Por qué utilizar un marco Chatbot

Steve trabaja en una agencia de diseño centrada en el desarrollo de chatbot. Domina node.js y le entusiasma trabajar en la vanguardia de un nuevo canal de software.

Su colega Marina trabajaba originalmente en la elaboración de contenidos para sitios web, pero ahora trabaja junto a él en la entrega de chatbots para las marcas.

Cuando empezó a crear chatbots , utilizaba herramientas "sin código" como Chatfuel y Motion.ai. Eran herramientas estupendas para crear bots con guiones, sobre todo para marketing, pero pronto se dio cuenta de que eran limitadas para sus casos de uso.

El objetivo de estas herramientas era permitir que cualquier persona pudiera crear un bot en cuestión de minutos. Tuvieron éxito en esta tarea y cualquiera podía captar fácilmente la novedad y el valor de marketing de chatbots. Sin embargo, tenían limitaciones cuando el caso de uso se hacía más complejo. Era difícil o imposible personalizar el bot o integrarlo con los sistemas existentes.

También había limitaciones obvias en el desarrollo con herramientas visuales. No defendía que hubiera un equilibrio entre usabilidad y facilidad de aprendizaje. Cree que es importante que los sistemas sean fáciles de aprender para todos desde el principio. No todo el mundo está dispuesto a dedicar tiempo y esfuerzo a mejorar. Sin embargo, el sistema debe permitir múltiples formas de interacción para que los expertos puedan mejorar constantemente su productividad en la plataforma.

La curva de aprendizaje para poner en marcha un programa en un lenguaje de programación corriente fue razonablemente pequeña, pero hay que reconocer que un poco más pronunciada que la curva de aprendizaje para poner en marcha un chatbot a través de una herramienta visual.

Sin embargo, el principiante podía mejorar exponencialmente su productividad si aumentaba su conocimiento de las características del lenguaje y de las distintas herramientas disponibles. Nadie se planteó seriamente sustituir los editores de texto por herramientas visuales para la codificación (aunque había muchas herramientas visuales que apoyaban la codificación incluyendo indicaciones visuales directamente en el propio código).

Steve reconoció que era posible crea el chatbot en un entorno de programación puro como Microsoft Bot Framework, pero esa no era la solución que estaba buscando. Aunque tendría más control y flexibilidad utilizando este tipo de herramientas, acabaría teniendo que codificar él mismo muchas características comunes del bot.

Este tipo de marco se desarrolló pensando en el desarrollo de bots inteligentes utilizando motores inteligentes de PNL e IA como LUIS. Para sus casos de uso, el uso de este tipo de plataforma era casi lo contrario del problema al que se enfrentaba con las plataformas sin código. Estas plataformas hacían mucho más difícil de lo necesario codificar los tipos de bots que estaba desarrollando.

Los programadores utilizan editores de texto que se apoyan en herramientas visuales, y Steve creía que con el tiempo habría soluciones similares en el ámbito de los chatbots. Lo que había ahora mejoraría enormemente en el futuro.

Tenía otra razón para creerlo. Los programadores suelen refactorizar el código con herramientas como buscar/reemplazar, copiar/pegar y otras, pero esto no es posible en la misma medida en un sistema visual.

Además, algunas funciones pueden ser difíciles de representar visualmente. Si una función de chatbot en Messenger, por ejemplo, fuera compleja, podría ser difícil o imposible encontrar una interfaz de usuario agradable para representarla gráficamente. Podría decirse que esto ya está ocurriendo con las extensiones de chat.

En su opinión, las extensiones de chat eran indicativas de una tendencia que se alejaba de la interfaz de usuario puramente conversacional hacia bots convertidos en aplicaciones más gráficas. Facebook Messenger y otras plataformas aspirarían a convertirse en una aplicación móvil universal del mismo modo (con algunos retoques) que Wechat ya lo era en Asia.

Cuando se lo comentó a Marina, ella se mostró de acuerdo. De hecho, pensó que tenía un problema similar en cuanto al contenido.

Aunque había conseguido ponerlo en marcha muy rápidamente en plataformas sin código, las limitaciones eran evidentes para los bots que intentaban crea. La primera vez que le encargaron construir un bot más complejo, cambió el proceso. En lugar de desarrollar el bot en una plataforma sin código, creó varias especificaciones y prototipos para el chatbot que luego entregó a Steve para que los implementara.

Se trataba de un proceso muy ineficaz, sobre todo porque no podía modificar el contenido ella misma, sino que tenía que pedirle a Steve que lo hiciera por ella. Con el tiempo, Steve había desarrollado algunas herramientas que le permitían mantener parte del contenido ella misma a través de una hoja de cálculo de Google, pero no era la solución ideal.

