Chatbot: ¿Qué es, para qué sirve y qué tipos existen?

Muy probablemente hayas oído hablar sobre los chatbots en este último año. Independientemente del sector al que pertenezcas o si eres un entendido o no sobre Inteligencia Artificial. 

Quizás intuyas que son importantes pero no sepas bien qué son, qué tipos hay o qué beneficios pueden aportar a tu empresa. Por eso es importante que leas este artículo, para que en menos de 10 minutos deje de ser un concepto extraño para ti y termines queriendo implementar uno. 

¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es un robot de chat que se comunica con los usuarios a través de mensajes de texto mediante Inteligencia Artificial.

Se trata de un software que se integra en aplicaciones, sitios web y demás con el fin de resolver las dudas de los usuarios a cualquier hora, sin necesidad de que haya una persona física detrás. Normalmente están diseñados para comunicarse con personas reales, aunque también se están desarrollando aplicaciones en la que dos robots de chat puedan comunicarse entre sí.

En resumidas cuentas, se trata de una herramienta que interactúa con los usuarios de manera automática entablando una relación entre usuario-empresa asistiéndoles en lo que buscan o tienen dudas.

Esto no sería posible sin la implementación de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) desarrollados por IA (Inteligencia Artificial), los cuales permiten al programa interpretar o intuir los gustos, preferencias o incluso hábitos del usuario. En ocasiones estos bots de comunicación pueden adoptar un realismo tan extremo en la comunicación con los usuarios que cueste discernir si estamos realmente comunicándonos con un robot o una persona.

Pero... ¿Qué hay detrás de un chatbot? ¿Realmente se puede enseñar a una máquina a aprender? ¿Puede una máquina tener sentimientos o entender los sentimientos de las personas?

Sin profundizar demasiado y de una manera sencilla, trataremos de explicarlo.

¿Cómo funciona un chatbot?

Los chatbots utilizan distintos principios del lenguaje natural para poder entender a los humanos e intentar imitar su comunicación. Aunque no es una tarea sencilla, éstos utilizan estos tres lenguajes: NLP, NLC y NLG. 

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) / Natural Language Processing (NLP): 

El procesamiento de lenguaje natural se utiliza para clasificar textos no estructurados en un conjunto de temáticas. Dicho de otra manera, es el ámbito de la IA que se encarga de investigar la manera de comunicar las máquinas con las personas mediante lenguas naturales. 

El software tratará de desglosar el contenido emitido por el usuario para facilitar su comprensión. Diferenciar en el texto palabras y oraciones. Corregir errores ortográficos antes de determinar su significado para facilitar su comprensión o considerar incluso las emociones del usuario sería otro factor de esta etapa.  

Comprensión de Lenguaje Natural (CLN) / Natural Language Understanding (NLU):

A nadie nos sorprende hoy en día que una persona sea capaz de leer un mensaje, interpretarlo y entenderlo en un contexto o situación determinada, ¿verdad? Sin embargo si nos remontamos a la prehistoria los primeros homínidos no eran capaces. Ha sido preciso un proceso de evolución para lograrlo. Y esa es la meta. Con el NLP una máquina es capaz de procesar gran cantidad de datos pero, ¿realmente es capaz de comprenderlos?

Imaginemos que queremos buscar un documento, en un buscador que conecta a una base de datos y escribimos una secuencia de letras registrada en la base de datos. Da igual que esta secuencia de letras tenga o no un sentido en nuestro idioma, el buscador lo reconocerá y abrirá el documento.

Ahora supongamos que escribimos en el buscador ideas o conceptos relacionados con el contenido del documento, sin necesidad de que estas se hayan formulado con las palabras contenidas en el mismo.

Mientras que el primer buscador de documentos NO estaría aplicando NLU, el segundo ejemplo sería una estupenda aplicación de la Comprensión del Lenguaje Natural ya que implica que el software ha sido capaz de comprender e interpretar la idea planteada por el usuario.

Este es uno de los grandes problemas a resolver a la hora de determinar si una máquina tiene o no Inteligencia Artificial  y se le conoce como clasificación de intención.

Para que esto sea posible, es decir, saber si realmente la máquina es capaz de reconocer nuestra intención o se limita a seguir una secuencia de instrucciones se entrena a la máquina con un algoritmo de aprendizaje automático, sometiéndola a toneladas de datos de capacitación que comprenden los mensajes del usuario, sus intenciones y las posibles variaciones de mensaje con la misma intención.

Generación de Lenguaje Natural (GLN) / Natural Language Generation (NLG):

La Generación de Lenguaje Natural forma parte del Procesamiento de Lenguaje Natural y, naturalmente, tiene ciertos aspectos en común. De alguna manera ambos tienen distinto foco pero complementario. 

Mientras que el NLP busca identificar conocimiento analítico a partir de datos textuales, el NLG combina conocimiento analítico con texto sintético para crear narrativas dentro de un contexto. Es decir, transformar los datos estructurados en narrativa escrita. 

