Desde hace un tiempo, hablamos continuamente del boom de los chatbots y del uso que dan las empresas a estos simuladores de agentes humanos. Con ellos, las compañías buscan mejorar su productividad notoriamente y reducen tiempos y costes en el ámbito de la atención al cliente. 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. La reciente irrupción de los altavoces inteligentes en nuestros hogares añaden, además, el atractivo de la voz a la hora de interactuar con los chatbots.
Pero la pregunta es: ¿qué tan fácil es 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. Pero 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. He aquí un gran mito sobre los chatbots: el Machine Learning (término sobrevalorado y hasta inadecuado en este contexto) o auto-aprendizaje.
No existe ningún software que genere conocimiento en un chatbot de forma automática y, si la hubiese, no sería nada recomendable. El aprendizaje de un chatbot debe ser siempre asistido o supervisado. Y esto lo saben muy bien los botmasters.
Este profesional es el responsable de enseñar, gestionar y mantener el chatbot. Uno de los grandes retos con los que se encuentran es la creación de unidades de conocimiento del chatbot, también conocidas como “intents”. 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?”. 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. El verdadero problema está por llegar… ¿Qué pasará si reformulamos la misma pregunta con palabras distintas? “¿Puedo volar con mi perro?”
Natural Language Understanding
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 NLU (Natural Language Understanding). Sólo las herramientas que dispongan de Inteligencia Artificial y NLU serán capaces de procesar y concluir que ambas frases se refieren a lo mismo. 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. 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.
En definitiva, los botmasters se han convertido en un elemento clave de la Inteligencia Artificial, siendo el perfil de estos profesionales uno de los más demandados actualmente por las compañías en la actualidad.
Julio Prada, Director General de Inbenta en España y EMEA.
