¿Diferencia entre un bot, un chatbot, un chatbot NLP y todo lo demás?

Chatbots son una herramienta eficaz para ayudar a las empresas a agilizar sus interacciones con clientes y empleados. Los mejores chatbots se comunican con los usuarios de una forma natural que imita la sensación de las conversaciones humanas. Si un chatbot puede hacerlo con éxito, probablemente se trate de un chatbot de inteligencia artificial en lugar de un simple bot basado en reglas.

Pero, ¿qué es un chatbot de inteligencia artificial? Básicamente, es un chatbot que utiliza IA conversacional para potenciar sus interacciones con los usuarios. Dado que la inteligencia artificial chatbots está disponible a cualquier hora del día y puede interactuar con varios clientes a la vez, es una excelente forma de mejorar la atención al cliente y aumentar la fidelidad a la marca.

¿Qué es un chatbot PNL?

Un chatbot de PNL es una forma más precisa de describir un chatbot de inteligencia artificial, pero puede ayudarnos a entender por qué son importantes y cómo funcionan los chatbots potenciados por IA. Básicamente, la PNL es el tipo específico de inteligencia artificial que se utiliza en chatbots.

PNL son las siglas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Es la tecnología que permite a chatbots comunicarse con las personas en su propio idioma. En otras palabras, es lo que hace que un chatbot parezca humano. El NLP lo consigue ayudando a chatbots a interpretar el lenguaje humano como lo haría una persona, captando matices importantes como el contexto de una frase.

En un sentido más técnico, la PNL transforma texto en datos estructurados que el ordenador puede entender. Para ello, debe procesar grandes cantidades de datos lingüísticos. El seguimiento y la interpretación de esos datos permiten a chatbots entender y responder a las consultas de un cliente de forma fluida y completa, como lo haría una persona.

¿En qué se diferencia un chatbot de PNL de un bot?

Como acabamos de ver, NLP chatbots utiliza inteligencia artificial para imitar la conversación humana. Los bots estándar no utilizan IA, por lo que sus interacciones suelen ser menos naturales y humanas.

La mayoría de los bots estándar son lo que llamamos bots "basados en reglas". Están diseñados para seguir estrictamente las reglas de conversación establecidas por su creador. Si un usuario introduce un comando específico, un bot basado en reglas emitirá una respuesta preformada. Sin embargo, fuera de esas reglas, un bot estándar puede tener problemas para proporcionar información útil al usuario. Lo que falta es la flexibilidad, que es una parte tan importante de las conversaciones humanas.

¿Qué diferencia a NLP chatbots ? Estas son algunas de las características de NL P chatbots que les dan ventaja sobre los bots más tradicionales:

• Puede entender el lenguaje natural. Un chatbot de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) puede entender e interpretar el lenguaje natural. Pero, ¿qué significa eso exactamente? El PLN permite a chatbots interactuar con entradas de usuario que incluyen errores ortográficos y gramaticales, por ejemplo. Incluso puede determinar si una entrada es una intención o una pregunta, lo que puede ayudar mucho a satisfacer las necesidades del usuario con precisión y puntualidad. Otros aspectos del lenguaje natural son el contenido emocional y el énfasis, cosas que uno captaría de forma natural si estuviera hablando cara a cara con otra persona.

• Parece más una conversación que un cuestionario. Uno de los mayores retos a los que se enfrenta chatbots es que un usuario de chatbot puede introducir literalmente cualquier cosa. Si el usuario interactúa con un bot basado en reglas, cualquier entrada que no sea la esperada puede conducir a un callejón sin salida en la conversación. Por eso, las conversaciones con bots estándar pueden parecer a menudo cuestionarios, lo que puede ser desalentador. Después de todo, en ese punto, usted podría simplemente desplazarse a través de un FAQ para encontrar lo que está buscando. Un chatbot NLP es diferente precisamente porque puede adaptarse a las señales de la conversación, creando un entorno que se parece más a una conversación natural.

