La industria del chatbot está creciendo muy rápidamente y con su expansión también crecen las quejas y preguntas si en verdad los Chatbots pueden ser inteligentes.
Al principio, muchos vieron los chatbots como una moda pasajera o una de las tantas tendencias efímeras del Marketing Digital, pero ahora se les considera una necesidad real para las empresas que quieren sobresalir en el saturado marketing digital.
Vimos con asombro como empresas grandes como Nike o Sephora implementaban opciones avanzadas, carruseles interactivos y diálogos inteligentes, pero ¿Qué es de las Pequeñas y Medianas Empresas?
Los beneficios de tener un chatbot con inteligencia artificial verdadera, son más evidentes ahora que hay más posibilidades de hacer tu propio bot con herramientas como Chatfuel, ManyChat o inclusive ActiveChat.
La importancia que los gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Microsoft, IBM y Amazon le están dando a la industria del chatbot es una fuerte indicación de que esta tecnología es el futuro del servicio al cliente.
La tarea de construir un BOT inteligente, que pueda comprender y responder frases con alguna lógica y que pase pruebas de inteligencia. Esto puede parecer bastante abrumador al principio.
La gran ventaja es que hay una gran cantidad de plataformas para ayudar a una empresa o desarrollador de BOTS a construir su propio chatbot inteligente. Con la integración de funciones de lenguaje natural (NLP) las conversaciones se están empezando a tornar más interesantes.
Existen varias soluciones para implementar estas funciones conversaciones e inteligentes. Algunas más convenientes que otras, todo dependiendo de los servicios que pretendan brindar.
Pero.. ¿Qué Constructor de Chatbots es el mejor?
En pocas palabras; no hay una «mejor constructor», todo se relaciona con lo que le gustaría que pueda hacer el bot y cuán inteligente necesita que sea.
Si desea crear un chatbot muy simple para responder preguntas rápidas (FAQ), con algunas opciones visuales y menús interactivos, puede crearlo en constructores de bot como Chatfuel, MobileMonkey o ManyChat.
Si desea crear un chatbot que maneje solicitudes complejas, por ejemplo, reservas de mesas o compras en línea, puede requerir una plataforma mucho más avanzada, con integración a bases de datos (Google Sheets o CRMs) y requerirá quizás la implementación de algunas lineas de código extra.
Es posible que deba poder manejar las solicitudes en su propio servidor o CRM. Esto le dará la libertad de crear un chatbot lo más inteligente posible.
NLP al Rescate de la reputación de los Chatbots
Ahora para construir un chatbot inteligente, necesitas usar una herramienta NLP (procesamiento del lenguaje natural) que toma en cuenta la solicitud de los usuarios y usa AI, descubre cuál es su «intención» o en inglés «INTENT».
El NLP le ayudará a extraer información valiosa de una oración, escrita o pronunciada (Voice bots) , y transformarla en una pieza de datos estructurados.
Estos datos se pueden pasar al backend para procesar la respuesta del chatbot.
Suponga que se trata de un chatbot de viaje y pregunta lo siguiente:
Quiero reservar una mesa para 4 a las 8:30 pm el 20 de noviembre.
Primero, el chatbot necesita comprender la entrada.
Hay dos técnicas principales para lograr esto: coincidencia de patrones y clasificación de intenciones. Un enfoque de coincidencia de patrones necesita una lista de posibles patrones de entrada.
La entrada anterior podría coincidir con un patrón como:
Quiero reservar una mesa para {número} a las {hora} del {fecha}
Usando este enfoque, los patrones pueden ser leídos por humanos, por lo que la fase de modelado de entrada puede ser de alguna manera sencilla.
El problema es que los patrones se crean manualmente: no es una tarea trivial y no se escala en varios casos de uso real.
Un enfoque de clasificación intencional se basa en técnicas de aprendizaje automático. Necesita un conjunto de ejemplos para entrenar a un clasificador que elija, dada la entrada del usuario, entre todos los intentos posibles (por ejemplo, reservar una mesa, ver el menú, encontrar la ubicación del restaurante, etc.).
Entonces, ¿qué plataformas de NLP son las recomendadas actualmente?
Dialogflow (antes Api.ai) – Google
Ventajas: Llamadas API ilimitadas de reconocimiento de texto
Permite la importación y exportación de intentos / entidades como JSON
Muchos grupos de intentos de ejemplo pre-construídos incluidos.
Soporta más de 20 idiomas, incluido español e inglés.
Uso completo de contextos dentro de la API. Gratuito hasta las 10,000 interacciones.
Desventajas: La interfaz de usuario del backend de Dialogflow puede resultar confusa para los nuevos usuarios de NLP. Poca información de integración con sus APIs disponible al momento, Costo elevado si se considera usar masivamente.
Wit.ai – Facebook Group
Ventajas: Admite más de 50 idiomas, incluidos español, inglés, chino, japonés, polaco, ucraniano y ruso.
Llamadas API ilimitadas
Permite la importación y exportación de intentos / entidades como JSON
Puede ser manejado por Facebook antes de enviar el mensaje al servidor para un tiempo de respuesta más rápido.
Desventajas: No tiene intenciones preconstruidas disponibles.
No hay integración de terceros para plataformas como Google Home, Alexa, WhatsApp (aún), etc.
Lex – Amazon
Ventajas: Lista larga de entidades preconstruidas, Interoperabilidad nativa con AWS Lambda, AWS MobileHub y Amazon CloudWatch y fácil integración con muchos otros servicios en la plataforma AWS, incluidos Amazon Cognito y Amazon DynamoDB.
Integración integrada con Facebook, Slack y Twilio.
Permite la importación y exportación de intentos / entidades como JSON
Desventajas: Sin funcionalidad de importación / exportación: hace que sea difícil mover su modelo a otra plataforma de PNL
Solo admite 1 idioma: inglés de EE. UU.
Watson – IBM
Ventajas: Fácil de implementar
Permite la importación y exportación de intentos / entidades como JSON
Desventajas: No tiene intenciones pre-construídas incluídas.
Sólo admite dos idiomas: inglés y japonés.
Ahora Hagamos tu Chatbot:
En Teraby diseñamos y construimos chatbots usando varias plataformas de Programación de Lenguaje Natural, NodeJs y otros lenguajes para manejar el flujo de conversación y almacenar datos temporales, lo que nos permite construir un chatbot inteligente, con casos de uso del mundo real.
Pero también podemos elevar las funciones de tu bot pre construido con herramientas comerciales como Chatfuel, ManyChat, MobileMonkey, ActiveChat u otros, convirtiendo tu bot en una verdadera APP que todos querrán utilizar.
En Teraby creemos que al dedicar nuestro tiempo exclusivamente al desarrollo de BOTS que funcionen con integraciones más allá de las conversaciones, llevaremos este servicio más allá de las expectativas actuales.
Nuestro objetivo primordial es sorprender a tus clientes. Consúltanos: