¿Qué es un chatbot (y cómo funcionan los chatbots)?
Domo arigato, Mr. Roboto, gracias por hacer el trabajo que nadie quiere hacer. ¿Pero, cómo lo haces, me contarías tu secreto?
Hoy en día hablamos mucho sobre los chatbots y sobre qué es lo que pueden lograr para tu negocio. Sin embargo ¿cómo funcionan realmente? Envías una pregunta y de repente recibes una respuesta. Parece magia.
Con tantos chatbots en la red en el día de hoy, es imposible de no preguntarse cómo ha podido suceder un avance tecnológico así de rápido. ¿No es que cuesta mucho tiempo y dinero para desarrollar un bot? ¿Y cómo pueden algunos ser tan inquietantemente reales mientras otros son bastante torpes?
Echémosle un breve vistazo a los diferentes tipos de chatbots en el mercado y cómo funcionan.
¿Qué es un chatbot?
Antes de empezar, ¿qué son los chatbots exactamente? Un chatbot, abreviatura para robot de chat, es un programa de ordenador que simula conversaciones humanas. Interactúa con los usuarios a través de mensajes instantáneos, replicando artificialmente el patrón de comunicación humano.
Los chatbots existen desde los años 60, siendo ELIZA el primer chatbot desarrollado por el profesor del MIT Joseph Weizenbaum. Desde entonces, los chatbots evolucionaron de ser compañeros de conversación a ayudar a las empresas y a la gente con las tareas diarias y la gestión.
Los bots de hoy viven en nuestras casas, en los teléfonos y en nuestras páginas favoritas. ¿Cómo nos pueden entender y saber qué responder? ¿Por qué existen robots más avanzados que otros?
El mecanismo detrás de los chatbots
En pocas palabras, los chatbots analizan la solicitud de un usuario y dan una respuesta basada en un proceso de decisión específico. Los detalles sobre cómo deciden dependen del tipo de chatbot.
Básicamente hay tres tipos diferentes de chatbots : el chatbot de árbol de decisión, el de reconocimiento de palabras clave y chatbots contextuales.
Estos tres tipos de chatbot tienen el mismo objetivo: averiguar lo que el usuario necesita y ayudarle lo mejor que pueda. Veamos cómo cada uno de ellos lo logra.
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El chatbot basado en el árbol de decisión
Se trata del chatbot menos charlatán de todos. Los chatbots de árbol de decisión están preprogramados para seguir una secuencia, la cual puede ser muy simple o compleja.
He creado un bot de árbol de decisión para una peluquería y lo llamé Ola en Landbot.io . Me ahorra el trabajo de programación para crearlo y me deja usar bloques para poder construirlo y desarrollar una conversación cohesiva.
Este chatbot funciona usando widgets preseleccionados con opciones de botones. Te permite ser creativo con las opciones de texto y visualización de tu chatbot, pero requiere que el usuario elija entre las opciones que has definido tu antes.
Es un proceso muy sencillo, por lo que muchas empresas utilizan esta solución para construir sus chatbots. Son más baratos de construir, más rápidos de implementar y pueden ser útiles, divertidos y educativos. Las limitaciones no obstruyen la creatividad.
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El chatbot basado en el reconocimiento de palabras clave
Estos tipos de chatbots funcionan de forma parecida a los chatbots de árbol de decisión, pero dependen exclusivamente de palabras claves.
Sin embargo, a diferencia de los chatbots de árbol de decisión, los bots basados en palabras clave pueden ser programados para tener un enfoque más conversacional. Ya que los usuarios son libres de escribir sus propias preguntas y respuestas, las conversaciones no tienen que seguir un camino lineal. El chatbot puede cambiar de enfoque siempre y cuando identifique las palabras clave enviadas.
Utilizando Python , por ejemplo, se pueden definir funciones dedicadas a manejar respuestas como saludos y consultas de clientes. Tienes todo el control sobre qué palabras clave registrará y cómo responderá.
El chatbot reconoce entonces estos comandos específicos. Si escribes "Buenos días", el chatbot lo identificará como un saludo y dará una respuesta apropiada según el mapa de conversación.
Si dices, "Tío, qué tal", seguramente obtendrás una respuesta errónea. Ya que se trata de un saludo más informal, es probable que el chatbot no esté programado para reconocerlo.
Este tipo de chatbot sufre en escenarios más complicados donde se requieren más variaciones y conocimientos. Si le enviamos preguntas demasiado similares, los resultados pueden que sean redundantes.
Un híbrido de chatbots basados en palabras clave y árboles de decisión puede ayudarle al usuario a encontrar la respuesta deseada antes de que se rinda.
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El chatbot contextual
Mientras que los chatbots recién mencionados siguen reglas, estos chatbots crean las propias... bueno, más o menos.
Los chatbots contextuales utilizan la inteligencia artificial (IA) y el subconjunto de aprendizaje automático (ML) para llevar las conversaciones e ir aprendiendo de ellas con el tiempo. Son más independientes que sus chatbots colegas, pero requieren planificación y orientación estratégica.
Hay dos tipos de sistemas de diálogo: el de orientado a objetivos (recordemos Siri, Alexa, etc.) y de conversación general ( Insomnobot-3000 , Replika ). Uno trata de resolver problemas haciendo uso del lenguaje natural mientras que el otro intenta conversar sobre diferentes temas.
