Cuando te paras a pensarlo, parece que el mundo en el que vivimos no es tan diferente de lo que los escritores de ciencia ficción imaginaron en los años sesenta. No tenemos coches voladores ni viajes en el tiempo, pero muchas de las piezas están ahí. Los ordenadores han abierto puertas que antes sólo parecían posibles en una novela o película.

De hecho, los ordenadores han llegado tan lejos que, en cierto nivel, nos relacionamos con ellos como con otros humanos. No nos limitamos a utilizar nuestros dispositivos, sino que interactuamos con ellos -incluso hablamos con ellos- casi todos los días. Ya sean asistentes virtuales o chatbots, estos dispositivos y aplicaciones de aspecto humano están ahora arraigados en nuestra vida cotidiana.
Sin embargo, detrás de cada una de esas interacciones hay una compleja infraestructura de código e inteligencia artificial (IA), tecnología que se ha desarrollado durante décadas. Y cuando se empieza a echar un vistazo bajo el capó, uno se da cuenta de que es mucho más complicado de lo que parece en la superficie.

Para las empresas que buscan aprovechar esta tecnología y utilizar los chatbots para mejorar la experiencia de los clientes, entender estas herramientas puede parecer complicado. Términos como IA, comprensión del lenguaje natural, intenciones y entidades pueden hacerte sentir como si estuvieras perdido en una novela de Phillip K. Dick. Sin salida.

Pero, respira hondo. El mundo de los chatbots no es tan extraño ni aterrador como parece. Te ayudaremos a ponerte en situación explorando algunos conceptos clave, y a menudo incomprendidos.

¿Chatbot, IA conversacional o asistente virtual?

En primer lugar, es importante distinguir entre algunos términos básicos que a menudo se mezclan y se utilizan incorrectamente. Los chatbots, la IA conversacional y los asistentes virtuales pueden desempeñar un papel en su negocio, pero no son lo mismo.

Los asistentes virtuales pueden compartir algunas similitudes con los chatbots u otras formas de IA conversacional (más sobre esto a continuación), pero tienen un propósito completamente diferente. Un asistente virtual funciona de la misma manera que lo haría un asistente personal humano: te ayuda a realizar tareas, a mantenerte organizado o a gestionar los flujos de trabajo diarios. Son las Siris y Alexas del mundo, y aunque pueden ayudarte a llevar tu negocio, no están diseñadas para la atención al cliente como los chatbots.

Un chatbot es un programa automatizado basado en texto que interactúa directamente con sus clientes para responder a sus preguntas, resolver problemas y (si es necesario) conectarlos con los agentes humanos adecuados. Su trabajo consiste en recoger información de los usuarios, interpretar lo que necesitan e intentar resolver sus problemas de la manera más eficiente posible. En otras palabras, el servicio al cliente es el trabajo número uno para un chatbot.

La IA conversacional, por su parte, utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural junto con los chatbots y los asistentes virtuales. Esto permite a los clientes interactuar con la IA como si estuvieran hablando con otro ser humano y no con un ordenador.

IA vs. Machine Learning

Para entender realmente la tecnología de los chatbots de hoy en día, es necesario tener una sólida comprensión de la inteligencia artificial y de algunas de las tecnologías subyacentes que la sustentan. Y una de las primeras formas en que la gente se pierde es confundiendo la IA con el machine learning (ML). Son conceptos relacionados pero distintos.

De alguna manera, la IA existe desde los años cincuenta. Los ordenadores de esta época aplicaban las primeras formas de esta tecnología, que utiliza software y programación para imitar la inteligencia humana. Con los años, se ha vuelto más compleja e impresionante, pero el objetivo básico ha sido el mismo.

El machine learning es un subconjunto y una forma más avanzada de la tecnología de IA. En lugar de basarse simplemente en instrucciones preprogramadas para imitar el pensamiento y las respuestas humanas, los ordenadores equipados con ML pueden realmente aprender de sus interacciones. Esto es, por supuesto, mucho más parecido a un ser humano que un chatbot preprogramado, ya que permite a los ordenadores y bots tener un grado de independencia en su forma de pensar y reaccionar.

Muy relacionado con el ML está el concepto de «deep learning«. Se trata del machine learning en su forma más avanzada. Dado que los bots con esta tecnología están construidos sobre redes neuronales multicapa, pueden analizar datos y entradas con mayor profundidad y precisión.

