Chatbot vs IA conversacional

En el mundo actual del servicio al cliente, la inteligencia artificial juega un papel crucial. Como resultado, surgen continuamente nuevas tecnologías como los chatbots, la IA conversacional y el aprendizaje automático. Sin embargo, solo un pequeño porcentaje de la población entiende lo que significan todos estos términos.

Particularmente con frases como chatbots e IA conversacional, que se usan cada vez más de manera intercambiable en el contexto de la inteligencia artificial y el servicio al cliente. Los dos nombres, sin embargo, tienen distinciones significativas. En este post, aprenderás más sobre ellos.

El nacimiento de un chatbot

En 1966, el científico informático del MIT, Joseph Weizenbaum, presentó al mundo los chatbots con la forma de Eliza, un chatbot basado en un flujo restringido y predeterminado que podía reproducir el diálogo de un psicoterapeuta mediante un guión. Eliza llevó a cabo "conversaciones" mediante el uso de técnicas de sustitución y coincidencia de patrones, lo que dio a los usuarios la impresión de que el software los entendía pero no tenía un marco integrado para contextualizar eventos.

Sin embargo, la ironía de esta historia de Navidad es que Weizenbaum diseñó a Eliza para resaltar la superficialidad de la comunicación hombre-máquina y, en el proceso, produjo un chatbot capaz de engañar a los Sapiens haciéndoles creer que eran humanos. Eliza eventualmente confirmaría su logro al pasar una prueba limitada de Turing para inteligencia artificial.

Ocho años más tarde, en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford, se lograría el siguiente hito significativo en la ingeniería conversacional. Por lo tanto, el desarrollador Kenneth Mark Colby utilizó su formación previa como psicoterapeuta para crear “PARRY”, un software de lenguaje natural que imitaba el razonamiento de una persona paranoica. PARRY superó las expectativas al pasar la prueba de Turing en su totalidad. ‍

Colby ideó un complicado sistema de suposiciones, atribuciones y "reacciones emocionales" desencadenadas por diferentes pesos asignados a las entradas del habla para lograr resultados tan asombrosos menos de una década después de Eliza de Joseph Weizenbaum. ¿Es esta inteligencia artificial capaz de conversar?

No. Aunque PARRY tenía una estructura más controlable y un modelo mental que emulaba las "emociones" del bot, todavía estaba basado en reglas, lo que significaba que seguía una fórmula estricta (aunque complicada) si X (condición) entonces Y (actividad).

A nuestra lista, agregaremos basado en reglas. Le hemos recordado que recuerde los siguientes conceptos: flujo de conversación predeterminado restringido Y basado en reglas. Procedamos ahora.

ALICE fue el siguiente gran nombre del sector (Artificial Linguistic Internet Computer Entity). En otras palabras, ALICE fue creada en 1995 por Richard Wallace y empleó un lenguaje de marcado de inteligencia artificial (AIML), una versión de XML, que incluye etiquetas que permiten a los bots invocar recursivamente un comparador de patrones para simplificar el lenguaje. Sin embargo, en 2000, 2001 y 2004, ALICE recibió tres veces el Premio Loebner, un honor otorgado a los sistemas más parecidos a los humanos.

ALICE fue notable en todos los sentidos, pero ¿puede calificarse como IA Chatbots conversacionales? En este caso, la respuesta es una vez más no. Por lo tanto, ALICE usó una gran cantidad de "categorías" o reglas para hacer coincidir los patrones de entrada con las plantillas de salida. Sin embargo, ALICE suple su falta de módulos de PNL morfológicos, sintácticos y semánticos con una profusión de reglas básicas; Wallace eligió el tamaño por encima de la complejidad.

ALICE tenía todas las trampas de la IA conversacional en términos sencillos, pero esencialmente era simplemente un chatbot bastante grande.

¿Qué es exactamente un bot?

Un bot se define como "un programa de computadora o personaje (como en un juego) destinado a replicar las actividades de una persona" por el Diccionario Merriam-Webster. Abbot, cuyo nombre deriva de la palabra “robot”, es una máquina no humana que puede imitar ciertas características humanas.

¿Qué es un Chatbot, exactamente?

Un chatbot, a menudo conocido como asistente virtual, es un tipo de robot que puede interpretar y responder al lenguaje humano a través de voz o texto. Como resultado, "chat" viene antes que "bot". Esta es una diferencia crucial, ya que no todos los bots son chatbots (por ejemplo, bots RPA, bots de malware, etc.). Los chatbots pueden ser bots de preguntas y respuestas muy simples que están diseñados para reaccionar a preguntas predefinidas. El corazón de un chatbot es la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP), que le permite comprender las solicitudes de los usuarios y responder adecuadamente (siempre que esté capacitado para hacerlo).

¿Qué es la inteligencia artificial conversacional (IA)?

Para comenzar, definamos qué no es la IA conversacional. A diferencia de los chatbots que siguen un flujo conversacional predeterminado, la IA conversacional se basa en el diálogo. La IA conversacional, a diferencia de los chatbots, utiliza el procesamiento del lenguaje natural, la comprensión del lenguaje natural, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el análisis predictivo para brindar una experiencia de usuario más dinámica y menos limitada.