Hay ciertos parámetros que deben ser cumplidos para que un chatbot contextual pueda conversar a un nivel casi humano:
Crear un flujo de conversación. Un buen flujo de conversación no es necesario para que funcione un chatbot, pero hace que el intercambio sea mucho más agradable. Si buscas consejos sobre cómo crear un buen flujo, échale un vistazo a nuestro post sobre los "6 pasos para crear un flujo de conversación agradable con un chatbot" .
Añadir intenciones adecuadas. La intención es el objetivo del usuario. Si le dices al chatbot "Díme cómo está el tiempo hoy", entonces la intención será la de averiguar la temperatura y las condiciones del día. A las intenciones le damos un nombre, a menudo un verbo y un sustantivo, como "IndicarTiempo". Al definir las intenciones ayudarás a que el chatbot responda de forma adecuada a los mensajes.
Alimentar la base de conocimiento del chatbot. Los chatbots contextuales requieren bastantes datos. Existen marcos de datos de código abierto para construir chatbots con propósitos básicos, pero si quieres que el chatbot sea una extensión de tu negocio, necesitarás tus datos históricos.
Esto puede incluir datos de clientes, transcripciones de chat en vivo, documentos de asistencia al cliente y cualquier tipo de dato que consideres importante.
Haciendo uso del Aprendizaje Supervisado podrás entrenar a tu chatbot contextual para que reconozca la intención humana y acepte o rechace intenciones calificados después de un chat. Con el tiempo, tu chatbot será capaz de hacer predicciones más precisas e interpretar mejor el lenguaje natural.
Básicamente, mientras más datos pueda reunir un chatbot contextual y enviar a una base de datos estructurada, mejor será la experiencia.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es lo que le ayuda a tu IA a entender mejor la intención y el contexto. Es una tecnología que ayuda a los ordenadores a interpretar y actuar sobre el lenguaje humano fragmentándolo en piezas y observando cómo trabajan juntos.
Cuando un usuario escribe "hola", el PLN le ayuda al chatbot a entender que alguien ha enviado un saludo y, la IA determina una respuesta adecuada. A diferencia de los chatbots basados en palabras clave, el PLN proporciona el contexto y el significado de las respuestas basadas en texto.
El uso del PLN implica:
- Comprensión del Lenguaje Natural (NLU): El proceso de convertir un texto en datos estructurados para que una máquina lo entienda.
- Generación de Lenguaje Natural (NLG): El proceso de transformar datos estructurados en lenguaje natural.
Una vez que se lleven a cabo estas acciones, el chatbot podrá interactuar con el usuario de forma casi humana.
La guía práctica de chatbot para empresas
Conoce cómo funcionan los chatbots, qué pueden hacer por tu negocio, cómo crear uno y si los bots nos robarán nuestros empleos.
Descargar gratisPor qué los chatbots a veces no funcionan
El lenguaje y conocimiento son demasiado complejos para muchos chatbots, por lo que muchos detalles se pierden a lo largo del camino.
Los sistemas con los que interactuamos hoy en día son una IA estrecha, que a menudo sólo pueden hacer lo que se les ha enseñado.
Incluso el PLN a veces se queda cojo al detectar patrones en el lenguaje natural. El lenguaje está estructurado, pero también puede ser caótico.
Algunos desafíos incluyen:
- Sinónimos, homónimos, jerga
- Falta de puntuación
- Errores ortográficos
- Abreviaturas
Tienes que acercarte a un chatbot como si fuera un niño en las primeras fases de aprendizaje de la lengua materna. Mantenlo simple y claro.
Tampoco contribuye si las empresas y los usuarios tienen expectativas poco realistas en cuanto a los chatbots. A menudo, ambas partes quieren un chatbot que pueda hablar y resolver problemas a lo yoda.
Esto no será posible hasta que no tengamos una IA general, algo que no veremos en nuestras vidas . Los chatbots contextuales son nuestra mejor alternativa más próxima. El lenguaje y su precisión mejoran con el tiempo, pero a costo del cliente.
Si dejas que un ordenador aprenda ajedrez jugando contra sí mismo, no dañará a nadie cometiendo mil errores. En el servicio de atención al cliente la única manera para que aprenda, es realmente ir interactuado y cometiendo errores errores con los clientes, lo que significa muchas experiencias frustrantes.
Empieza con tu propio chatbot
Los chatbots funcionan mejor cuando son conectados a una solución de chat en vivo. Userlike tiene una variedad de opciones de chatbot/IA, incluyendo el marco de la API HTTP , que te permite conectar los chatbots de por ejemplo OMQ , IBM Watson o tu propia solución personalizada.
Una vez que tu chatbot esté conectado a la infraestructura de chat de Userlike, tendrás acceso a los comandos de chat y podrás navegar a los visitantes a páginas web específicas.
Puedes ver las transcripciones de cada interacción con tu chatbot y tu bot puede solicitar y almacenar información relevante de los visitantes de tu sitio. Si un visitante quiere hablar con un agente humano, tu chatbot podrá reenviar el chat fácilmente.
Userlike ofrece una prueba gratuita de 14 días que te dará una idea de cómo funciona nuestra plataforma de mensajería. Si te parece que encaja bien con tu negocio, avísanos y te prepararemos el plan adecuado.
