Chatbot

Un chatbot o bot conversacional es una aplicación de software que se utiliza para realizar una conversación de chat en línea a través de texto o texto a voz, en lugar de proporcionar contacto directo con un agente humano en vivo. Un chatbot es un tipo de software que puede ayudar a los clientes al automatizar conversaciones e interactuar con ellos a través de plataformas de mensajería. Diseñados para simular de manera convincente la forma en que un ser humano se comportaría como un compañero de conversación, los sistemas de chatbot generalmente requieren ajustes y pruebas continuas, y muchos en producción siguen sin poder conversar adecuadamente, mientras que ninguno de ellos puede pasar la prueba estándar de Turing. El término "ChatterBot" fue acuñado originalmente por Michael Mauldin (creador del primer Verbot) en 1994 para describir estos programas conversacionales.

Los chatbots se utilizan en sistemas de diálogo para diversos fines, incluido el servicio al cliente, el enrutamiento de solicitudes o la recopilación de información. Mientras que algunas aplicaciones de bots conversacionales usan extensos procesos de clasificación de palabras, procesadores de lenguaje natural e inteligencia artificial sofisticada, otras simplemente buscan palabras clave generales y generan respuestas usando frases comunes obtenidas de una biblioteca o base de datos asociada.

Se accede a la mayoría de los chatbots en línea a través de ventanas emergentes del sitio web o mediante asistentes virtuales. Se pueden clasificar en categorías de uso que incluyen: comercio (comercio electrónico a través de chat), educación, entretenimiento, finanzas, salud, noticias y productividad.

Fondo

En 1950, se publicó el famoso artículo de Alan Turing "Maquinaria informática e inteligencia",que proponía lo que ahora se llama la prueba de Turing como criterio de inteligencia. Este criterio depende de la capacidad de un programa de computadora para suplantar a un ser humano en una conversación escrita en tiempo real con un juez humano en la medida en que el juez no pueda distinguir de manera confiable—sobre la base únicamente del contenido de la conversación—entre el programa y un humano real La notoriedad de la prueba propuesta por Turing estimuló un gran interés en el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum, publicado en 1966, que parecía ser capaz de engañar a los usuarios haciéndoles creer que estaban conversando con un ser humano real. Sin embargo, el propio Weizenbaum no afirmó que ELIZA fuera genuinamente inteligente, y la introducción de su artículo lo presentó más como un ejercicio de desacreditación:

[En] inteligencia artificial... las máquinas están hechas para comportarse de maneras maravillosas, a menudo suficientes para deslumbrar incluso al observador más experimentado. Pero una vez que se desenmascara un programa en particular, una vez que se explica su funcionamiento interno... su magia se desmorona; se revela como una mera colección de procedimientos... El observador se dice a sí mismo "Podría haber escrito eso". Con ese pensamiento, mueve el programa en cuestión del anaquel marcado como "inteligente", al reservado para curiosidades... El objeto de este trabajo es provocar tal reevaluación del programa que está a punto de ser "explicado". Pocos programas lo necesitaron más.

El método de operación clave de ELIZA (copiado por los diseñadores de chatbot desde entonces) implica el reconocimiento de palabras clave o frases en la entrada y la salida de las correspondientes respuestas preparadas o programadas previamente que pueden hacer avanzar la conversación de una manera aparentemente significativa. (por ejemplo, respondiendo a cualquier entrada que contenga la palabra 'MADRE' con 'CUÉNTAME MÁS SOBRE TU FAMILIA'). Así se genera una ilusión de comprensión, aunque el procesamiento involucrado haya sido meramente superficial. ELIZA demostró que tal ilusión es sorprendentemente fácil de generar porque los jueces humanos están muy dispuestos a otorgar el beneficio de la duda cuando las respuestas conversacionales pueden interpretarse como "inteligentes".