• Mejora continuamente. La única forma de que un bot basado en reglas mejore es añadir más reglas. Un chatbot NLP mejorará utilizando los datos proporcionados por los usuarios finales. Esto le permite comprender mejor las distintas formas de formular las preguntas o la intención, pero también le permite ampliar las capacidades identificando lo que el chatbot no ha podido responder.

Las ventajas que ofrece la PNL chatbots no sólo darán mejores resultados a sus clientes. También harán que se sientan más cómodos y valorados.

Por qué necesitas un chatbot con PNL o IA

Como hemos señalado antes, los bots simples sólo pueden llevarte hasta cierto punto. Un bot simple puede manejar órdenes sencillas, pero las conversaciones son cosas complejas y fluidas, como todos sabemos. Si un usuario no está del todo seguro de cuál es su problema o de lo que está buscando, un bot sencillo probablemente no estará a la altura.

Un chatbot de procesamiento del lenguaje natural puede atender a sus clientes del mismo modo que lo haría un agente. El procesamiento del lenguaje natural chatbots proporciona una mejor experiencia a sus usuarios, lo que se traduce en mayores niveles de satisfacción del cliente. Y aunque este objetivo suele ser suficientemente bueno por sí mismo, una vez que haya decidido crear un chatbot NLP para su negocio, hay muchos otros beneficios que puede ofrecer.

NLP chatbots puede servir a menudo como sustituto eficaz de aplicaciones más caras, por ejemplo, ahorrando a su empresa tiempo y dinero en costes de desarrollo. Y además de la atención al cliente, NPL chatbots puede desplegarse para el marketing conversacional, reconociendo la intención de un cliente y proporcionando una transacción fluida e inmediata. Incluso pueden integrarse con plataformas de análisis para simplificar la recopilación y agregación de datos de su empresa.

Pero no tiene por qué fiarse de nuestra palabra. Gigantes tecnológicos como Amazon y Google llevan varios años invirtiendo en asistentes para el hogar como Alexa y Google Home. Aunque no te des cuenta, estos asistentes se basan en la IA conversacional para interactuar con sus usuarios, ofreciéndoles conversaciones dinámicas y, lo que es más importante, humanas.

Las empresas no pueden permitirse no utilizar chatbots.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial chatbots ?

Competencias específicas

Los distintos tipos de chatbots tienen diversos casos de uso. Chatbots suele personalizarse en función de las necesidades y preferencias de una organización, por lo que usted es quien realmente decide qué competencias dotar a su chatbot. Las empresas que aprovechan esta tecnología deben plantearse las siguientes preguntas para definir las competencias clave de su chatbot:

• ¿Cuál es el objetivo del chatbot?
• ¿Qué problemas de los usuarios pretende resolver? (esto le ayudará en última instancia a mejorar la satisfacción del cliente)
• ¿Cuáles son sus funciones?
• ¿Qué es lo que no quieres o necesitas que resuelva el chatbot? (esto le ayudará a evitar la frustración del usuario)

Capacidades cognitivas

Un chatbot AI utiliza sus habilidades de inteligencia artificial para comprender si el texto que introduce el usuario corresponde a una de las competencias del chatbot. Hay una serie de factores que permiten comprender la PNL chatbots :

• Variaciones semánticas: Chatbots analiza la relación entre las palabras para extraer su significado. ¿De cuántas formas distintas pueden formular los usuarios una misma pregunta?
• Palabras clave: ¿Qué palabras clave contiene la frase? Las empresas deben hacer un análisis exhaustivo de palabras clave para determinar qué palabras clave deben incorporarse para que el chatbot pueda identificar qué tipo de pregunta se le está haciendo y si tiene los recursos para resolver la consulta.
• Los idiomas: ¿Qué lista predeterminada de palabras tenemos para una habilidad determinada? Las preguntas pueden formularse de distintas maneras y en distintos idiomas (y variantes lingüísticas). El chatbot no sólo tiene capacidades cognitivas aplicadas al texto escrito. También puede entender números, el texto de una imagen, la información de un vídeo, identificar el sexo y la edad de una persona, comprender el nivel emocional de un mensaje y extraer palabras clave de un texto.

