Geoffroy de Ribou Director general de WITH para España

Por qué no deberíamos llamar a los chatbots, chatbots

chatbot

A pesar de la trampa del lenguaje y de lo que algunos expertos quieren hacernos creer, los chatbots no están pensados para conversar. De hecho, toda persona que desee implementar uno en su empresa no debe fijar como característica principal la charla, sino que debe plantearlo como un atajo hacia sus servicios. Así, por ejemplo, el proceso para reservar una cita en una tienda podría automatizarse y simplificarse a través de un mensaje de WhatsApp, o hacer una transferencia a un amigo podría reducirse a enviar un mensaje con la cantidad que se quiere enviar.

Por eso, los chatbots deberían llamarse "servicios instantáneos", pues esta es su principal función. Además, no llevarían a confusión a sus usuarios creyendo que pueden establecer conversaciones.

Desde que aparecieran los primeros chatbots en los 90, muchas compañías han intentado mejorarlos sin éxito para poder reemplazar su equipo de servicio al cliente. ¿Os acordáis de Clipo, el simpático ayudante de Microsoft Office? Fue el primer bot dedicado a responder consultas de los usuarios, pero fracasó porque éstos no sabían cómo hacer preguntas, y el sistema de reconocimiento de lenguaje natural (NLU) del bot no era suficientemente bueno.

Ambos problemas persisten hoy. Por eso, todo chatbot que pretenda reemplazar un servicio al cliente tradicional está destinado al fracaso. Ante ciertos chatbots, sobre todo aquellos que se presentan como ayudantes para todo, los usuarios no saben qué preguntas pueden hacer y el NLU sigue siendo demasiado complicado como para entender el lenguaje humano a la perfección. La consecuencia: el chatbot no responde a su función, que es la de ayudar a alcanzar un servicio. Sin ir más lejos, Siri o Alexa siguen teniendo problemas para entender a sus usuarios, aunque están impulsados por grandes empresas como Apple y Amazon.

El mejor atajo para los usuarios

Guste o no, los asistentes que tenemos a nuestro alcance, sean de quien sean, no pueden pasar el test de Turíng. Por eso, han surgido dos aproximaciones para intentar paliar esta situación.

En Occidente, el foco se ha puesto en el NLU, el reconocimiento de lenguaje natural, pues esta parte es fundamental en cualquier chatbot para poder satisfacer de verdad las necesidades de los clientes y usuarios, mientras que en China no se están centrando únicamente en el motor NLU, sino que han combinado esto con una interfaz web básica.

Cuando surgió el boom de los chatbots, Google, Apple, Facebook, Amazon y Microsoft, conocidas como GAFAM, apostaron muy fuerte por formar parte del tablero de juego. Google aterrizó con Dialogflow, Google Hub y Google Home; Apple llegó con Siri y HomePod; Microsoft presentó LUIS, Cortana y su Bot Framework; Amazon lo hizo de la mano de Alexa y Echo, y Facebook con Wit.ai y Messenger.

Sorprendentemente, o tal vez no tanto, todas fallaron intentando crear el chatbot ideal, ese que puede mantener cualquier tipo de conversación y pasar el test de Turing. Porque ninguna era capaz de hacerlo y, de hecho, sigue sin serlo. Tal vez por eso, conscientes de sus limitaciones, las GAFAM iniciaron el año pasado una nueva tendencia: reducir la comprensión y la capacidad de los chatbots a rangos muy específicos. Es decir, se centraron en el motor NLU.

Así, Siri se centra en las características del teléfono y realiza búsquedas de Google para todo lo demás que podamos preguntar; y Amazon y Google dejaron de vender sus aparatos y han empezado a crear alianzas con otros dispositivos conectados.

Gracias a esta nueva forma de diseñar bots, podemos pedir a nuestra lavadora que empiece un programa concreto con solo preguntárselo. Y esto es posible porque las opciones de diálogo son mucho más reducidas y por tanto el contexto del NLU está configurado de forma limitada para que funcione con las características específicas del aparato.

Al mismo tiempo, China ha decidido no centrarse únicamente en el motor NLU, sino que ha facilitado la interacción a cualquier usuario con una mezcla entre una interfaz básica y un buen motor NLU.

Ni uno ni otro enfoque por sí mismo es ideal y, de hecho, la mejor aproximación es una mezcla entre ambos: una interfaz web básica, con un buen motor NLU y una limitación de contextos y posibilidades de conversación en ese NLU.

Esta es la única forma de diseñar buenos chatbots, o sistemas instantáneos, que puedan responder al comportamiento de usuarios y a sus necesidades específicas, ya sea reservar cita en un establecimiento, encontrar un producto dentro de un rango específico de productos, o notificar a usuarios el progreso de un pedido.

En cualquier caso, el motor de reconocimiento de lenguaje natural debe ser siempre muy limitado. Así, estas herramientas no solo funcionarán bien, sino que cumplirán su función de ser atajos para alcanzar un servicio y satisfacer a los usuarios.

Geoffroy de Ribou, director general de WITH para España

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