Cargando...
Estás aquí:  Inicio  >  Opinión  >  Gestión  >  Artículo actual

Construyendo un “chatbot” para la empresa

Por   /   26 agosto, 2019  /   Sin Comentarios

Julio Prada, de InbentaPor Julio Prada, Director General para España y EMEA de Inbenta, Compañía española especializada en procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial para la atención al cliente.

 

Como usuarios, empleamos un 90% de nuestro tiempo en el smartphone en únicamente tres aplicaciones, siendo la mensajería instantánea la principal de ellas. Y en ese sentido, desde el “boom” de los “chatbots” en mensajería, como WeChat o Facebook, las empresas cada vez tienen más claro que deben estar donde está el cliente.

Al respecto, lo cierto es que el hecho de que las empresas necesitan automatizar al máximo posible su atención al cliente confluye con el fenómeno y actual auge de los “chatbots”. Su misión es sencilla: formar parte de nuestro día a día a la hora de resolver dudas, preguntas o compras, y ayudarnos a obtener información relevante de forma instantánea, sin esperas ni colas interminables en llamadas telefónicas. Y la reciente irrupción de los altavoces inteligentes en nuestros hogares añade, además, el atractivo de la voz a la hora de interactuar con los “chatbots”.

Pero la cuestión es si es tan fácil para una empresa crear uno de estos “chatbots”.

En la actualidad existe una corta lista de proveedores clave de software para diseñar y poner en marcha un “chatbot”. Los más relevantes del panorama actual son “Google Dialog flow”, “Inbenta”, “Amazon Alexa”, “Microsoft” e “IBM Watson”. Todos ellos, a priori similares, ofrecen la posibilidad de ser probados sin tener que llevar a cabo una inversión económica y en definitiva deberían ser la pieza clave para dar luz a tu “chatbot”. No obstante, la realidad es que estas plataformas de software por sí solas no son capaces de entender las necesidades de tu negocio ni tampoco crear inteligencia para que el “chatbot” aprenda automáticamente. Y es aquí cuando aparece un gran mito sobre los “chatbots”: el “machine learning” (término sobrevalorado y hasta inadecuado en este contexto) o auto-aprendizaje. Porque la verdad es que no existe ningún software que genere conocimiento en un “chatbot” de forma automática y, si la hubiese, no sería nada recomendable.

Eso sí, el aprendizaje de un “chatbot” debe ser siempre asistido o supervisado. Y esto lo saben muy bien los “botmasters”, que son los responsables de enseñar, gestionar y mantener el “chatbot”.

Sin embargo, uno de los grandes retos con los que se encuentran los “botmasters” es la creación de unidades de conocimiento del “chatbot”, también conocidas como “intents” y que representan la capacidad individual de dar respuesta o solución a un tema en concreto. Por ejemplo, en una aerolínea, un “intent” podría ser “¿Cómo viajar con mascotas?”. De esta manera, ante una pregunta de un usuario sobre este tema, el “chatbot” proporciona una respuesta relevante que ayuda al usuario a resolver su duda. Hasta aquí, todo bien: el “botmaster” ha sido capaz de generar un “intent” para la máquina y le ha proporcionado una enseñanza sobre cuál es la respuesta. Pero el verdadero problema está por llegar: ¿Qué pasará si reformulamos la misma pregunta con palabras distintas? Por ejemplo, “¿Puedo volar con mi perro?”. En este caso, el “chatbot”, por defecto, carece de comprensión para entender que las dos preguntas se refieren a lo mismo (en términos específicos, esta capacidad se denomina “natural language understanding-NLU). Chatbot en empresa, de PixabayAsí, sólo las herramientas que dispongan de inteligencia artificial y NLU serán capaces de procesar y concluir que ambas frases se refieren a lo mismo.

Sin embargo, lo cierto es que muchas tecnologías no disponen de NLU y obligan al “botmaster” a llevar a cabo un entrenamiento manual y unitario de “variaciones” del mismo “intent” con el fin de dotar el “chatbot” de una mínima capacidad comprensiva. Incluso alguna de las mencionadas plataformas necesita disponer de un número mínimo de iteraciones. Siguiendo el ejemplo de “¿Cómo viajar con mascotas?”, el “botmaster” deberá crear cuantas más variaciones posibles mejor: “Puedo viajar con mascotas”; “Se permite volar con mascotas”; “Puedo llevar mascotas a bordo”, etc. De hecho, por norma general, se recomienda disponer de un mínimo de entre 10 y 40 iteraciones por cada unidad de conocimiento del “chatbot”. Eso sin mencionar casos del estilo “Puedo volar con un perro”, “Puedo volar con un gato”, “Puedo volar con un dálmata”, “Puedo volar con xxxx…”, y así ir engrosando la lista, cuyo límite será la creatividad del “botmaster”.