Capacidad de conversación

Para iniciar una conversación con un usuario, las empresas necesitan desarrollar la forma más eficaz de guiar a los usuarios. Tienen que asegurarse de que su chatbot entiende el contexto de la conversación para ofrecer la respuesta adecuada. Para lograrlo, las organizaciones necesitan definir:

• Cuántos pasos son necesarios para guiar al usuario hacia la respuesta
• Qué contextos mantener vivos para impulsar la siguiente interacción
• Qué oportunidades de diálogo detectamos para nuestras actividades de marketing.

Canal

Esta es una parte clave del diseño de un chatbot. Las empresas necesitan definir el canal en el que el bot interactuará con los usuarios. Un usuario que habla a través de una aplicación como Facebook no está en la misma situación que un usuario de escritorio que interactúa a través de un bot en un sitio web. Existen varios canales diferentes, por lo que es esencial identificar cómo se comportan los usuarios de tu canal.

Formación y aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial (IA) cuyo objetivo es desarrollar metodologías y técnicas que permitan a las máquinas aprender. El aprendizaje se lleva a cabo mediante algoritmos y heurísticas que analizan los datos equiparándolos a la experiencia humana. Esto permite desarrollar programas capaces de identificar patrones en los datos.

Gracias al aprendizaje automático, la inteligencia artificial chatbots puede predecir comportamientos futuros, y esas predicciones tienen un gran valor. Uno de los elementos más importantes del aprendizaje automático es la automatización; es decir, la máquina mejora sus predicciones con el tiempo y sin intervención de sus programadores.

Aunque las chatbots inteligentes se basan en el aprendizaje automático, las empresas también tienen que entrenar a sus chatbots. Necesitan una atención constante para ofrecer la mejor respuesta. Gracias a las demostraciones y las pruebas de usuario, las organizaciones pueden averiguar qué hay que mejorar. He aquí algunas preguntas clave que las empresas deberían plantearse para mejorar sus asistentes virtuales:

• ¿Qué preguntas nos dan una respuesta correcta?
• ¿Qué nuevas preguntas hacen los usuarios?
• ¿En qué nuevas integraciones debemos centrarnos?

¿Cuál es la diferencia entre NLP, NLG, NLU y NLI?

En el mundo de la inteligencia artificial se utilizan cuatro acrónimos principales, que le ayudarán a comprender mejor chatbots:

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): es un campo dentro de la inteligencia artificial y la lingüística aplicada que estudia las interacciones mediante el uso del lenguaje natural entre humanos y máquinas. Más concretamente, se centra en procesar las comunicaciones humanas, dividirlas en partes e identificar los elementos más relevantes del mensaje para comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano.
• Comprensión del Lenguaje Natural (NLU): es una rama del procesamiento del lenguaje natural que se basa en un algoritmo de clasificación de aprendizaje automático, el análisis estadístico del orden y la frecuencia de las palabras, y una gran cantidad de datos de entrenamiento, para entender la intención detrás del mensaje de un usuario. NLU se centra en asegurarse de que la máquina entiende el significado que hay detrás de un texto.
• Generación de Lenguaje Natural (NLG): es también una rama del procesamiento del lenguaje natural. Se refiere a los procesos de IA que transforman datos estructurados en lenguajes naturales, como texto o voz, para que los humanos puedan entenderlos fácilmente. Es la tecnología del chatbot, que se encarga de generar una respuesta a la consulta de un usuario.
• Interacción en Lenguaje Natural (NLI): es otra rama de la PNL. Como su nombre indica, se refiere a la interacción y comunicación entre humanos y máquinas. La NLI es un conjunto de procesos que pueden traducir un lenguaje de programación a lenguaje humano y viceversa.

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