La tecnología es por definición una ciencia aplicada a la
resolución de problemas concretos. Si algo hemos demostrado en esta última década sobretodo, es que hemos sido capaces de dominar esta ciencia con un alto grado de éxito. Sin embargo, somos seres imperfectos y en consonancia, nuestras creaciones también.
Así pues no iba a ser diferente con en el tema a tratar: los chatbots. Si bien es verdad que ofrecen toda una gama de posibilidades, concurren también una serie de imperfecciones que aunque estas no impiden que estos sistemas informáticos no lleven a cabo su cometido, son dignas de mencion.
Así pues no iba a ser diferente con en el tema a tratar: los chatbots. Si bien es verdad que ofrecen toda una gama de posibilidades, concurren también una serie de imperfecciones que aunque estas no impiden que estos sistemas informáticos no lleven a cabo su cometido, son dignas de mencion.
Qué se
espera de un Chatbot?
Normalmente, una empresa antes de adquirir un chatbot espera 3
cosas: una interfaz simple, la capacidad de trabajar al 99% y el tiempo de
respuesta de cualquier tarea que se espera que completen.
No todos los chatbots cumplen las expectativas generadas, algunos
han llegado a molestar a los usuarios. A continuación analizaremos el por qué
algunos chatbots no consiguen ofrecer una buena experiencia de usuario
perfecta, agradable y eficiente.
· ¿Por qué algunos chatbots no cumplen con sus
expectativas?
La Inteligencia Artificial no es tan inteligente. La gran mayoría de chatbots que podemos ver no son realmente
inteligentes. Se crean con una decisión de árbol lógico, es decir, donde la
respuesta dada por el bot depende de la palabra clave específica indicada por
la decisión del usuario. Estos son los llamados RULED-BASED bots.
Este tipo de bots serán tan inteligentes como la capacidad del
responsable de su creación para anticiparse a todos los casos potenciales de
los usuarios.
- Poco conocimiento sobre chatbots
Durante el último año hemos podido ver una plétora de bots que
están resolviendo situaciones irrelevantes o que ofrecen experiencias realmente
pobres. Por eso es fundamental dominar una herramienta o programa antes de
ofrecer unos servicios en la que si no se implementan bien puede perjudicar a
una empresa.
Cuando aparecieron los primeros chatbots en Facebook, los
programas no cumplieron con el 70% de las peticiones de los usuarios ya que la
tecnología no estaba suficientemente desarrollada, estas peticiones no podían
haber sido gestionadas sin la ayuda de personas.
- ·
Falta de transparencia
- ·
Problema en la interpretación del contexto
No es lo mismo conversar con una persona que con un bot, las
personas entendemos la ironía, el sarcasmo, podemos leer entre líneas… (aunque se han llegado a desarrollar algunos chatbots que si son capaces, en cierta medidas, de entender el sarcasmo y la ironía)En
cambio, los robots no pueden hacer lo mismo.
Otro ejemplo de las limitaciones de los chatbots con la
Inteligencia Artificial (AI) y la interpretación del contexto fue cuando,
también en 2016, Microsoft lanzó Tay, su bot de conversación de AI para laplataforma de Twitter. Este Chatbot creó controversia por entregar mensajesofensivos, racistas y xenófobos y, fue dado de baja después de 16 horas de sulanzamiento.
- ·
Los bots no pueden hacerlo “todo”
- ·
El usuario prefiere a personas como asistentes
¿Cómo
podemos solucionarlo?
Aunque crear un chatbot es un gran desafío, también hay trucos y
técnicas para crear chatbots exitosos y crear una buena experiencia de usuario
al mismo tiempo. A continuación detallamos algunos métodos que podemos utilizar
para alimentar nuestro bot y asegurar que mejore en el tiempo.
- ·
Seduce a los usuarios
- Mantener un lenguaje y contexto simplificado.
No hace falta complicar las cosas innecesariamente.
- El bot debe estar alineado con el valor de nuestra marca.
- Concentrarnos en desarrollar la personalidad
del bot.
- Tener una respuesta alternativa para cuando el
bot se quede en blanco o no entienda al usuario.
- ·
Entrena el chatbot constantemente
En este punto entra en juego el Aprendizaje Automático (Machine
Learning - ML) que es el campo de la inteligencia artificial que se centra en
hacer que las máquinas aprendan y, el Natural Language Processing (NLP) que es
un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y
lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje
humano. Al final se trata de ir entrenando y seguir desarrollando el bot día a
día para que sea mejor.
- ·
Usa el recurso de las personas
¡Que curioso! Ahora entiendo mejor como funciona Siri. Parece que al final se van hacer nuestros amigos.
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