Cómo hacer un chatbot: qué debe hacer un desarrollador con la AI

En términos simples, un chatbot es una interfaz para comunicarse con un software a través de una conversación simulada. En el pasado, esto se hacía utilizando flujos de trabajo rudimentarios, pero, desde que se ha disparado la disponibilidad de herramientas de AI y machine learning, los chatbots son capaces de hacer mucho más. Ahora, los agentes virtuales utilizan inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender y procesar las entradas, de modo que las respuestas se puedan adaptar a ellas. Esto incluye casos de uso, como responder preguntas, resolver problemas y entablar conversaciones informales.

Esto hace que los chatbots sean excelentes para implementar muchas funciones comerciales clave. Veamos dónde los chatbots están marcando la diferencia:

• Servicio al cliente: hacen que sea más barato y más fácil para las empresas brindar soporte a sus clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

• Generación y calificación de clientes potenciales: Pueden interactuar e interactuar con los visitantes del sitio, recopilar información e incluso programar citas para los equipos de ventas.

• Recolección y análisis de datos: pueden recopilar información de los usuarios, analizar comentarios e identificar tendencias para mejorar productos y servicios.

• Educación y capacitación: pueden impartir cursos en línea, responder preguntas de los estudiantes y brindar comentarios.

• Accesibilidad e inclusión: pueden brindar soporte a usuarios con discapacidades, traducir idiomas y brindar información en múltiples formatos.

• Creación de contenido y moderación: pueden generar contenido escrito, moderar comunidades en línea e incluso filtrar contenido inapropiado.

Como muestran estos ejemplos, los chatbots cierran la brecha entre el cliente y la tecnología que se usa para administrar la empresa. En lugar de recopilar datos manualmente y luego tener que introducirlos en un sistema de AI, se elimina al intermediario. Esto significa que puedes identificar y resolver problemas más rápido, brindando a tus usuarios una mejor experiencia.

Lo hermoso de un chatbot para el usuario final es la simplicidad de la experiencia. Los usuarios pueden hablar con el bot como lo harían con una persona real y deberían recibir una respuesta significativa y útil.

Pero para lograr esta simplicidad, se necesitan algunos componentes clave que trabajen juntos para interpretar los datos de entrada, aprender de las fuentes de datos disponibles y decidir cuál será la mejor respuesta.

Piensa en el NLP como un traductor, que está ahí para asegurarse de que el chatbot comprenda lo que se le pide. Este componente toma lo que el usuario dijo o preguntó y lo analiza en busca de sentimiento, contexto, intención y más. Lo logra haciendo algunas cosas:

• Tokenización: divide la entrada en palabras y frases individuales

• Etiquetado de partes de la oración: clasifica cada palabra en sustantivos, verbos, adjetivos, etc.

• Análisis de sintaxis: resuelve la estructura de la oración y la relación entre palabras

• Análisis semántico: descifra el significado detrás de cada palabra, mediante el análisis del contexto y la intención

Un atributo de un chatbot exitoso es su capacidad de aprender y crecer cuanto más se interactúa con él. Esto es gracias al machine learning, que le otorga el poder de aprender y adaptarse a través de varios medios:

• Aprendizaje supervisado: el chatbot se entrena con datos etiquetados, donde aprende a conectar las entradas con la respuesta deseada.

• Aprendizaje no supervisado: aquí es donde el chatbot analiza los datos sin etiquetar. En lugar de que se le muestren las conexiones, busca patrones y relaciones para encontrar las conexiones por sí mismo.

• Aprendizaje de refuerzo: el chatbot utiliza prueba y error para aprender qué funciona mejor, mejorando sus respuestas en función de los resultados y los comentarios de los usuarios.

En teoría, un chatbot no necesita utilizar algoritmos de AI. Pero estos algoritmos marcan la diferencia entre respuestas básicas basadas en reglas y una conversación fluida que comprende adecuadamente los problemas que está resolviendo para el usuario. Pueden variar enormemente, pero estas son algunas de las funciones más comunes de los algoritmos de AI:

• Gestión del diálogo: estos algoritmos gestionan el flujo de las conversaciones: moviéndose entre temas, proporcionando información relevante y ayudando a que la conversación fluya de forma natural.

• Generación de respuestas: estos algoritmos de AI generan respuestas apropiadas basadas en el contexto, la intención, el tono y otra información relevante.

• Personalización: los algoritmos de personalización adaptan las respuestas al usuario específico y sus necesidades. Lo hace al utilizar datos del usuario e interacciones pasadas.

El primer paso para crear tu primer chatbot es decidir qué plataforma vas a usar. Esta es la base de tu chatbot y la plataforma que elijas dependerá de cuál sea el objetivo de tu chatbot. Aquí hay algunas preguntas que debes hacerte:

• ¿Qué problema estás tratando de resolver?

• ¿Qué tan complejo es ese problema?

• ¿Quién es el público objetivo de tu chatbot?

• ¿Qué características y funcionalidades necesitas?

