En el artículo de hoy vamos a analizar los algoritmos de clustering en los chatbots, el cual es un tema bastante complejo si no se tienen conocimientos de IA, pero que también es muy interesante para comprender en profundidad esta herramienta.
Aunque hablaremos sobre su definición y funcionamiento con un lenguaje más técnico, para explicarlo de forma sencilla, hay que mencionar que el clustering realiza tareas de exploración y de segmentación de datos sin depender de etiquetas humanas.
Por lo tanto, es muy útil para los chatbots para empresas porque puede servir para detectar agrupaciones de clientes según patrones de compra, para agrupar imágenes con contenido similar, o para organizar documentos en categorías.
Además, cuando surgen consultas frecuentes que no estaban previstas, los resultados muestran subdivisiones que ayudan a mejorar los sistemas de recomendación y los asistentes de ventas con chatbots.
¿Qué son los algoritsmos de clustering?
Cuando hablamos de organizar elementos sin partir de categorías establecidas, los algoritmos de clustering ofrecen un recurso para descubrir agrupaciones que reflejan semejanzas en los datos.
La idea fundamental consiste en transformar observaciones en puntos de un espacio multidimensional y evaluar la cercanía entre ellos mediante medidas de distancia.
Al interpretar esos cálculos, el sistema identifica donde estarían los grupos internos con características compartidas, y de ese modo, tenemos una visión clara de patrones que antes permanecían ocultos.
Para generar esa representación numérica, cada elemento se codifica a través de vectores que capturan aspectos de interés, así que en texto, por ejemplo, se asigna a cada palabra, o conjunto de palabras, posiciones en un espacio de alta dimensión, de manera que términos con un sentido parecido estén cerca los unos de los otros.
Después se combinan esos vectores para describir oraciones o documentos, y una vez contamos con esas coordenadas, basta con aplicar computaciones de distancia para ubicar puntos próximos entre sí y reconocer los conjuntos de datos que son coherentes.
Existe un grupo de técnicas para ajustar ciertos parámetros y que el proceso refleje bien la realidad de los datos, los cuales, serían principalmente, la cantidad de agrupaciones esperadas, la forma en que medimos las distancias y los límites para considerar si dos puntos pertenecen a la misma zona influyen en el resultado.
Además, si las características iniciales no favorecen un contraste suficiente entre los ejemplos, la separación resultante podrá ser difusa, y por eso, conviene normalizar, o escalar, las variables de modo que ninguna domine el cálculo de distancias, lo que garantiza que los grupos se formen a partir de rasgos comparables.
¿Cómo funcionan los algoritmos de clustering en los chatbots?
Cuando analizamos el funcionamiento y el rendimiento de un chatbot, descubrimos que agrupar preguntas y respuestas con cierta similitud ayuda a ofrecer respuestas más precisas y coherentes con lo que un usuario espera.
Para lograrlo, primero se convierte cada elemento de texto en un formato numérico que represente conceptos y relaciones, un paso que consiste en extraer características, como la frecuencia de palabras, o la presencia de términos clave, y luego codificarlas en vectores.
A la hora de obtener esas representaciones numéricas, se recurre a modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial que aprenden estructuras y significados a partir del estudio de una innumerable cantidad de textos, mediante los cuales son entrenados.
Dichos modelos de IA son los que asignan a cada palabra un punto en el espacio vectorial de alta dimensión, de modo que términos con sentidos cercanos queden próximos entre sí.
Después se combinan esos vectores para representar oraciones o incluso párrafos, y cuando un usuario ingresa una pregunta, se calcula su vector y se compara con los prototipos de grupo que ya existen, lo que nos indica la categoría, o 'cluster', en el que mejor encaja.
Para agrupar esos vectores se utilizan algoritmos que actúan según distintos criterios, donde unos se basan en crear centros que minimicen la suma de distancias dentro de cada agrupación, mientras otros arrancan de datos individuales y van fusionando puntos vecinos según su cercanía.
Después es cuando se incorpora esa etapa de agrupamiento dentro del flujo conversacional en los chatbots con inteligencia artificial, donde primero se estudia la solicitud en formato de texto del usuario, se pasa por el modelo de extracción de vectores y, acto seguido, se aplica el algoritmo de clustering.
¿Cuáles son los algoritmos de clustering qué más se utilizan en los chatbots?
Empecemos con el algoritmo k-means, que si más o menos estás familiarizado con esta tecnología seguramente te suene, y que es un método que divide los datos en 'k' grupos, donde cada uno tiene un centroide que actúa como punto de referencia.
En los chatbots, esto se usa, por ejemplo, para segmentar usuarios según su comportamiento, de tal forma que si una empresa quiere personalizar respuestas para distintos tipos de clientes, k-means agrupa a quienes comparten patrones de interacción.
Eso sí, tiene un talón de Aquiles, y es que se tienen que definir de antemano el número de grupos, algo que no siempre es evidente, y si el chatbot está diseñado para un sector con perfiles muy variados, como el mundo de las ventas, elegir una 'k' incorrecta puede distorsionar la segmentación.
Luego está DBSCAN, un algoritmo basado en la densidad, que a diferencia de k-means, no necesita saber cuántos 'clusters' habrá, lo que lo hace más flexible.
Un chatbot para mejorar el servicio de atención al cliente que recibe consultas técnicas, quejas y solicitudes de información, con DBSCAN, puede identificar grupos naturales en esos mensajes, incluso detectando preguntas inusuales que merecen contestarse por un agente humano.
Pero, ¿por qué importa esto en los chatbots? Pues porque la calidad de las agrupaciones afecta directamente a la experiencia del usuario, así que ten en cuenta que elegir el algoritmo correcto depende del contexto, y mientras 'k-means' es rápido y simple para datos bien delimitados, DBSCAN es mucho mejor en situaciones más 'caóticas'.
En cualquier caso, la clave está en entender tanto la naturaleza de las interacciones, como los límites técnicos que el chatbot, así que si quieres ayuda profesional para crear y configurar el chatbot personalizado perfecto para tu empresa, contacta con nosotros.