Y en todo esto, ¿dónde está la inteligencia artificial? ¿Es la máquina la que está al servicio del ser humano? A priori, da la sensación de que es todo lo contrario, pues el “botmaster” es, de alguna manera, quien necesita llevar a cabo un gran esfuerzo para que el “chatbot” funcione mínimamente bien. Algún lector podría llegar a la conclusión de que tampoco supone un gran esfuerzo la creación de esas variaciones o “utterances”. Y en parte podría tener razón; todo dependerá del propósito del “chatbot” (qué misión tiene) y a qué colectivo va dirigido.

La realidad es que en cualquier vertical empresarial un negocio necesita una media de entre 200 y 800 “intents” para cubrir un caso de uso. Tomando un valor intermedio, por ejemplo 500 “intents”, y considerando que tenemos suerte y no nos toca crear variaciones del estilo “Viajar a Paris, Viajar a Barcelona, Viajar a xxx”, y teniendo en cuenta que vamos a crear un mínimo de 20 variaciones por “intent”, nos salen unas 10.000 iteraciones.

Posiblemente el tiempo de implementación de un “chatbot” se dilate en semanas (y en coste) sólo por la necesidad de tener que crear esas “utterances” o variaciones. De hecho, en muchos casos representa más de la mitad del tiempo de implementación de un proyecto de “chatbot”. Por no mencionar el tema de los idiomas: si estamos construyendo un “chatbot” que debe llevar a cabo la misma función pero en 10 idiomas, nuestra complejidad y esfuerzo se verán multiplicados por 10 veces (100.000 “utterances”. Casi un libro.

En cualquier caso hay desde luego modos de paliar esta situación. Y en primer lugar, a la hora de escoger la tecnología y el software de “chatbot”, hay que buscar aquel que disponga de capacidades de NLU. Eso sí, en caso de no disponer de lenguaje natural, esto no significa necesariamente que no se pueda poner en marcha un “chatbot”, si bien seguramente la falta de capacidad comprensiva se traducirá en un incremento considerable de tiempo y coste en tu proyecto: el NLU permite obtener automáticamente a partir de la lingüística computacional una infinidad de “utterances” o variaciones para un mismo “intent”, y por tanto un ahorro considerable de dinero, a la par que mejorar el “time-to-market” del “chatbot”.

Es muy importante poder validar estas tecnologías, sin olvidar la funcionalidad multi-idioma. No hay que olvidar que la mayoría de software de origen estadounidense dispone de un cierto grado de eficacia en inglés, pero a la hora de lidiar con idiomas como el alemán, el italiano o el portugués, nos encontraremos que su rendimiento cae en picado. Seguramente, tendremos más suerte con tecnología europea, en la que existe una sensibilidad más desarrollada respecto a la realidad idiomática de los usuarios.

Frente a ello, es preciso reseñar que no existe todavía el software de “chatbot” definitivo, pero es importante evaluar las bondades y desventajas de cada uno de ellos. Sin duda, el NLU es un elemento clave, sobre todo si nuestro “chatbot” va a interactuar con idiomas distintos al inglés. Y hay que tener en cuenta que, si nuestro proyecto requiere de un volumen muy grande de “intents” y además necesitamos construir un “chatbot” en más de una lengua, seguramente el NLU será la funcionalidad a la que más atención habrá que prestar.

    Print       Email

Sobre el autor

Tras casi 35 años posicionada como la principal revista económica especializada en gestión y management, y habida cuenta de los nuevos modos y necesidades de sus habituales lectores (directivos, emprendedores y empresarios en un 90% de los casos), NUEVA EMPRESA lleva apostando desde principios de 2009 por el mercado digital, convirtiendo la Web en el principal punto de nuestra estrategia, dejando la edición en papel exclusivamente destinada a números especiales sin una periodicidad estipulada.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos necesarios están marcados *