Por lo tanto, un reconocedor de voz automatizado (ASR), un módulo de comprensión del lenguaje hablado (SLU), un administrador de diálogo (DM), un generador de lenguaje natural (NLG) y un sintetizador de texto a voz (TTS) son todos parte del arquitectura típica de IA conversacional. Sin embargo, ASR recibe datos de audio y texto sin procesar, los convierte en hipótesis de palabras y los envía a SLU. El propósito de la SLU es capturar la semántica básica de una secuencia de palabras en particular (el enunciado). Analiza las ranuras semánticas en el enunciado del usuario y determina el dominio y el propósito de la conversación.

El propósito del DM es comunicarse con las personas y ayudarlas a lograr sus objetivos. Además, determina el comportamiento del sistema luego de determinar si la representación semántica es completa. Utiliza la base de datos de conocimiento para encontrar la información que el usuario está buscando. Sin embargo, el agente de diálogo puede hacer juicios más sólidos con la ayuda del DM, que incluye el seguimiento del estado del diálogo y la elección de políticas.

Diferencia entre chatbots e IA conversacional

IA conversacional y chatbots: ¿qué sigue?

Las primeras implementaciones de chatbot se centraron principalmente en escenarios simples de preguntas y respuestas que los motores NLP podían manejar. Además, muchos clientes vieron esto como una forma conveniente de obtener respuestas a las preguntas más frecuentes a través de un canal digital.

Estos chatbots rudimentarios, por otro lado, no llegaron a realizar tareas más sofisticadas, y con frecuencia pasaron a manos de agentes humanos para continuar procesando la solicitud, particularmente cuando la consulta del cliente no siguió el camino esperado. Los chatbots desarrollaron una mala imagen como resultado de sus fallas, que se mantuvo durante las primeras etapas de la ola de adopción de tecnología.

¿Cuál es la opción superior?

El problema entre los chatbots y la IA conversacional ha resurgido en los últimos años. Tanto los bots como la IA conversacional tienen ventajas y desventajas, pero ¿cuál es la mejor opción?

La IA conversacional ha ganado popularidad en los últimos años a medida que las empresas buscan mejorar el servicio al cliente. A diferencia de un chatbot, que es más funcional, una IA conversacional puede responder a una pregunta de una manera que se sienta más natural para una persona.

Si bien la IA conversacional es la más inteligente de las dos, los chatbots ofrecen sus propios beneficios. Por ejemplo, si un consumidor desea comprar algo, la IA conversacional podría dirigirlo a la página de pago y hacer que termine la transacción allí. Este beneficio es lo que ha provocado el debate actual entre los chatbots y la IA conversacional.

La IA conversacional, por otro lado, es mejor para anticipar las demandas de un cliente, mientras que los chatbots son mejores para ofrecer soluciones más funcionales.

¿A qué problemas se enfrenta la IA conversacional?

Los chatbots con tecnología de IA brindan una serie de beneficios, que incluyen una experiencia de usuario mejorada, una mayor lealtad a la marca y mayores ingresos. Sin embargo, implementar servicios de IA Chatbot con el mismo grado de experiencia que una persona humana es un desafío difícil. Para lograrlo, requerirá capacitación y actualización periódica.

Por lo tanto, el aspecto más difícil de desarrollar e implementar sistemas de IA conversacionales es convencer a las personas para que los utilicen. Las personas que son capaces y están dispuestas a utilizar estos servicios deben utilizarlos. Incluso si quisieran, las personas no siempre están listas para adoptar nuevas tecnologías.

Esta es la razón por la que es crucial mantener su énfasis en sus consumidores en lugar de la tecnología. Recuerde siempre que las personas usan estos servicios para resolver problemas y es posible que aún no estén listos para una experiencia de IA conversacional.

Uno de los problemas más importantes es que los chatbots solo son efectivos en una cosa: conversar.

1. No son intelectuales, y no tienen sentimientos.
2. Han sido preprogramados para responder a términos específicos. Un chatbot se usa a menudo para hacer consultas simples y recibir respuestas simples. Sin embargo, hay situaciones en las que los consumidores quieren más información que simplemente la respuesta a su consulta.
3. Quieren saber cómo se siente alguien sobre un tema o cuáles son sus pensamientos al respecto.
4. Quieren saber si el bot puede mantener una conversación con ellos.
5. Es concebible construir un bot conversacional, pero requerirá mucho tiempo y esfuerzo. Hay bots conversacionales en el mercado, pero la mayoría de ellos no son particularmente buenos. No reconocen algunas indicaciones o no captan el significado de ciertos términos.

Obtener empatía por los usuarios finales, conocer las limitaciones de la tecnología existente y utilizar una estructura limpia y sencilla son parte de la superación de estos obstáculos. Comprender a los usuarios objetivo y su comportamiento es fundamental cuando se construye IA conversacional.

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Además, el primer paso es determinar quiénes son los usuarios finales y cuáles son sus necesidades. Puede lograr esto creando una persona. Sin embargo, una persona es una descripción completa de un usuario final típico. Explica los objetivos, acciones y motivaciones de cada usuario. En conclusión, los miembros del equipo pueden usar personas para crear personajes similares a los humanos para usar en diseño, desarrollo y prueba.