Diccionario-chatbot

Hablemos de chatbots. ¿Sabes cuáles son los conceptos básicos del mundo de los chatbots? La gran mayoría de vosotros ya habrán oído hablar de ellos y sabrán lo que son. Muchos ya habrán profundizado en este tema por puro interés o por falta de trabajo. Pero probablemente solo algunos realmente podrían tener una conversación fluida sobre chatbots sin pedir constantemente explicaciones. El objetivo de esta pieza es ayudar a todos a dominar la terminología común relacionada con el mundo de los chatbots, a fin de comprender realmente de qué están hablando cuando se discute de interfaces conversacionales.

Chatbots y conversaciones: por dónde empezar

  1. Chatbot: primero, un chatbot es un software que responde automáticamente a las preguntas de los usuarios utilizando lenguaje natural (es decir, un lenguaje humano) como código de comunicación y un chat como interfaz para esa interacción.
  2. Voicebot: de manera similar, un voicebot es un chatbot avanzado que interactúa con los usuarios de forma oral, a veces con una combinación de voz y texto escrito (como el Asistente de Google que probablemente esté en su dispositivo móvil) y otras veces sin usar ninguna interfaz gráfica (como Google Home).
  3. UX conversacional: es un subcampo de la experiencia del usuario que estudia cómo mejorar las interacciones de chatbot y voicebot para crear experiencias de conversación naturales y efectivas. El objetivo de “Convy UX” es anticipar las necesidades del usuario, reducir su carga cognitiva para recuperar información y crear entretenidas conversaciones bidireccionales. Quieres saber más? Haga clic aqui !
  4. IU conversacional (CUI): es una interfaz de usuario que permite la interacción entre humanos y computadoras. Los chats y los asistentes de voz son dos tipos diferentes de interfaz de usuario conversacional.
  5. 5. Chatbot basado en un flujo conversacional: es un tipo de chatbot que no tiene un componente NLU y, por lo tanto, no puede entender lo que escriben los usuarios. Por lo general, tienen una estructura de árbol detrás y solo se pueden usar haciendo clic en la respuesta rápida sugerida. Se consideran ficticios, pero no temas: ¡se pueden integrar con IA para mejorar al siguiente nivel!
  6. Chatbots impulsados por inteligencia artificial: utilizan el procesamiento del lenguaje natural, lo que significa que pueden entender lo que el usuario escribe / dice en un lenguaje humano (si están destinados a comprender ese tema específico) y se basan en el aprendizaje automático, lo que significa simulan un aprendizaje humano y mejoran constantemente sus actuaciones. Por supuesto, pueden usar un enfoque híbrido y mezclar inteligencia artificial con flujos de conversación: puedes encontrar todas las ventajas en este artículo.

Chatbots inteligentes: el papel de AI y PNL

8. Aprendizaje automático: los sistemas de aprendizaje automático se basan en algoritmos que hacen que una computadora aprenda “autónomamente” de los datos que proporciona, en lugar de instrucciones explícitas.

Photo by Paul Hanaoka on Unsplash

9. PNL: El procesamiento del lenguaje natural es el campo de la IA que se ocupa de enseñarle a una computadora cómo entender y generar expresiones en un lenguaje natural en lugar de uno formal.

10. NLU: la comprensión del lenguaje natural es un subcampo de PNL que se enfoca en comprender las expresiones humanas, es decir, analizarlas y extraer información de ellas. Se utiliza en chatbots con inteligencia artificial para comprender las consultas de los usuarios y responder en consecuencia.

11. Frases de entrenamiento: el conjunto de datos de entrenamiento utilizado para entrenar el algoritmo de ML detrás de un sistema NLP está hecho de frases anotadas asociadas a una intención y mapeadas a través de entidades. Básicamente son el alimento en el que se alimentan los algoritmos para aprender y mejorar.

12. Intención: es un conjunto de frases de entrenamiento que expresan una única intención (del usuario) para un turno conversacional específico. Si el chatbot entiende cuál es la intención correcta para la expresión de ese usuario, proporciona una respuesta que puede ser una respuesta completa o una pregunta que desencadenaría otro intercambio de conversación.

13. Entidad: es una clase de datos que se pueden extraer de un enunciado del usuario. NER (Reconocimiento de entidad con nombre) es la tarea de PNL que estudia cómo extraer entidades de los textos. Los tipos comunes de entidades son ciudades, organizaciones, lugares, cantidades, números.

14. Enunciado del usuario (también consulta del usuario o el usuario dice): es la entrada proporcionada por el usuario en un turno de conversación. Es diferente de las frases de entrenamiento, ya que las primeras son expresiones espontáneas, mientras que las segundas son oraciones simplificadas y anotadas específicamente diseñadas para entrenar un algoritmo ML.

Chatbot que responde: tipo de respuestas

15. El bot dice / Respuesta: es el texto producido por el bot en un turno de conversación. Esta respuesta puede contener una imagen, un carrusel (un conjunto de tarjetas deslizantes) o respuestas rápidas.

16. Respuestas rápidas: son las sugerencias que aparecen después de una respuesta de chatbot y solicitan al usuario que continúe la conversación siguiendo la ruta diseñada. Pueden ser en forma de preguntas, respuestas o afirmaciones, dependiendo del flujo de conversación específico y del tono de voz del chatbot.

17. Fallback: identifica los casos en los que el chatbot no comprende la entrada del usuario. Se puede manejar con una respuesta predeterminada que admite la falla o de otras maneras, es decir, enumerando lo que el bot puede y no puede hacer, especificando que todavía está aprendiendo, etc.

18. Toma de control humana: si un chatbot falla, a menudo hay un operador humano que lo respalda y toma el control de la conversación. No es una pena, es un hecho: los chatbots no pueden resolver todos los problemas, especialmente aquellos que no están programados para resolver. En todos los casos delicados, una intervención humana es lo que salva el día y mantiene la experiencia del usuario positiva.

19. Integraciones: lo que realmente hace que un chatbot sea eficiente es la posibilidad de integrarlo en diferentes canales y con diferentes sistemas. Las integraciones en varios canales permiten llegar a un mayor número de usuarios, mientras que las integraciones a través de API con un CRM permiten acceder a información sobre los usuarios, como nombre y apellido, dirección de correo electrónico, número de teléfono, pedidos, reservas, etc.

20. Chatbot builder o Chatbot platform: es una plataforma para implementar un chatbot. Existen numerosos tipos de ellos: algunos son gratuitos, algunos requieren el pago de una licencia, algunos no requieren habilidades de codificación, algunos son para desarrolladores expertos, algunos son más guiados y documentados, algunos le permiten proporcionar más información al usuario a través de la integración específica, algunos se integran con un sistema de PNL, otros solo pueden manejar tareas más básicas. La elección perfecta, por supuesto, depende de las necesidades específicas.

Por Chiara Martino

Passionate Digital Humanist: valoro la interdisciplinariedad y siempre he intentado unir mi pasión por las humanidades con la de la tecnología.

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