Y lo que es más importante, también sentía que, como experta que hacía esto todos los días, necesitaba mejores herramientas para aumentar su productividad.

El contenido eran palabras y estructuras de texto sencillas aplicadas a controles como widgets gráficos, botones, respuestas rápidas y tarjetas. Podía escribir conversaciones en un editor de texto en cuestión de minutos, pero esas mismas conversaciones sencillas le llevaban unas cuantas horas de trabajo en estas plataformas de codificación visual.

Marina llegó a la conclusión de que incluso en la parte de contenidos faltaban herramientas importantes que podrían hacer mucho más productivos que ahora a los creadores profesionales de chatbot.

Esta historia tiene un final feliz. Botpress.io se creó pensando en los Steves y Marinas de este mundo, es decir, para profesionales que necesitan herramientas de nivel profesional para crear bots.

Aunque Botpress.io es realmente fácil de aprender, no está enfocado a permitir que la persona de la calle desarrolle chatbots. Se centra en permitir a los creadores profesionales de chatbot hacer mejor su trabajo.

A menudo se asume que los creadores profesionales de chatbot son personas que trabajan en el lenguaje natural y soluciones de IA similares, sin embargo, nosotros tenemos una definición más amplia. Los científicos de datos entrarían sin duda en la definición de creadores profesionales de chatbots, pero nuestra definición incluye a todos los miembros del equipo implicados en la creación de bots profesionales. Esto incluye a los desarrolladores y creadores de contenidos que se ganan la vida creando bots o que, al menos, han alcanzado un alto nivel de comprensión y competencia en el proceso de creación de bots.

Por lo general, estos creadores profesionales de chatbots son desarrolladores de chatbots y creadores de contenidos que trabajan en start-ups, empresas de desarrollo, agencias digitales o como profesionales internos de una empresa.

Estos profesionales esperan un conjunto de herramientas que les permita centrarse en la lógica empresarial y en el contenido exclusivo de la experiencia del cliente que están desarrollando, en lugar de dedicar tiempo a codificar funciones comunes o a lidiar con los procesos rígidos y bloqueados que especifican las herramientas visuales.

Botpress no es la elección adecuada para alguien que quiera crear un chatbot de la forma más sencilla posible y esté dispuesto a aceptar las limitaciones de una menor flexibilidad y no mucho margen para mejorar la productividad.

En muchos sentidos, la tarea de construir un sitio web es una buena analogía para construir un chatbot. Una agencia profesional no utilizaría Wix.com para crea debido a sus limitaciones, pero sí utilizaría Wordpress en lugar de construir el sitio desde cero en HTML o CSS. Las plataformas sin código son similares a Wix,com y construir un chatbot desde cero usando el bot framework podría compararse a construir un sitio web desde cero usando html o css. Botpress es similar a usar Wordpress.

En nuestra opinión, el sector de los bots de chat está aún en proceso de determinar qué combinación de PNL, conversaciones guiadas y widgets gráficos constituye un gran bot. La evolución de chatbots dependerá de la evolución de las tecnologías subyacentes y de las funciones que ofrezcan las plataformas de chat.

Las herramientas disponibles para los creadores profesionales de chatbot deben proporcionarles un acceso rápido y sencillo a todas las tecnologías que pueden utilizarse para crear bots. Es importante, pero a menudo se pasa por alto, que para crear una gran experiencia de usuario para un bot es fundamental utilizar todas las funciones de la plataforma de mensajería que se esté utilizando. Por ejemplo, las extensiones de chat son ahora una característica importante en Messenger y deben utilizarse para crear una gran experiencia de usuario.

Ignorar este tipo de funcionalidades para que el bot sea fácilmente desplegable en varias plataformas de chat de forma genérica supone reducir la experiencia de usuario al mínimo común denominador. Un bot de sms debe enfocarse de forma totalmente distinta a un bot de Messenger para aprovechar al máximo las funcionalidades (o la falta de ellas) disponibles en el canal de comunicación.

Las herramientas profesionales de desarrollo de bots deben tener en cuenta este tipo de consideraciones y muchas más. Se espera que la calidad de un desarrollador profesional de bots supere con creces la de un desarrollador aficionado que utilice una plataforma sin código en términos de funcionalidad y experiencia general. Además, se espera que el chatbot profesional tenga características de seguridad superiores y análisis personalizados (y la capacidad relacionada de hacer pruebas A/B de contenido).

Los creadores profesionales de chatbot esperarán que los marcos les permitan desarrollar su experiencia con el tiempo, no sólo en términos de aumento de las funciones que son capaces de crear, sino también en términos de la productividad que pueden lograr utilizando las herramientas de desarrollo subyacentes.