Otra consideración importante es el presupuesto y las habilidades disponibles. Existe una gran diferencia entre un aficionado con habilidades técnicas mínimas y un equipo de desarrollo completo respaldado por un gran presupuesto. Por eso es útil considerar los diferentes tipos de plataformas de chatbot:

• Sin código/poca cantidad de código: fácil de usar, con plantillas, interfaces de arrastrar y soltar, etc. Perfecta para aquellos con experiencia limitada en codificación. Ejemplos: Chatfuel, ManyChat y Landbot.

• Plataformas basadas en código: requiere habilidades de codificación, pero permite más flexibilidad, control y personalización. Ejemplos: Rasa, Microsoft Bot Framework, Dialogflow.

• Nivel empresarial: diseñadas para despliegue a gran escala e incluye funciones e integraciones avanzadas listas para usar. Ejemplos: IBM Watson Assistant, Amazon Lex, Nuance. 

Por ejemplo, si deseas crear rápidamente un chatbot de Facebook Messenger con una funcionalidad relativamente simple, algo como ManyChat sería perfecto. Pero si deseas crear un chatbot más potente que se ejecute desde una API y pueda personalizarse en gran medida, una plataforma como Rasa sería una mejor opción para ti.

Cuando creas un chatbot, los flujos conversacionales dictan la estructura y la progresión de las conversaciones entre el usuario y el chatbot. Piensa en los flujos de la conversación como si el director de orquesta dirigiera a los diferentes músicos para garantizar que todo fluya sin problemas. Para ello, se usan cinco elementos clave:

1. Intenciones: identificar los objetivos y las motivaciones a partir de las entradas de un usuario.

2. Entidades: clasificar información clave como nombres, ubicaciones y fechas.

3. Estados de diálogo: realizar un seguimiento de la conversación hasta el momento para evitar repeticiones y guiar las respuestas.

4. Ramas y transiciones: mapear diferentes caminos en función de las respuestas del usuario.

5. Respuestas: generar respuestas contextuales y útiles para enviarlas al usuario.

Para diseñar flujos efectivos, se debe comenzar con el problema clave que estás resolviendo y, luego, mapear posibles rutas de conversación. La forma de implementar esto dependerá de la plataforma que elijas, pero los diagramas de flujo son útiles en la etapa de diseño para representar la estructura de la conversación.

Cuando estés construyendo tu chatbot por primera vez, mantén los flujos lo más simples posible y evita ramificaciones complejas con opciones excesivas. De esta manera, puedes comenzar a probar e iterar antes y concentrarte en las áreas que necesitan mayor mejora.

La integración de NLP y machine learning es la diferencia entre un chatbot verdaderamente inteligente que puede aprender y tener conversaciones naturales con los usuarios y uno que es solo un lector de guiones básico.

Además de realizar reconocimiento de intenciones y extracción de entidades, las bibliotecas de NLP como spaCy y NLTK (kit de herramientas de lenguaje natural) ayudan con tareas clave como el análisis de sentimientos. Esto analiza el tono de los mensajes de los usuarios e identifica las emociones, lo que significa que tu chatbot puede igualar el tono y responder con empatía.

De manera similar, una integración con potentes bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch le brinda a tu chatbot la capacidad de aprender y evolucionar en función de interacciones pasadas y los datos del usuario. Esto no solo permite que tu chatbot genere respuestas más personalizadas y útiles, sino que también puede hacer predicciones a partir de estos datos y ofrecer asistencia y sugerencias de manera proactiva antes de que el usuario tenga que preguntar.

Al integrar la AI y los algoritmos de machine learning, mejorarás la comprensión y la precisión de la respuesta del chatbot. Estas tecnologías son la razón por la que un gran chatbot se adapta, aprende y mejora con el tiempo. Como desarrollador de chatbots, debes buscar bibliotecas de AI y machine learning que agreguen valor genuino para tus usuarios.

Para crear un chatbot verdaderamente útil, busca continuamente formas de mejorar el rendimiento y la calidad de respuesta de tu bot. La mejor manera de hacerlo es captando y analizando datos de interacción del usuario y, luego, identificando dónde puedes refinar e iterar tus flujos de conversación y funcionalidad.

Como han demostrado los últimos años, el espacio de la AI está creciendo rápidamente. Parece que todos los días se lanza una nueva biblioteca, app o API innovadora. Estos avances pueden parecer desalentadores, pero si te mantienes al tanto de estas nuevas tendencias y tecnologías, podrías encontrar el ingrediente que falta para llevar tu chatbot al siguiente nivel.

Hay muchos ejemplos de chatbots basados en GPT a los que se les hace una amplia gama de preguntas (por ejemplo, usuarios que hacen preguntas de asesoramiento financiero a un chatbot creado para manejar preguntas sobre viajes). Desde el principio de tu diseño, considera crear un alcance finito de preguntas y temas a los que le permitirías responder a tu chatbot para lograr una excelente experiencia de usuario desde el principio.

Es fácil dejarse llevar por las infinitas posibilidades de tu chatbot, pero también es importante tener cuidado. Los sesgos pueden introducirse en tus chatbots, lo que puede afectar negativamente sus respuestas. También debes respetar la privacidad del usuario y los estándares éticos, tanto para proteger a tus usuarios como para evitar meterte en problemas.

