¿Cómo funciona un chatbot?

Si no sabes qué es un chatbot, primero deberías leer qué es un chatbot.

Es increíble ver un chatbot bien diseñado en acción, pero es aún más potente cuando se entiende cómo funciona realmente un chatbot.

Vamos a darte una visión completa de cómo se hace un chatbot. Desde los componentes utilizados en la fabricación de un chatbot hasta el flujo real de información en el chatbot.

Obviamente, los componentes exactos necesarios para un chatbot determinado dependerán del tipo de chatbot que esté construyendo, pero esto le dará una idea de los componentes disponibles.

Conectar su chatbot a un canal

Todo chatbot necesita un canal para que el usuario pueda interactuar con él. El canal es, de hecho, una plataforma de mensajería como Facebook Messenger, Slack, Telegram, Microsoft team o un chat web integrado.

Necesitas al menos una plataforma de mensajería, pero también puedes conectar varias y permitir que los usuarios elijan la que prefieran.

El canal es la interfaz de usuario del chatbot, del mismo modo que una página web permite interactuar con un software mediante clics.

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Descifrar la entrada con Procesamiento del lenguaje natural

Los motores de procesamiento del lenguaje natural (PLN) son capaces de identificar las intenciones ocultas en una frase en lenguaje natural. Es importante precisar "lenguaje natural" porque, a diferencia de los robots menos inteligentes que requieren instrucciones claras, chatbots puede entender conversaciones de tipo humano.

Por ejemplo, las siguientes frases tienen todas la misma intención: reservar un vuelo:

1. Quiero reservar un vuelo
2. Quiero ir de Dubai a Moscú
3. Necesito un vuelo

Para que un chatbot pueda entender texto o voz en lenguaje natural, necesita acceder a motores de PNL.

El motor NLP puede tomar una frase y extraer cuál es la intención que hay detrás de ella con un cierto nivel de confianza. El procesamiento del lenguaje natural es un campo de la inteligencia artificial y requiere cierta formación.

Por eso en Botpress pedimos lo que llamamos enunciados. Son una parte importante de la comprensión. Los enunciados son variaciones de una frase, distintas formas de formular la misma intención.

Los motores de PNL lo utilizarán para entrenarse.

Gestor de diálogos / Constructor visual de conversaciones

Esta es también una parte importante de un chatbot porque es aquí donde se diseña la experiencia. Una vez que el chatbot ha entendido la intención, tiene que tomar una decisión.

Hay 3 cosas muy comunes que pueden suceder; tomar medidas, pedir información o manejar una intención no respaldada.

Tu constructor visual de conversaciones te permite diseñar lo que va a ocurrir, cómo va a ocurrir y el lenguaje utilizado para que ocurra.

Si digo "Resérvame un vuelo mañana a París". El motor de PNL detectará mi intención de reservar un vuelo. Extraerá mañana como la hora de salida, París como el lugar al que quiero ir, pero falta mi ciudad de salida. El constructor de conversación visual le permitirá manejar que usted necesita preguntar por una ciudad de salida y luego tomar la acción de reservar el vuelo.

Este es un ejemplo muy sencillo, pero puedes entender que en algunos casos la complejidad es mayor y por lo tanto diseñar una gran experiencia puede ser crucial para el éxito de tu chatbot por lo que el gestor de diálogos es una pieza esencial del puzzle.

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Analítica

La analítica es necesaria para supervisar y medir el rendimiento de chatbots. Proporcionan métricas sobre el chatbot, como el número de usuarios y el tipo de interacción. Obviamente, para los desarrolladores de chatbot es fundamental recopilar este tipo de métricas.

Le proporciona información valiosa sobre la participación de sus usuarios para comprender qué puede faltar y cuáles son las áreas clave que hay que mejorar.

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Sistema de gestión de contenidos

El contenido, como el texto en el idioma del usuario y los archivos multimedia, debe gestionarse independientemente del flujo de la conversación. El idioma, los archivos multimedia y la implementación pueden cambiar en función de quién sea el usuario, el contexto y la plataforma de mensajería.

El contenido, al igual que el código, necesita un mantenimiento profesional y un código fuente controlado. Permite desacoplar el contenido del resto del chatbot, lo que lo hace reutilizable y, lo que es más importante, más fácil de mantener.

Es muy sencillo, pero muy importante, gestionar tus contenidos de forma independiente.

Humano en el bucle

Human in the loop es la capacidad del humano de tomar el control del chatbot. Algunos podrían pensar que no es una característica imprescindible, pero en realidad sí lo es.

Hay muchas razones por las que un humano puede querer hacerse cargo manualmente de la conversación del chatbot, la más común es que el chatbot no haya entendido lo que dijo el usuario final.

Nos estaríamos mintiendo al creer que un chatbot acertará el 100% de las veces. Aunque avancemos constantemente en la materia, no puede ser perfecto en la gestión de todo. Cuando un usuario se sale de su ámbito, la presencia de un humano en el bucle se convierte en esencial para mantener una gran experiencia de usuario.

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Arquitectura

Aunque la arquitectura no es un componente, como cualquier software, todo chatbot tiene una arquitectura. Si la arquitectura del software no es de alto nivel, el chatbot no será extensible ni fácil de mantener.

Las mayores ventajas de utilizar una plataforma de IA conversacional para crea su chatbot es que todo está ya estructurado de una manera que permite la escalabilidad y la mantenibilidad.

Todo lo que necesita hacer es crear un servidor local o en cloud, y ya está listo para crea y automatizar.

Botpress tiene una arquitectura modular que facilita la activación o desactivación de algunos módulos que no son componentes básicos.

Además, puede crea su propio módulo para ampliar las capacidades de la plataforma y, por supuesto, su chatbot.

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Cómo fluyen los datos por el chatbot

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Todos estos elementos son muy importantes para que tu chatbot funcione lo mejor posible. Si eliminas uno de estos elementos, no obtendrás la misma experiencia.

Desde una perspectiva macroeconómica, así es como fluye la información.

Hay una entrada del usuario a través del canal. Lo primero que hace esa información es entrar en el Dialog Manager para ser evaluada por el motor NLP. El motor NLP intentará descifrar las frases para encontrar una intención y devolver esa información al Dialog Manager.

Si se detecta una intención, corresponde al DM decidir qué hacer a continuación según el árbol de decisión. Si es necesaria la intervención de un tercero, el gestor del diálogo hará la solicitud.

A continuación, todo se devuelve al usuario a través del mismo canal que utilizó.

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Aunque se trata de una versión simplificada del funcionamiento de un chatbot, no cabe duda de que se puede apreciar la complejidad de crear una experiencia de este tipo desde el punto de vista técnico y de la experiencia del usuario.

El uso de una plataforma de IA conversacional de código abierto reduce drásticamente el tiempo dedicado a construir la infraestructura para asegurarse de que obtiene rápidamente valor de su chatbot.