Los diseñadores de interfaces han llegado a apreciar que la disposición de los humanos para interpretar la salida de la computadora como genuinamente conversacional, incluso cuando en realidad se basa en una coincidencia de patrones bastante simple, puede explotarse con fines útiles. La mayoría de las personas prefieren interactuar con programas que son similares a los humanos, y esto le da a las técnicas de chatbot un papel potencialmente útil en los sistemas interactivos que necesitan obtener información de los usuarios, siempre que esa información sea relativamente sencilla y se incluya en categorías predecibles. Así, por ejemplo, los sistemas de ayuda en línea pueden emplear de manera útil técnicas de chatbot para identificar el área de ayuda que requieren los usuarios, proporcionando potencialmente una interfaz "más amigable" que un sistema de búsqueda o menú más formal. Este tipo de uso tiene la perspectiva de mover la tecnología de chatbot del "estante...

Desarrollo

Entre los primeros chatbots más notables se encuentran ELIZA (1966) y PARRY (1972). Programas notables más recientes incluyen ALICE, Jabberwacky y DUDE (Agence Nationale de la Recherche y CNRS 2006). Si bien ELIZA y PARRY se usaron exclusivamente para simular conversaciones escritas, muchos chatbots ahora incluyen otras características funcionales, como juegos y capacidades de búsqueda en la web. En 1984, se publicó un libro llamado The Policeman's Beard is Half Construed, supuestamente escrito por el chatbot Racter (aunque el programa tal como se lanzó no habría sido capaz de hacerlo).

Un campo pertinente de la investigación de la IA es el procesamiento del lenguaje natural. Por lo general, los campos débiles de IA emplean software especializado o lenguajes de programación creados específicamente para la función limitada requerida. Por ejemplo, ALICE usa un lenguaje de marcado llamado AIML, que es específico para su función como agente conversacional, y desde entonces ha sido adoptado por varios otros desarrolladores de los llamados Alicebots. Sin embargo, ALICE todavía se basa puramente en técnicas de coincidencia de patrones sin ninguna capacidad de razonamiento, la misma técnica que ELIZA estaba usando en 1966. Esta no es una IA fuerte, que requeriría inteligencia y habilidades de razonamiento lógico.

Jabberwacky aprende nuevas respuestas y contexto en función de las interacciones del usuario en tiempo real, en lugar de ser impulsado desde una base de datos estática. Algunos chatbots más recientes también combinan el aprendizaje en tiempo real con algoritmos evolutivos que optimizan su capacidad de comunicación en función de cada conversación mantenida. Aún así, actualmente no existe una inteligencia artificial conversacional de propósito general, y algunos desarrolladores de software se enfocan en el aspecto práctico, la recuperación de información.

Las competiciones de chatbots se centran en la prueba de Turing o en objetivos más específicos. Dos de estos concursos anuales son el Premio Loebner y The Chatterbox Challenge (este último ha estado fuera de línea desde 2015, sin embargo, todavía se pueden encontrar materiales en los archivos web).

DBpedia creó un chatbot durante el GSoC de 2017. Puede comunicarse a través de Facebook Messenger.

Solicitud

Aplicaciones de mensajería

Los chatbots de muchas empresas se ejecutan en aplicaciones de mensajería o simplemente a través de SMS. Se utilizan para servicio al cliente B2C, ventas y marketing.

En 2016, Facebook Messenger permitió a los desarrolladores colocar chatbots en su plataforma. Se crearon 30 000 bots para Messenger en los primeros seis meses, llegando a 100 000 en septiembre de 2017.

Desde septiembre de 2017, esto también forma parte de un programa piloto en WhatsApp. Airlines KLM y Aeroméxico anunciaron su participación en las pruebas; ambas aerolíneas habían lanzado previamente servicios al cliente en la plataforma Facebook Messenger.

Los bots suelen aparecer como uno de los contactos del usuario, pero a veces pueden actuar como participantes en un chat grupal.

Muchos bancos, aseguradoras, empresas de medios de comunicación, empresas de comercio electrónico, aerolíneas, cadenas hoteleras, minoristas, proveedores de atención médica, entidades gubernamentales y cadenas de restaurantes han utilizado chatbots para responder preguntas simples, aumentar la participación del cliente, promocionar y ofrecer formas adicionales de orden de ellos.

Un estudio de 2017 mostró que el 4% de las empresas usaban chatbots. Según un estudio de 2016, el 80% de las empresas dijeron que tenían la intención de tener uno para 2020.

