Arquitectura de chatbot: tipos, función e interacción del usuario

Una de las principales necesidades de las empresas de hoy es la comunicación instantánea y abierta. Muchas empresas se han dado cuenta de la importancia de las tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y los chatbots para una comunicación sólida con sus clientes.

Tanto es así, que en un futuro cercano, los chatbots avanzados reemplazarán a los humanos. Esto es posible gracias a la capacidad de un Chatbot para "aprender" al descubrir patrones en los datos.

Dos tipos de chatbots

Principalmente, los chatbots pueden ser de dos tipos:

• Los basados ​​en comandos no proporcionan un conjunto muy diverso de funcionalidades, están codificados para ciertos comandos específicos y sus respuestas. Estos no pueden responder a una nueva consulta que nunca ha encontrado antes.
• Los chatbots basados ​​en IA son versiones avanzadas de los chatbots basados ​​en comandos. Estos vienen con características adicionales como comportamiento humanoide, velocidad e improvisación. Al igual que las mentes humanas, la capacidad de procesamiento y respuesta de estos chatbots crece con la experiencia, haciéndolo más interactivo.

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Funcionamiento de Chatbot

En primer lugar, profundicemos en las complejidades que permiten a Robot dar respuestas como un ser humano real con la improvisación a través del aprendizaje.

La IA de un Chatbot consta de dos componentes:

• Procesamiento del lenguaje natural (NLP) : mejora la capacidad de imitar el comportamiento humano y disminuye el tiempo necesario para dar una respuesta.
• Aprendizaje automático agregado con algo de aprendizaje profundo : implementa diferentes algoritmos que se secuencian de manera compleja para dar una respuesta.

Arquitectura de bots conversacionales

La arquitectura de Chatbot está diseñada para responder a una consulta. Ayuda al Chatbot a buscar patrones de datos en la entrada y luego guardar estas entradas para referencias futuras, lo que constituye el proceso de aprendizaje.

Fuente

Interacción del usuario con Chatbots

Los chatbots pueden tener una interfaz gráfica de usuario, es decir, una interacción basada en pantalla o una interfaz de usuario de voz, es decir, activada por voz. De cualquier manera, es una interfaz de usuario conversacional en la que el usuario proporciona una entrada de datos esperando una respuesta.

1. Los chatbots analizan el texto

Después de recibir una consulta, los chatbots contextualizan la intención (lo que el cliente quiso preguntar) y la entidad (lo que los usuarios dicen o escriben) y, en consecuencia, devuelven la respuesta más adecuada a la consulta.

El procesamiento del lenguaje natural entra en juego en este punto. Permite que el Chatbot reaccione de forma interactiva, brindándole un toque humano. Convencionalmente, NLP, junto con el aprendizaje profundo, detecta el idioma, intenta ejecutar algunos algoritmos para averiguar el contexto de la consulta, divide el texto en la fase de preprocesamiento y proporciona la salida después de modelar la entrada. En términos generales, la PNL implica:

• Comprensión del lenguaje natural (NLU) que ayuda a convertir el texto a un lenguaje comprensible por máquina
• Generación de lenguaje natural (NLG) para convertir esos datos estructurados nuevamente en texto y, por lo tanto, ayudar a adivinar la intención real del cliente.

Los chatbots también realizan análisis sentimentales, que especifican el estado de ánimo del usuario a través de diferentes etapas, ya sea en forma binaria o en una secuencia de diferentes estados de ánimo.

2. Los chatbots dan una respuesta

Los chatbots generan una respuesta a una consulta de dos maneras:

• Dar una nueva respuesta utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Las herramientas de ML usan la entrada para analizar los datos estructurados complejos y luego crean una respuesta que es de alta precisión.
• Seleccione una respuesta sensata de una base de datos o soluciones API proporcionadas por varios complementos. Se utiliza una base de datos con condiciones, preestablecidas, con la respuesta correcta para una variedad de entradas dadas previamente. La máquina descubre los patrones a partir de los datos y toma decisiones en consecuencia con una mínima intervención humana.

Después de cualquiera de los procesos, los Chatbots responden a la consulta en forma de texto, imagen, sonido, etc. Además, la gestión del diálogo se utiliza para crear rutas relevantes para garantizar que las respuestas sean más adecuadas y el mecanismo de retroalimentación promueve el aprendizaje.

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3. Los bots pueden aprender de los humanos

Aunque el objetivo principal de los chatbots es proporcionar respuestas a las consultas, ese no es el final del proceso. Estas:

• guardar los datos
• emplear algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones
• guárdelos para futuras referencias
• mejorar la capacidad de respuesta

Todo lo anterior está diseñado para promover el aprendizaje profundo utilizando algoritmos en capas llamados redes neuronales artificiales (una réplica humana del cerebro). Cada capa consta de neuronas artificiales interconectadas donde las conexiones se clasifican y almacenan en función de eventos pasados, lo que ayuda aún más a manejar nuevas consultas.

4. Cuanta más información obtienen los Chatbots, más aprenden

De toda la información anterior, podemos percibir que cuanto más información reciban los Chatbots, como resultado de la interacción, más precisa, rápida y sensata será la respuesta. Esta es la importancia de los algoritmos de ML que hacen que el sistema sea capaz de dar respuestas sin que los humanos lo proporcionen para todas y cada una de las entradas posibles.

Resumiendo

Los chatbots han revolucionado los servicios de atención al cliente de varios negocios de comercio electrónico. Alexa de Amazon y Siri de Apple son los principales ejemplos de la capacidad de estos robots para interactuar y satisfacer las consultas y demandas de los clientes. Pero eso no es todo. Hoy en día, una pequeña empresa puede utilizar los servicios que ofrecen estas máquinas inteligentes para responder a sus clientes durante todo el día y la noche. Puede integrarlos con sus teléfonos, sitios web, mensajeros y más.

Según Christi Olson, directora de evangelización para búsquedas en Bing, “ Los chatbots del futuro no solo responden a las preguntas. Ellos hablan. Ellos piensan. Obtienen información de los gráficos de conocimiento. Forjan relaciones afectivas con los clientes” .

Hoy en día, los avances en la arquitectura de los Chatbots los hacen accesibles tanto para las marcas como para los pequeños que pueden usarlos para una variedad de tareas, aunque la función principal sigue siendo la eficiencia del servicio al cliente.

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