El flujo conversacional en los chatbots es la arquitectura que organiza y dirige la interacción entre un usuario y un sistema automatizado. Por lo tanto, se trata de la secuencia de mensajes intercambiados, pero también de la lógica subyacente que determina cómo el bot interpreta la conversación con una persona.
En la práctica, se puede decir que el flujo conversacional es como un mapa que guía al chatbot a través de los posibles caminos a medida que se produce el diálogo, donde cada interacción se modela mediante nodos interconectados, y un nodo corresponde a un punto de decisión, o una acción concreta.
Por ejemplo, cuando un cliente solicita información sobre un producto, el chatbot asistente en ventas debe identificar la intención detrás de la consulta, así como extraer los datos importantes de esta, y ofrecer una respuesta adaptada, algo que por supuesto no ocurre porque si, sino que depende de una serie de reglas predefinidas.
Por supuesto, la integración del procesamiento de lenguaje natural hace mucho más complejo el flujo conversacional, puesto que los modelos de comprensión lingüística, permiten al chatbot discernir matices en las entradas del usuario, como ironía, ambigüedad o errores gramaticales.
¿Cuáles son los componentes del flujo conversacional de un chatbot?
El flujo conversacional de un chatbot no se reduce a una secuencia lineal de preguntas y respuestas, es en realidad, un ecosistema interconectado de elementos técnicos y funcionales que, en conjunto, hacen que el sistema pueda interpretar el diálogo, de tal forma que además, se puede entrenar un chatbot para lograr conversaciones más humanas.
El procesamiento de entradas del usuario es un componente que divide el texto en unidades pequeñas (palabras o frases), y la normalización, elimina el ruido como mayúsculas, o signos de puntuación, siendo todos estos, conceptos relacionados con los tokens en los ChatBots de inteligencia artificial.
Por otra parte, el gestor de diálogos actúa como el núcleo en la toma de decisiones y su función principal es la de mantener el estado de la conversación, actualizando las variables según los mensajes que reciba y las respuestas que vaya dando.
Mientras los chatbots tradicionales usan plantillas con marcadores de posición, los sistemas contemporáneos incorporan motores de generación de lenguaje natural, ya que estos motores combinan reglas sintácticas con modelos generativos para producir textos adaptados al tono deseado y al canal de comunicación que se está utilizando.
Además, la integración con sistemas externos habilita funcionalidades transaccionales, ya que la integración API en los chatbots hace que cuando un usuario solicita cancelar una suscripción, por ejemplo, el chatbot confirma la acción y activa una API que modifica el estado en la base de datos.
Hay que tener en cuenta también que cada interacción se asocia a un identificador único, que almacena los historiales de conversación, las preferencias y los estados parciales, donde las ‘cookies’ o ‘tokens’ encriptados permiten reanudar el diálogos tras posibles interrupciones, incluso si el usuario cambia de dispositivo.
¿Cómo se realiza la planificación de diálogos naturales en las interfaces de chat automatizadas?
La planificación de diálogos naturales en chatbots busca emular la fluidez y la coherencia de una conversación humana, superando la rigidez y la poca versatilidad de las respuestas preprogramadas.
Se trata de un proceso que combina técnicas de lingüística computacional, modelado de contexto y algoritmos adaptativos para construir conversaciones digitales que se perciben como mucho más intuitivas.
Para lograrlo, los sistemas deben anticipar ciertas necesidades, así como gestionar los posibles desvíos temáticos y mantener una progresión lógica en la conversación, incluso cuando el usuario cambie el tema radicalmente.
La realidad es que los diálogos naturales suelen ramificarse, y un usuario puede preguntar por restaurantes, luego cambiar abruptamente a consultar horarios de transporte y retomar el tema inicial sin ninguna transición.
Por eso, los sistemas modernos utilizan memorias de corto y largo plazo, donde las primeras almacenan información de la conversación actual, mientras que las segundas recuperan datos históricos de interacciones pasadas.
Los motores de generación de lenguaje natural utilizan el parafraseo controlado y la inserción de variables contextuales, y por eso un chatbot de soporte técnico, al detectar que un usuario tiene un cierto problema, podría optar por explicaciones técnicas breves si el interlocutor tiene un perfil profesional, o por analogías simple para usuarios con menos conocimientos.
Además, en lugar de limitarse a mensajes como ‘No entendí’ si no han comprendido bien el mensaje de la personas con la que están conversando, los flujos conversacionales avanzados aplican la reformulación guiada, para mantener el control del diálogo y que la persona no se sienta frustrada por hablar con una máquina.
¿Qué aporta la inteligencia artificial al flujo conversacional en los chatbots?
La inteligencia artificial aumenta enormemente la capacidad de los chatbots para mantener diálogos coherentes, puesto que a diferencia de los sistemas basados en reglas estáticas, la IA introduce mecanismos que procesan realmente la información, y aprenden de cada interacción con el usuario.
Los nuevos modelos de inteligencia artificial más populares identifican matices que escapan a las expresiones literales, ya que la IA analiza el contexto léxico, el historial de compras, e incluso el posible estado emocional subyacente que se encuentra en el mensaje.
De esta forma, es precisamente esta capacidad la que hace posible que el chatbot pueda seleccionar y crear respuestas que resuelven la consulta y que además, por increíble que parezca, gestionan la experiencia emocional, incluso con disculpas empáticas.
Con respecto a la diferencia con los sistemas tradicionales, también hay que decir que estos manejan variables discretas, pero la IA procesa capas simultáneas de información, además del comportamiento en tiempo real y otros datos externos.
Por si todo esto no fuera suficiente, hoy en día la integración multimodal amplía los límites del flujo conversacional en los chatbots, ya que los que están equipados con IA crean texto, pero también imágenes y audio.
Así que para mejorar la atención al cliente con chatbots, la inteligencia artificial está de moda y además se puede implementar sin un gran coste económico, simplemente utilizando las tecnologías adecuadas y haciendo un estudio del negocio.
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