Como parte de las aplicaciones y sitios web de la empresa

Las generaciones anteriores de chatbots estaban presentes en los sitios web de las empresas, por ejemplo, Ask Jenn de Alaska Airlines, que debutó en 2008 o el agente de servicio al cliente virtual de Expedia, que se lanzó en 2011. La nueva generación de chatbots incluye IBM Watson "Rocky", presentado en febrero de 2017 por la empresa de comercio electrónico Rare Carat, con sede en la ciudad de Nueva York, para proporcionar información a los posibles compradores de diamantes.

Secuencias de chatbots

Utilizado por los especialistas en marketing para escribir secuencias de mensajes, muy similar a una secuencia de respuesta automática. Dichas secuencias pueden activarse mediante la suscripción del usuario o el uso de palabras clave dentro de las interacciones del usuario. Después de que ocurre un disparador, se entrega una secuencia de mensajes hasta la siguiente respuesta anticipada del usuario. Cada respuesta del usuario se usa en el árbol de decisiones para ayudar al chatbot a navegar por las secuencias de respuesta para entregar el mensaje de respuesta correcto.

Plataformas internas de la empresa

Otras empresas exploran formas en que pueden usar chatbots internamente, por ejemplo, para atención al cliente, recursos humanos o incluso en proyectos de Internet de las cosas (IoT). Overstock.com, por ejemplo, habría lanzado un chatbot llamado Mila para automatizar ciertos procesos simples pero lentos al solicitar una licencia por enfermedad. Otras grandes empresas, como Lloyds Banking Group, Royal Bank of Scotland, Renault y Citroën, ahora utilizan asistentes en línea automatizados en lugar de centros de llamadas con humanos para proporcionar un primer punto de contacto. Un ecosistema empresarial de chatbots SaaS ha estado creciendo constantemente desde la Conferencia F8 cuando Mark Zuckerberg de Facebook reveló que Messenger permitiría que los chatbots ingresaran a la aplicación.En las grandes empresas, como los hospitales y las organizaciones de aviación, los arquitectos de TI están diseñando arquitecturas de referencia para los bots de chat inteligentes que se utilizan para desbloquear y compartir conocimientos y experiencias en la organización de manera más eficiente y reducir significativamente los errores en las respuestas de las mesas de servicio expertas. Estos bots de chat inteligentes utilizan todo tipo de inteligencia artificial, como la moderación de imágenes y la comprensión del lenguaje natural (NLU), la generación del lenguaje natural (NLG), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Servicio al Cliente

Muchas organizaciones bancarias de alta tecnología buscan integrar soluciones automatizadas basadas en IA, como chatbots, en su servicio al cliente para brindar asistencia más rápida y económica a sus clientes que se sienten cada vez más cómodos con la tecnología. En particular, los chatbots pueden realizar un diálogo de manera eficiente, generalmente reemplazando otras herramientas de comunicación como el correo electrónico, el teléfono o los SMS. En la banca, su principal aplicación está relacionada con la atención rápida al cliente respondiendo solicitudes comunes, así como el soporte transaccional.

Varios estudios informan una reducción significativa en el costo de los servicios al cliente, que se espera genere miles de millones de dólares en ahorros económicos en los próximos diez años. En 2019, Gartner predijo que para 2021, el 15 % de todas las interacciones de servicio al cliente a nivel mundial serán manejadas completamente por IA. Un estudio realizado por Juniper Research en 2019 estima que las ventas minoristas resultantes de las interacciones basadas en chatbots alcanzarán los $ 112 mil millones para 2023.

Desde 2016, cuando Facebook permitió a las empresas brindar atención al cliente automatizada, orientación de comercio electrónico, contenido y experiencias interactivas a través de chatbots, se desarrolló una gran variedad de chatbots para la plataforma Facebook Messenger.

En 2016, Tochka Bank, con sede en Rusia, lanzó el primer bot de Facebook del mundo para una variedad de servicios financieros, incluida la posibilidad de realizar pagos.

En julio de 2016, Barclays Africa también lanzó un chatbot de Facebook, convirtiéndose en el primer banco en hacerlo en África.

