10 términos sobre chatbots que hay que conocer

3 septiembre, 2018
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Análisis de cuáles son los conceptos más importantes para entender el ecosistema chatbot según datos de Juniper Research.

Estamos viviendo un momento único en el desarrollo de estas tecnologías. Según datos de Juniper Research, los chatbots ahorrarán 11.000 millones de dólares a los sectores de retail, banca y salud en 2023. Ese mismo estudio asegura que tanto empresas como consumidores reducirían 2.500 millones de horas en los servicios al cliente empleando este canal en lugar de otros como el teléfono o las redes sociales. En consecuencia, el avance tecnológico también ha provocado que surjan una gran variedad de nuevos conceptos a menudo difíciles de entender. Estos son los diez más importantes:

  1. Chatbot. Un chatbot es un sistema informático capaz de mantener una conversación con un ser humano utilizando lenguaje natural. Estos entornos conversacionales son programados por empresas para cubrir una funcionalidad específica ya sea atención al cliente, captación de leads, realizar promociones…
  2. Inteligencia Artificial. Se refiere a la simulación de la inteligencia humana por parte de máquinas y sistemas informáticos. Este tipo de entornos están capacitados para el aprendizaje y el razonamiento, cualidades atribuidas en cualquier caso a las personas. De esta forma, estos sistemas son capaces de traducir un texto, reconocer un rostro o aprender de patrones previamente establecidos.
  3. Machine Learning. Rama de la Inteligencia Artificial (IA) especializada en desarrollar técnicas que permitan el aprendizaje de las propias computadoras en base a patrones de comportamientos, o “entrenar a la máquina”. Por ejemplo, en chatbots conversacionales, se entrena con diferentes formas de decir lo mismo, para que la máquina aprenda.
  4. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Se trata del campo de la IA centrado en el estudio e investigación de la comunicación entre máquinas y personas a partir de lenguas como el español, el chino o el inglés.
  5. Comprensión del Lenguaje Natural (NLU). Se traduce como la capacidad de la computadora para la comprensión de una lectura, en base a un texto proporcionado, para por ejemplo identificar la intención o la entidad.
  6. Intención. En un plano técnico, la intención no es más que la petición del usuario. Por ejemplo, si un usuario escribe “muéstrame las noticias de deportes”, la intención del usuario no es otra que descubrir cuáles fueron las noticias sobre deportes.
  7. Entidad. Aquella palabra, categoría, frase o expresión del usuario que determinará la respuesta del chatbot, pues es necesaria para poder llevar a cabo la acción. Una entidad complementa la intención, en el ejemplo anterior podríamos decir que “deportes” es una entidad de la intención “descubrir noticias”. Si el usuario hubiese mencionado “muéstrame las noticias de deportes que se publicaron ayer”, la intención estaría complementada con dos entidades (categoría de noticias “deportes” y la fecha de las noticias “ayer”) que ayudan a concretar más la búsqueda.
  8. Plataforma de desarrollo de chatbots. A la hora de desarrollar chatbots de dificultad intermedia y sin necesidad de integraciones con otros sistemas, existen plataformas que permiten a las empresas desarrollar chatbots sin la necesidad de tener grandes conocimientos de programación. Algunas plataformas como Chatfuel están enfocadas a chatbots en un único canal, y otras como Xenioo permiten desplegarlos no sólo en Facebook, sino también en páginas webs, en Slack, Telegram o WhatsApp e, incluso, en aplicaciones móviles.
  9. Interfaz de voz. Término que se utiliza para referirse al mecanismo que permite a una persona comunicarse con un dispositivo mediante el uso de la voz, sin necesidad de “teclear”.
  10. Marketing conversacional. Es una rama del marketing que valora el poder que las conversaciones añaden a la experiencia de venta. Además, aprovecha las oportunidades que ofrecen otras herramientas, como los chatbots, para automatizar algunas de las conversaciones, generando una experiencia de usuario más positiva al tiempo que el servicio de atención al cliente se vuelve más eficiente. Una estrategia incorporada por empresas como Samsung.

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