La simulación de diálogos en los chatbots es un tema muy interesante de analizar, puesto que sirve para en general, que estas herramientas tengan un mejor desempeño.
De hecho, para entrenar un chatbot y lograr conversaciones más humanas, la simulación de diálogos es algo prácticamente imprescindible, por lo que en este artículo, vamos a analizar a fondo este concepto y las tecnologías y métodos que utiliza para lograr sus objetivos.
¿Qué es la simulación de diálogos en los chatbots?
La simulación de diálogos en chatbots es una técnica que busca replicar los intercambios conversacionales humanos mediante sistemas computacionales.
Para entenderla, debemos partir de un principio básico, y es que los chatbots no piensan, sino que procesan información estructurada y no estructurada para generar respuestas coherentes.
Por eso, la simulación, en este contexto, funciona como un puente entre la entrada de texto del usuario y la salida generada por el sistema, pero va más allá de crear respuestas predefinidas, ya que implica el modelar las dinámicas conversacionales para que se adapten al flujo conversacional del diálogo según el contexto, la intención del interlocutor y los datos históricos de mensajes anteriores.
En cuanto a sus fundamentos técnicos, esta práctica combina el procesamiento del lenguaje natural, la lingüística computacional y el aprendizaje automático. De esta forma, un chatbot que simula diálogos puede identificar palabras clave, además de identificar la semántica detrás de las frases.
Por ejemplo, si una persona escribe una consulta parecida a 'quiero reservar un vuelo mañana', el sistema debe reconocer la intención de reserva, la urgencia temporal y posiblemente también otros detalles adicionales, como la necesidad de seleccionar horarios, o asientos.
Además, a diferencia de lo que ocurre con los sistemas que están basados en reglas estáticas, la simulación necesita mantener un registro actualizado, en la que deben estar presentes ciertas variables, como el tema central del diálogo, las preferencias del usuario expresadas previamente, e incluso el tono emocional detectado.
Supongamos que un chatbot de asistencia en ventas detecta frustración en los mensajes, ya que por lo mensajes se puede deducir que el cliente está enfadado, pues un sistema avanzado podría ajustar su respuesta para ser más empático y priorizar que el problema se atienda por un agente humano, algo que un ‘script’ básico no podría manejar.
¿Para qué sirve la simulación de diálogos en los chatbots?
La simulación de diálogos en chatbots tiene un propósito central, que es crear interacciones que resuelvan necesidades concretas mediante conversaciones que imiten, hasta cierto punto, la fluidez humana.
Pero no nos equivoquemos, esto no es magia, es el resultado de combinarlas nuevas tecnologías con un desarrollo que prioriza cómo los usuarios piensan, hablan y esperan ser entendidos.
Hay que tener en cuenta que si un chatbot solo repite respuestas fijas, como un sistema telefónico de hace varias décadas, la experiencia de usuario será muy mala y la frustración aparecerá bastante rápido.
La simulación busca evitar eso. ¿Cómo? Pues anticipando las posibles intenciones principales en los mensajes. Por ejemplo, si alguien escribe 'mi pedido no llegó', podría estar preguntando por el estado del envío, solicitando un reembolso, o reportando un error.
Un sistema básico tal vez pida clarificación, pero uno que simula diálogos analiza el historial de compras, revisa si hay mensajes previos sobre el mismo tema y deduce la intención más probable.
En cuanto a la mejora de la atención al cliente con los chatbots, un cliente podría comenzar preguntando sobre la garantía y luego desviarse a consultas técnicas, y un chatbot con simulación mantiene el hilo, recordando que el tema inicial era la garantía, mientras responde sobre especificaciones técnicas.
¿Qué mecanismos técnicos hay detrás de la simulación de diálogos en los chatbots?
Cuando trabajamos en el desarrollo de chatbots para empresas, nos basamos en dos engranajes técnicos que garantizan que las respuestas no se sientan improvisadas.
El primero gira en torno a la capacidad de interpretar lo que ya se ha dicho, donde intervienen representaciones matemáticas que convierten las palabras y las oraciones en vectores numéricos.
Al traducir cada término a una secuencia de números, el sistema capta matices de significado, así como relaciones entre conceptos. y tras ese paso, un mecanismo ligado al aprendizaje automático incorpora secuencias previas de la charla y ajusta la atención hacia aquello que guarda mayor conexión con el mensaje más reciente.
El segundo engranaje sería el de la construcción de la propia contestación, donde una red neuronal recorre la representación interna generada por el filtro contextual y decide palabra tras palabra cuál unir a continuación.
Dicho proceso tiene sus fundamentos en la exploración probabilística que selecciona cada palabra escogida, de tal forma que si el umbral de selección es bajo, la máquina tiende a repetir fórmulas muy frecuentes, pero si se relaja ese control, aparecen opciones menos previsibles que pueden enriquecer la conversación.
Cuando un chatbot administra fragmentos de texto muy largos, dispone de ventanas de trabajo que limitan la cantidad de 'tokens' que procesa en cada pasada, y para sortear esa restricción, algunos sistemas incorporan módulos que resumen, o priorizan, contenidos anteriores.
Así que si unimos e integramos los principios anteriores y añadimos la capacidad de que el chatbot revise su propio rendimiento, logramos una retroalimentación permanente, donde cada conversación aporta nuevos ejemplos y, en ciertos casos, puede ajustarse en tiempo real el balance entre creatividad y exactitud.
¿Cómo ayuda la simulación de conversaciones para que un chatbot no cometa errores comunes?
Ahora, consideremos los errores, porque si, los chatbots fallan, y la simulación ayuda a corregir y evitar los problemas comunes en los chatbots.
Cuando un sistema no entiende una pregunta, puede usar estrategias de recuperación basadas en el contexto en lugar de repetir, para convertir un callejón sin salida en el diálogo, en una oportunidad para reorientar la conversación.
Hay que tener en cuenta que un chatbot debe equilibrar la claridad con la exactitud técnica, y si un usuario pregunta sobre inversiones, por ejemplo, el sistema no puede limitarse a definir términos, debe relacionar conceptos como riesgo, plazo y objetivos personales.
También hay un componente ético, y es que cuando los chatbots simulan empatía, debemos preguntarnos hasta dónde es aceptable que una máquina maneje temas delicados, o simule el comportamiento humano de tal forma que la persona que está del otro lado no pueda identificar si está hablando con otra persona, o con una maquina.
Así que lo mejor es que el desarrollo y entrenamiento de los chatbots esté guiado por profesionales especializados, para poder aprovechar realmente todo el potencial de esta herramienta reduciendo los posibles errores y optimizando el presupuesto.
Por eso, si quieres que te atendamos de forma personalizada y sin compromiso, cuéntanos en qué consiste tu proyecto a través de nuestro formulario de contacto.