El tercer banco más grande de Francia por activos totales, Société Générale, lanzó su chatbot llamado SoBot en marzo de 2018. Mientras que el 80 % de los usuarios de SoBot expresaron su satisfacción después de haberlo probado, el subdirector de Société Générale, Bertrand Cozzarolo, afirmó que nunca reemplazará la experiencia. proporcionada por un asesor humano.

Las ventajas de usar chatbots para las interacciones con los clientes en la banca incluyen la reducción de costos, el asesoramiento financiero y el soporte las 24 horas, los 7 días de la semana.

Cuidado de la salud

Los chatbots también están apareciendo en la industria de la salud. Un estudio sugirió que los médicos en los Estados Unidos creían que los chatbots serían más beneficiosos para programar citas médicas, ubicar clínicas de salud o proporcionar información sobre medicamentos.

Whatsapp se ha asociado con la Organización Mundial de la Salud (OMS) para crear un servicio de chatbot que responda las preguntas de los usuarios sobre COVID-19.

En 2020, el gobierno indio lanzó un chatbot llamado MyGov Corona Helpdesk, que funcionaba a través de Whatsapp y ayudaba a las personas a acceder a información sobre la pandemia del coronavirus (COVID-19).

Ciertos grupos de pacientes todavía son reacios a usar chatbots. Un estudio de métodos mixtos mostró que las personas aún dudan en usar chatbots para su atención médica debido a la falta de comprensión de la complejidad tecnológica, la falta de empatía y las preocupaciones sobre la seguridad cibernética.El análisis mostró que, si bien el 6 % había oído hablar de un chatbot de salud y el 3 % tenía experiencia en su uso, el 67 % se percibía como probable que usaría uno dentro de los 12 meses. La mayoría de los participantes usaría un chatbot de salud para buscar información general de salud (78 %), programar una cita médica (78 %) y buscar servicios de salud locales (80 %). Sin embargo, un chatbot de salud se percibió como menos adecuado para buscar resultados de pruebas médicas y buscar asesoramiento especializado, como la salud sexual. El análisis de las variables actitudinales mostró que la mayoría de los participantes reportaron su preferencia por hablar sobre su salud con los médicos (73%) y tener acceso a información de salud confiable y precisa (93%). Mientras que el 80% tenía curiosidad sobre las nuevas tecnologías que podrían mejorar su salud, El 66% informó que solo buscaba un médico cuando experimentaba un problema de salud y el 65% pensó que un chatbot era una buena idea. Curiosamente, el 30 % informó que no le gustaba hablar con las computadoras, el 41 % sintió que sería extraño hablar sobre asuntos de salud con un chatbot y aproximadamente la mitad no estaba segura de poder confiar en los consejos brindados por un chatbot. Por lo tanto, la confianza percibida, las actitudes individuales hacia los bots y la aversión por hablar con las computadoras son las principales barreras para los chatbots de salud.

Política

En Nueva Zelanda, se ha desarrollado el chatbot SAM, abreviatura de Semantic Analysis Machine (hecho por Nick Gerritsen de Touchtech). Está diseñado para compartir sus pensamientos políticos, por ejemplo, sobre temas como el cambio climático, la salud y la educación, etc. Habla con la gente a través de Facebook Messenger.

En India, el gobierno estatal ha lanzado un chatbot para su plataforma Aaple Sarkar, que proporciona acceso conversacional a la información sobre los servicios públicos gestionados.

Juguetes

Los chatbots también se han incorporado en dispositivos que no están destinados principalmente a la informática, como los juguetes.

Hello Barbie es una versión de la muñeca conectada a Internet que usa un chatbot proporcionado por la compañía ToyTalk, que anteriormente usaba el chatbot para una variedad de personajes para niños basados ​​en teléfonos inteligentes. Los comportamientos de estos personajes están restringidos por un conjunto de reglas que, en efecto, emulan a un personaje en particular y producen una historia.

La muñeca My Friend Cayla se comercializó como una línea de muñecas de 46 cm (18 pulgadas) que utiliza tecnología de reconocimiento de voz junto con una aplicación móvil Android o iOS para reconocer el habla del niño y tener una conversación. Al igual que la muñeca Hello Barbie, generó controversia debido a las vulnerabilidades con la pila de Bluetooth de la muñeca y su uso de los datos recopilados del habla del niño.