¿Por qué son importantes estas distinciones para los chatbots? Todo se reduce a lo que necesitas que hagan tus bots. La mayoría de los bots actuales se basan en la IA, aunque algunos más antiguos simplemente se basan en una codificación básica basada en reglas para manejar sólo los problemas más simples y predecibles de los clientes. E incluso si un bot tiene IA, puede no estar equipado con capacidades de ML, y mucho menos de aprendizaje profundo. Cuantas más de estas capacidades tenga un chatbot, más podrá manejar en términos de servicio al cliente sin ceder el control a un agente humano.

NLU vs. NLP

Al profundizar en el mundo de la IA, llegamos a algunas de las tecnologías clave que la impulsan, especialmente cuando se trata de la IA conversacional que utilizan los chatbots. El Entendimiento del Lenguaje Natural (NLU) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) son dos herramientas que dan a un bot la capacidad de interpretar y comprender el lenguaje humano.

«Natural» es una palabra clave aquí, ya que traza una línea entre los lenguajes humanos, que desarrollan una vida propia y evolucionan de forma natural con el tiempo, y los lenguajes construidos que los ordenadores utilizan para comunicarse según reglas más estrictas y rígidas. Conseguir que un ordenador entienda los matices y peculiaridades personales del lenguaje humano natural es una tarea difícil.

Para que un chatbot haga su trabajo de forma eficaz, necesita habilidades tanto de NLP como de NLU. La NLP le ayuda a procesar las palabras básicas, la semántica y la estructura del lenguaje humano para clasificar la información básica que se comunica. El NLU, que en realidad es un subconjunto del NLP, permite al bot profundizar en las pistas del contexto para deducir el verdadero significado y la intención de las palabras.

Ambas tecnologías se apoyan mutuamente para interpretar con precisión el lenguaje humano. Sin la NLP, un chatbot no sería capaz de analizar los aspectos básicos de la sintaxis y la gramática para obtener una comprensión superficial de las preguntas o entradas de los clientes. Pero requiere NLU para llevar esa comprensión un paso más allá y hacer el complejo trabajo de seguir los giros de una conversación, algo que los humanos damos por sentado.

Para que el bot contribuya a la conversación, necesita una tercera tecnología, la generación de lenguaje natural (NLG). Esta última pieza permite al bot traducir sus respuestas de ceros y unos a palabras propias de los humanos.

Intentos, entidades y expresiones: Una relación compleja

Ahora que hemos explorado algunos de los engranajes clave de la IA conversacional, llegamos a tres de los conceptos más importantes para la aplicación de NLU y NLP por parte de los chatbots: intenciones, entidades y expresiones.

En términos sencillos, la intención representa lo que el usuario pretende cuando hace una pregunta o envía una solicitud. Estas entradas del usuario se conocen como «expresiones», y el trabajo del chatbot consiste en deducir la intención del usuario a partir de ellas.

Sin embargo, discernir la intención de un enunciado no suele ser una tarea sencilla. Por ejemplo, un cliente puede decir: «¿Cuál es su horario? Pero, ¿en qué lugar está preguntando? ¿Y qué día? ¿Qué departamento?» Incluso una pregunta sencilla puede llevar muchas capas de intención oculta. Y, para aumentar la confusión, hay innumerables expresiones diferentes que un usuario podría introducir para preguntar por el horario de la tienda.

Las entidades desempeñan un papel fundamental a la hora de aclarar el significado de las expresiones de los usuarios. Son los modificadores que la gente utiliza para aclarar la intención cuando se comunica. En el enunciado anterior, «horas» es una entidad, pero un enunciado más preciso incluiría entidades adicionales como «hoy» y «centro». Sin embargo, un bot bien programado no tardaría en hacer preguntas de seguimiento para extraer más entidades y profundizar en una interpretación precisa de la intención.

Esta relación entre enunciados, intenciones y entidades es fundamental para comprender correctamente el significado de la comunicación. Por eso, en última instancia, la evaluación del rendimiento de un chatbot gira en gran medida en torno a esta relación. Muchos de los términos que se relacionan con el rendimiento de los bots tienen que ver con ella de alguna manera, desde los riesgos de desviación de la entidad hasta las intenciones mixtas y la confianza en la entidad.

Encuentra tu camino en el mundo de los chatbots

Los chatbots son cada vez más importantes para el servicio al cliente, pero acostumbrarse a esta tecnología puede resultar intimidante. Si todavía te sientes como si vivieras en una película de ciencia ficción, no te preocupes. Podemos ayudarle a navegar por este nuevo mundo de la IA conversacional para ofrecer una mejor CX.

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Por Nikolett Török

Recién graduado, estudiante de doctorado que apoya diligentemente a Botium en todo tipo de tareas de marketing o relación con el cliente.

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