Y, ¿Cómo se consigue esto? Pues a través de una secuencia de pasos a seguir:

1. Análisis de contenidos: Identificación de los temas principales del documento fuente y las relaciones entre ellos.
2. Comprensión de los datos: Interpretación de los datos, identificación de patrones y contextualización de los mismos. A menudo es, en esta etapa, cuando se integra el aprendizaje automático del software.
3. Estructuración documental: Planificación del documento y elección de una estructura narrativa en función del tipo de datos a interpretar. 
4. Agregación de oraciones: Se combinan las oraciones o partes relevantes de las mismas de manera que resuman el tema apropiadamente.
5. Estructuración gramatical: Se integran las reglas gramaticales para la generación de texto. El programa deduce e interpreta la estructura sintáctica de la oración para finalmente reescribir dicha información de manera gramaticalmente correcta.
6. El idioma: La salida final se genera en base a la plantilla que el usuario o programador ha seleccionado. 

¿Para qué sirve un chatbot?

Se podría resumir para qué sirven los chatbots de forma muy esquemática de la siguiente manera:

• Resolver dudas sobre productos o servicios
• Enviar mails a los clientes
• Atención 24h personalizada

En definitiva un chatbot implica una serie de ventajas o beneficios para la empresa como: elevar la eficiencia de trabajo, generación de leads, reducción de costes a la empresa, mejorar estrategia de ventas y/o reducir los tiempos de interacción con los clientes.



Tipos de chatbots:

En este apartado matizaremos las distintas tipologías de chatbots en cuánto a su inteligencia, interacción o canal.

Chatbots según su inteligencia: 

Basándonos en su inteligencia vamos a comentar los tipos de chatbots existentes para que puedas evaluar cual es el que mejor se adecua a las necesidades de tu empresa si estas considerando integrar uno en tu sitio web u otras plataformas.

     - Dumb Chatbot:

El más básico. También conocido como "Chatbot de ITR (Del ingles: Respuesta de interacción de texto)". Se trata de un software que sigue comandos simples implementados previamente por el programador siguiendo una lógica secuencial sin necesidad de emplear IA.

Emulan la conversación, no obstante, no son capaces de interpretar una respuesta por parte del usuario sino que se limitan a ofrecer diversas opciones y abriendo otras según la opción seleccionada.

     - Chatbot con tecnología Word-Spotting:

Imagina como empresa que quieres que tu chatbot sea capaz de reconocer palabras claves importantes para tu negocio o intención. Este tipo de chatbots tampoco emplean inteligencia artificial, pero son capaces de dar una respuesta basándose en las palabras claves previamente configuradas a lo largo de la interacción con el usuario. 

Sin embargo, a menudo la respuesta del chatbot, a pesar de incluir las palabras claves en la respuesta ofrecida, no se adecuan de manera precisa a las necesidades o preguntas expuestas por parte del usuario, por lo que en más de una ocasión generan fricciones en la comunicación.

     - Chatbot con inteligencia artificial:

La joya de la corona. Estos encantadores bots son capaces de aprender, comprender al usuario e interpretar sus necesidades. Os acordáis del coche fantástico, ¿verdad? Bueno, pues esto es algo parecido gracias a la inteligencia artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural del que previamente hemos hablado. No vamos a profundizar en estos términos en este post, todo lo que necesitas saber es que, gracias a estas tecnologías el bot adquiere la capacidad de comprensión e interpretación logrando una conversación más natural con los usuarios resolviendo dudas o problemas. Funcionan muy bien también como asistentes de plataformas conversacionales de ventas acompañando al cliente a lo largo del proceso de compra.

Chatbots según el tipo de interacción: 

     - Chatbot textual:

Funciones elementales limitando la interacción con los usuarios al plano de la mensajería de texto.

     - Chatbot dinámico:

Simulan una interacción más real combinando la mensajería de texto con fotografías, videos o GIFs a través de la plataforma previamente seleccionada.

     - Chatbot de voz:

Soy consciente de que no va a ser la definición más técnica que hayas leído por la red pero si te pregunto acerca de Siri o Alexa sabes de que hablo, ¿verdad? Pues los chatbots de voz, con mayor o menor grado de inteligencia son básicamente eso.

Chatbots según el canal:

Por último, podríamos segmentar la tipología de robots de chat según el canal donde se integran de la siguiente manera.

     - Chatbot de sitio web:

Quizás el más conocido. Ofrece asistencia 24h a los usuarios y se encarga de la generación de leads. También aplicable a eCommerces para acompañar al cliente a lo largo del proceso de compra para hacérselo más fácil y cómodo mejorando la experiencia de usuario.

     - Chatbot de redes sociales y mensajería instantánea:

Podría marcar una diferenciación entre ambos pero es que básicamente la finalidad es la misma. Su objetivo es asegurar el engagement de los usuarios y responder a sus preguntas a cualquier hora. Se trata de llegar donde ya se encuentran tus clientes potenciales y eliminar fricciones evitando los tiempos de espera.

     - Chatbot omnicanal: 

Hoy en día existen robots de chat que se pueden implementar en cualquier canal. Aquí lo importante radica en que la empresa sepa adecuar la necesidad o finalidad del chatbot al canal, ya que no es lo mismo un bot que pretenda captar leads a uno que proporcione soporte de atención al cliente.

Y después de todo esto, ya queda poco más que decir de estas maravillas tecnológicas.

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