La computadora Watson de IBM se ha utilizado como base para juguetes educativos basados ​​​​en chatbots para empresas como CogniToys destinados a interactuar con niños con fines educativos.

Uso malicioso

Los chatbots maliciosos se utilizan con frecuencia para llenar las salas de chat con spam y anuncios, imitando el comportamiento y las conversaciones humanas o para incitar a las personas a revelar información personal, como números de cuentas bancarias. Se encontraban comúnmente en Yahoo! Messenger, Windows Live Messenger, AOL Instant Messenger y otros protocolos de mensajería instantánea. También se ha publicado un informe de un chatbot utilizado en un anuncio personal falso en el sitio web de un servicio de citas.

Tay, un chatbot de IA que aprende de interacciones anteriores, causó una gran controversia debido a que fue atacado por trolls de Internet en Twitter. El bot fue explotado y después de 16 horas comenzó a enviar Tweets extremadamente ofensivos a los usuarios. Esto sugiere que aunque el bot aprendió efectivamente de la experiencia, no se implementó la protección adecuada para evitar el uso indebido.

Si un algoritmo de envío de texto puede hacerse pasar por un ser humano en lugar de un chatbot, su mensaje sería más creíble. Por lo tanto, los chatbots de apariencia humana con identidades en línea bien diseñadas podrían comenzar a difundir noticias falsas que parecen plausibles, por ejemplo, haciendo afirmaciones falsas durante una elección presidencial. Con suficientes chatbots, incluso podría ser posible lograr una prueba social artificial.

Limitaciones de los chatbots

La creación e implementación de chatbots es todavía un área en desarrollo, fuertemente relacionada con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, por lo que las soluciones proporcionadas, si bien poseen ventajas obvias, tienen algunas limitaciones importantes en términos de funcionalidades y casos de uso. Sin embargo, esto está cambiando con el tiempo.

Las limitaciones más comunes se enumeran a continuación:

• Como la base de datos utilizada para la generación de resultados es fija y limitada, los chatbots pueden fallar al tratar con una consulta no guardada.
• La eficiencia de un chatbot depende en gran medida del procesamiento del lenguaje y está limitada por irregularidades, como acentos y errores.
• Los chatbots no pueden responder a varias preguntas al mismo tiempo, por lo que las oportunidades de conversación son limitadas.
• Los chatbots requieren una gran cantidad de datos conversacionales para entrenar. Los modelos generativos, que se basan en algoritmos de aprendizaje profundo para generar nuevas respuestas palabra por palabra en función de la entrada del usuario, generalmente se entrenan en un gran conjunto de datos de frases en lenguaje natural.
• Los chatbots tienen dificultades para gestionar conversaciones no lineales que deben ir y venir sobre un tema con un usuario.
• Como suele ocurrir con los cambios tecnológicos en los servicios existentes, algunos consumidores, en su mayoría de generaciones anteriores, se sienten incómodos con los chatbots debido a su comprensión limitada, lo que hace evidente que sus solicitudes están siendo atendidas por máquinas.

Chatbots y trabajos

Los chatbots están cada vez más presentes en las empresas y, a menudo, se utilizan para automatizar tareas que no requieren talentos basados ​​en habilidades. Dado que el servicio al cliente se lleva a cabo a través de aplicaciones de mensajería y llamadas telefónicas, hay un número creciente de casos de uso en los que la implementación de chatbot brinda a las organizaciones un claro retorno de la inversión. Los trabajadores de los centros de llamadas pueden estar particularmente en riesgo por los chatbots impulsados ​​por IA.

Empleos de Chatbot

Los desarrolladores de chatbots crean, depuran y mantienen aplicaciones que automatizan los servicios al cliente u otros procesos de comunicación. Sus deberes incluyen revisar y simplificar el código cuando sea necesario. También pueden ayudar a las empresas a implementar bots en sus operaciones.

Un estudio de Forrester (junio de 2017) predijo que el 25 % de todos los puestos de trabajo se verían afectados por las tecnologías de IA para 2019.