Cubriremos esto con más detalle en breve, pero no caigas en la trampa de desplegar tu chatbot sin realizar pruebas rigurosas en situaciones del mundo real. Debes tener confianza en que es robusto y confiable antes de que un usuario final se acerque a tu chatbot.

Para crear el mejor chatbot que puedas, debes recopilar periódicamente los comentarios de tus usuarios y actuar en función de ellos. Estos comentarios serán vitales si deseas que tu chatbot siga siendo relevante y tenga éxito a largo plazo. Estos podrían ser informes de errores, quejas o incluso solicitudes de características. Toma en serio todos estos comentarios y sigue buscando formas de mejorar la experiencia de los usuarios.

Otra forma poderosa de mejorar las capacidades y el rendimiento de tu chatbot es conectándolo a un modelo de lenguaje grande (LLM). Un LLM es un tipo poderoso de AI entrenada con enormes cantidades de datos para comprender y generar respuestas del lenguaje humano.

A pesar de su impresionante poder, es poco probable que un LLM como GPT-4 o LLaMA se alinee con las necesidades específicas de tu chatbot listo para usar. Para aprovechar el poder del LLM, deberás personalizarlo y mejorarlo para que pueda comprender y responder de manera consistente con el uso previsto de tu chatbot.

Una forma de hacerlo es con la generación aumentada de recuperación (RAG). Aquí es donde se utiliza un modelo de recuperación para seleccionar documentos relevantes en función de la búsqueda del usuario, que luego se pasan al LLM. Estos documentos podrían provenir de tus datos privados, como una base de conocimientos preexistente, logs de chat o cualquier otro contenido relevante. Luego, el LLM puede combinar esta información con sus capacidades existentes para generar una respuesta que sea más precisa, relevante y eficiente.

Otra forma de mejorar su integración con el chatbot es al ajustar el LLM. Aquí es donde esencialmente adaptas el LLM a la tarea o el problema específicos para el cual tu chatbot está diseñado. Esto le permite aprender un lenguaje específico de un dominio y mejora la relevancia de las respuestas que genera. Este proceso también se puede repetir a medida que tu chatbot evoluciona o hay más datos disponibles, por lo que el LLM siempre está optimizado para funcionar con tu bot.

Al igual que con cualquier tipo de desarrollo de software, las pruebas son una parte clave para crear y mejorar tu chatbot. Para estar seguro de que tu chatbot está listo para su despliegue, debes probar la funcionalidad, la experiencia del usuario y el manejo de errores.

Para garantizar que tu chatbot funcione como esperas, realiza pruebas funcionales a nivel de unidad y de integración, así como a través de pruebas más amplias del sistema. También debes evaluar el rendimiento del chatbot, asegurándote de que no haya cuellos de botella ni problemas de escalabilidad.

Piensa en el usuario final para asegurarte de brindarle la mejor experiencia posible. Las pruebas de usabilidad son una excelente manera de hacer esto, donde observas a usuarios reales interactuando con tu chatbot. Para garantizar que todos puedan usar tu chatbot, realiza pruebas de accesibilidad, que incluyen pruebas con un lector de pantalla y el uso del bot con solo un teclado.

Antes de desplegar tu chatbot, necesitas saber que este puede manejar con elegancia cualquier error que pueda ocurrir. Esto puede incluir pruebas de estrés para simular un tráfico elevado, enviar entradas inesperadas y comprobar vulnerabilidades de seguridad. Quieres asegurarte de que no todo explote si algo sale mal.

Cuando estés seguro de que tu chatbot está listo, es hora de desplegarlo. Pero antes de presionar ese gran botón verde, hay algunas cosas que debes considerar:

• Monitoreo y analíticas: asegúrate de contar con sistemas para monitorear continuamente el rendimiento, la actividad del usuario y otras métricas clave, lo que te ayudará a detectar problemas rápidamente y realizar mejoras futuras.

• Canales de comentarios: facilita al máximo a los usuarios el envío de comentarios después del despliegue. Se sentirán mejor porque tienen a alguien a quien contactar y tú te sentirás mejor porque sabes lo que están pensando.

• Implementación por fases: desplegar una nueva app puede ser riesgoso, así que considera realizar un despliegue por fases para probar el campo antes de realizar un lanzamiento completo. Al lanzarse primero a una audiencia más pequeña, puedes analizar las interacciones y realizar los ajustes necesarios.

El mundo de los chatbots y la AI evoluciona constantemente, cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología y las empresas. Con suerte, este artículo ha desmitificado la tecnología y te ha dado la confianza para crear tu propio chatbot. Al aprovechar el potencial infinito de los chatbots, puedes crear tu propia app de AI única que puede crecer y evolucionar a medida que aprendes y perfeccionas tus propias habilidades.

Estamos haciendo lo mismo aquí en Elastic®: siempre buscamos formas de usar estos avances para mejorar nuestros productos y hacer la vida de nuestros clientes más fácil, desde mejorar lascapacidades de chatbots en Elasticsearch® hasta nuestra reciente adquisición de Opster, que creó su propio y excelente chatbot OpsGPT.

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