Chatbot

Conceptos básicos y tecnologías

Los chatbots funcionan interpretando las entradas del usuario y asignándolas a intenciones o acciones específicas. Las tecnologías clave implicadas son:

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Permite al chatbot comprender la estructura y el significado del lenguaje humano. Esto implica subtareas como la tokenización (dividir el texto en palabras o trozos), el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) (identificar entidades clave como nombres o fechas) y el análisis de sentimientos (determinar el tono emocional del usuario).
• Aprendizaje automático (ML): Se utiliza para entrenar al chatbot con grandes cantidades de datos conversacionales(datos de entrenamiento), lo que le permite aprender patrones, mejorar la comprensión y generar respuestas más relevantes con el tiempo. Técnicas como el Aprendizaje Profundo (AD) son habituales.
• Grandes modelos lingüísticos (LLM): Los chatbots modernos y altamente capaces suelen utilizar LLM como GPT (Generative Pre-trained Transformer) o BERT. Estos modelos destacan en la comprensión del contexto, la generación de texto similar al humano(generación de texto) y el manejo de conversaciones complejas. Muchos modelos de vanguardia están disponibles en plataformas como Hugging Face.
• Gestión del Diálogo: El componente responsable de gestionar el flujo de la conversación, hacer un seguimiento del contexto y decidir la siguiente acción o respuesta basándose en las aportaciones del usuario y en el historial de la conversación.

Los chatbots pueden ser desde sencillos sistemas basados en reglas, que siguen flujos de conversación predefinidos, hasta complejos bots impulsados por IA que aprenden y se adaptan.

Aplicaciones en el mundo real

Los chatbots se utilizan en numerosos sectores para mejorar la eficacia y la experiencia del usuario. Las aplicaciones más comunes son:

• Atención al cliente: Muchas empresas utilizan chatbots en sus sitios web o aplicaciones de mensajería (como Facebook Messenger Bot Platform) para proporcionar respuestas instantáneas a las preguntas más frecuentes, guiar a los usuarios a través de los pasos de solución de problemas o derivar cuestiones complejas a agentes humanos. Esto es frecuente en la IA en finanzas para tareas como consultas de saldo o solicitudes de historial de transacciones.
• Comercio electrónico y minorista: Los chatbots ayudan a los compradores en línea ofreciéndoles recomendaciones de productos, respondiendo a preguntas sobre los artículos, haciendo un seguimiento de los pedidos y facilitando el proceso de pago, lo que contribuye a mejorar la IA en las soluciones minoristas.
• Sanidad: En la IA en sanidad, los chatbots pueden ayudar a programar citas, proporcionar información sobre afecciones médicas (siguiendo directrices estrictas), recordar a los pacientes que tomen la medicación o realizar comprobaciones iniciales de los síntomas antes de conectar con un médico. Un ejemplo es Babylon Health.
• Servicios de información: Los chatbots actúan como interfaces interactivas con bases de datos o bases de conocimiento, permitiendo a los usuarios hacer preguntas y recibir información específica, como actualizaciones meteorológicas, resúmenes de noticias o información empresarial.

Chatbots vs. Términos relacionados

Aunque a menudo se utilizan indistintamente, los chatbots difieren de conceptos relacionados:

• Asistente virtual: Los asistentes virtuales como Amazon Alexa, Siri de Apple o Google Assistant suelen tener capacidades más amplias que los chatbots. Pueden realizar tareas en múltiples aplicaciones y dispositivos (por ejemplo, programar temporizadores, reproducir música, controlar dispositivos domésticos inteligentes) y a menudo integran perfectamente la interacción por voz. Aunque incorporan funcionalidades de chatbot para conversar, su alcance va más allá del diálogo y se adentra en la ejecución de tareas, lo que a veces implica visión por ordenador o integraciones complejas como Google Duplex.
• Gran Modelo de Lenguaje (LLM): Un LLM es el motor central que impulsa las capacidades de comprensión y generación del lenguaje de muchos chatbots avanzados, como ChatGPT. El chatbot es la capa de aplicación que proporciona la interfaz de usuario y gestiona la interacción, mientras que el LLM es el modelo subyacente que procesa el lenguaje.

Desarrollo y plataformas

Construir chatbots implica seleccionar las herramientas y marcos adecuados en función de los requisitos de complejidad. Entre las plataformas más populares están Google Dialogflow, Microsoft Azure Bot Service y opciones de código abierto como Rasa. Desarrollar y mantener chatbots sofisticados suele requerir sólidas prácticas de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps ) para gestionar los datos, el entrenamiento de modelos, el despliegue(despliegue de modelos) y la supervisión(supervisión de modelos). Plataformas como Ultralytics HUB ofrecen herramientas para gestionar el ciclo de vida de los modelos de ML, que pueden ser relevantes para sistemas complejos de IA que incorporan componentes de chatbot junto con otras funcionalidades de IA, como la detección de objetos.