imagina por un minuto cómo es el proceso de comunicación con otro ser humano.
Tu madre te pide que vayas a comprar un zumo de naranja 100% Tropicana.
Tu primera pregunta es, ¿cuánto quiere ella? ¿1 litro? ¿500 ml? ¿200? Ella te dice que quiere un jugo de naranja Tropicana 100% de 1 litro. Ahora sabes que Tropicana regular está disponible fácilmente, pero es difícil encontrar el 100%, por lo que tienes que llamar a algunas tiendas de antemano para ver dónde está disponible. Encuentras una tienda que está muy cerca, así que vuelve a dónde está tu madre y le comentas que lo has encontrado. Son $ 2, quizás $ 3, y después de pedirle el dinero, vuelves.
Un chatbot sigue el mismo proceso, con dos diferencias fundamentales, el canal de comunicación y con qué estás hablando. Te daré un desglose paso a paso basado en los principios más fundamentales de AI / Chatbots.
Architecture Diagram for Chatbots
1. Encontrará un producto en el Messenger de Facebook y, por razones de coherencia, digamos que es la misma botella de Tropicana. Solo ves la capa de presentación y le envías al bot un mensaje que el backend recoge diciendo que quieres algo de Tropicana.
2. Usando el procesamiento de lenguaje natural ( lo que sucede cuando las computadoras leen el lenguaje. Los procesos de NLP convierten el texto en datos estructurados), la máquina convierte esta solicitud de texto sin formato en comandos codificados para sí mismo.
3. Ahora el chatbot arroja esta información en un motor de decisión, ya que en la mente de los bots tiene que cumplir ciertos criterios para salir del ciclo de conversación, en particular, la cantidad de Tropicana que desea.
4. Usando Natural Language Generation (lo que sucede cuando las computadoras escriben el lenguaje. Los procesos de NLG convierten los datos estructurados en texto) , al igual que hiciste con tu madre, el bot te pregunta qué cantidad de Tropicana dijiste que querías.
5. Este conjunto de respuestas vuelve al motor de mensajería y se presenta en forma de pregunta. Le dices al bot que quieres 1 litro y volvemos a través de NLP en el motor de decisión.
6. El robot ahora analiza los datos prealimentados sobre el producto, las tiendas, sus ubicaciones y su proximidad a tu ubicación. Identifica la tienda más cercana que tiene este producto en existencia y te informa de cuando cuesta.
7. Luego te dirige a un portal de pago y tras recibir la confirmación de la puerta de enlace, hace tu pedido por ti y listo. En uno o dos días hábiles, tiene 1 litro de jugo de naranja Tropicana 100%.
Sin embargo, la mayor diferencia entre los chatbots y los humanos en este momento es lo que la industria llama entendimiento de empatía. Los chatbots simplemente no son tan hábiles como los humanos para comprender los matices de la conversación.
Por ejemplo, hay una gran diferencia entre las declaraciones,
“¡Necesitamos hablar bebé!” Y
“Tenemos que hablar cariño …”
Lo cual, aunque inmediatamente evidente para un ser humano, es difícil de comprender para una máquina. No obstante, se avanza en este campo y pronto las máquinas no solo podrán entender lo que estás diciendo, sino también cómo lo estás diciendo y qué estás sintiendo mientras lo dices.
Conversational Marketing and Support es, sin duda, el futuro en general, independientemente de la industria en la que operes. Si deseas crear un robot de automatización de ventas y marketing como el anterior, regístrate en Verloop haciendo clic en Registrarse en Verloop.