El rendimiento de un chatbot tiene que medirse porque si no es imposible saber cómo de efectiva está siendo esta herramienta conversacional para empresas.
Para poder entrenar un chatbot para lograr conversaciones más humanas, lo primero que hay que hacer, lógicamente, es evaluar su rendimiento, lo cual sirve como referencia para ver si las mejoras se están aplicando correctamente.
De hecho, para evitar los problemas comunes de los chatbots, también es muy útil evaluar su rendimiento, puesto que es una fuente de información para ver si su funcionamiento se ajusta a lo esperado.
Así que en este artículo, como no, vamos a hablar de los chatbots para empresas, y de cómo se puede evaluar su rendimiento para que se pueda aprovechar todo el potencial que ofrecen tanto en la gestión empresarial como en el servicio al cliente.
¿A qué nos referimos exactamente cuando hablamos de rendimiento de un chatbot?
El concepto de rendimiento en el contexto de los chatbots, engloba en realidad, una red de variables técnicas, así como pedagógicas y experienciales, las cuales determinan cómo un sistema conversacional cumple sus objetivos.
Para comprenderlo, debemos examinar tres dimensiones que están interconectadas entre si, y que son la capacidad técnica del sistema, su adaptabilidad contextual y su impacto en los usuarios finales.
La verdad es que el núcleo del rendimiento de un chatbot está en su arquitectura técnica, donde están presentes los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, la integración con bases de datos y la capacidad para gestionar flujos conversacionales.
Para medirlo, una métrica muy interesante es la tasa de finalización de objetivos, que calcula el porcentaje de interacciones en las que el chatbot resuelve satisfactoriamente la consulta del usuario sin requerir intervención humana.
También, estaría la tasa de retroceso, que indica la frecuencia con la que el sistema no comprende una consulta y recurre a respuestas genéricas.
En muchos casos, el rendimiento final de un chatbot se valida a través de su influencia en el comportamiento de las personas, donde la puntuación de satisfacción del cliente y el análisis de sentimientos en las conversaciones, muestran cómo los usuarios evalúan la experiencia que tienen hablando con el chatbot.
La tasa de contención para medir el rendimiento de un chatbot
La tasa de contención, al igual que con la medición de finalización de objetivos, es un indicador que cuantifica el porcentaje de interacciones que un chatbot gestiona por si mismo, sin necesidad de transferir al cliente a un agente humano.
Su importancia como análisis de rendimiento se fundamenta en su capacidad para sintetizar dos dimensiones críticas, que serían la competencia técnica del sistema y su impacto operativo en la empresa.
No obstante, su interpretación tiene que realizarse teniendo en cuenta bastantes matices para evitar reduccionismos, pues no todas las interacciones deben, o pueden, resolverse mediante un chatbot de IA conversacional.
Por lo tanto, una tasa del 100% no constituye un objetivo deseable, puesto que allá donde se requiera un toque especial de empatía, donde haya una negociación compleja, o sea necesario el manejo de información sensible, siempre será mejor la intervención de un humano con conocimientos especializados.
Además, la transparencia en el uso de datos es algo totalmente necesario, puesto que los chatbots que acceden a historiales de usuarios, deben garantizar la privacidad y evitar sesgos algorítmicos que podrían perpetuar exclusiones o discriminaciones, así que en estos casos también merece la pena la supervisión humana.
La métrica de la tasa de comprensión
La tasa de comprensión, como concepto técnico y funcional, es el porcentaje de interacciones en las que un sistema de IA interpreta correctamente la intención o el contenido de una consulta humana.
En dicho cálculo no solo se considera la exactitud literal, también la adecuación contextual. Por ejemplo, los chatbots en la hostelería deben reconocer las palabras clave del tipo ‘habitaciones en Agosto’, pero también entender la necesidad subyacente, que en este caso sería verificar la disponibilidad de alojamiento para ese mes.
Para la evaluación de esta métrica, uno de los marcos de estudio más reconocidos y estandarizados es el conjunto de datos ‘SuperGLUE’, que ha sido desarrollado por la Universidad de Stanford, y mide el rendimiento de sistemas de IA en la inferencia lingüística y la respuesta a preguntas de sí o no.
Otro ejemplo es el ‘Stanford Natural Language Inference’, que evalúa la capacidad de los sistemas para determinar relaciones entre premisas e hipótesis, donde el modelo de Facebook ha logrado un 93,1% de precisión, demostrando un gran avance en la interpretación de matices y contradicciones.
Por supuesto, el futuro de la métrica de comprensión está ligado a los avances en los modelos de lenguaje de gran escala y en las técnicas de aprendizaje automático adaptativo.
¿De qué forma se puede evaluar el volumen de actividad de un chatbot para determinar su rendimiento?
Continuando con el estudio de las diferentes formas en las que se puede medir el rendimiento, no podemos olvidar mencionar el análisis del volumen de actividad de un chatbot, que es un método que permite valorar su rendimiento en las aplicaciones de mensajería automatizada.
En la práctica, se recopilan datos sobre la cantidad de sesiones y el número de mensajes intercambiados durante un periodo determinado, lo que ofrece una primera aproximación al grado de utilización del sistema.
El hecho de registrar la frecuencia y la duración de las conversaciones proporciona datos cuantitativos que ayudan a identificar los patrones de uso y a detectar picos en la actividad, datos que a su vez, pueden correlacionarse con factores externos.
Además, se pueden incorporar otros indicadores que valoren la complejidad de la conversación, como el número medio de turnos por sesión y el balance entre mensajes emitidos por el sistema y por el usuario.
Dichas medidas ayudan a detectar si el chatbot logra mantener una conversación constante y si la estructura de los diálogos se ajusta a lo que el cliente necesita, para de esta forma, analizar su rendimiento y poder optimizarlo.
Por supuesto, el primer paso para analizar el rendimiento de un chatbot, sea cual sea el método elegido, es disponer de una herramienta conversacional de IA en tu empresa totalmente personalizada, para lo que te recomendamos contactar con nosotros sin compromiso.