Los chatbots para bases de datos son una herramienta de inteligencia artificial que sirve como intermediario entre los trabajadores y el lugar donde el negocio almacena toda la información sobre las ventas, o los procesos productivos.
Si bien en una ocasión anterior, analizamos qué es y cómo integrar un Chatbot de IA para consultas SQL en las empresas, lo realmente interesante es saber que esta herramienta no tiene por qué limitarse a las bases de datos relacionales.
Aunque como vamos a ver, es cierto que con las tablas es como mejor funciona por lo general, al menos cuando hablamos de los chatbots en las pequeñas empresas, pero por supuesto, esto dependerá de las características del negocio, y la verdadera riqueza de la herramienta está en su capacidad de personalización.
Así que en este artículo, vamos a analizar los chatbots para bases de datos, para lo que vamos a comenzar con una definición que nos ayude a entender el contexto empresarial en el que se utiliza. Después, veremos con qué tipos de bases de datos se puede utilizar, y si es posible conectarla con los sistemas información que ya existen en una empresa.
¿Qué son los chatbots para bases de datos?
Un chatbot para bases de datos es un sistema que deja hacer preguntas en lenguaje natural sobre una base de datos y obtener una respuesta sin escribir consultas SQL. De esta forma, el chatbot de IA conversacional puede devolver una consulta generada, o una respuesta en lenguaje natural, según la pregunta y el contexto de la base conectada que esté conectada a la herramienta.
El hecho de consultar datos siempre exigió saber SQL, conocer el esquema y entender la relación entre las tablas, así que la novedad está en que estos sistemas leen parte de esa estructura y usan ese contexto para responder sin que el usuario tenga que tener conocimientos técnicos.
En la práctica, la interfaz de usuario de un chatbot para empresas es la conexión entre la persona y la base de datos, porque es donde el usuario escribe una petición concreta para obtener algún tipo de información y el sistema traduce esa intención de búsqueda a SQL.
Como es normal, en las empresas que ya trabajan con datos, se democratiza el acceso a la información, porque cualquiera, siempre y cuando tenga los permisos, por supuesto, puede preguntar sin depender tanto del equipo técnico para cada duda que en realidad se puede resolver de una forma breve.
Con esto, por ejemplo el departamento de administración y contabilidad, puede acceder a todos los datos que necesita sobre la facturación del negocio sin tener que desarrollar conocimientos técnicos sobre lenguajes de consulta en bases de datos.
Ese cambio, sin embargo, trae consigo una exigencia clara con respecto a la calidad de la respuesta, la cual depende mucho de la estructura de la base de datos, del contexto que reciba el modelo y del control sobre la consulta que genera.
¿Con qué tipo de bases de datos trabaja mejor un chatbot de inteligencia artificial?
La verdad es que un chatbot de inteligencia artificial trabaja mejor con bases de datos que separan bien lo estructurado de lo semántico. Para cifras, pedidos, clientes o inventario, una base relacional suele dar mejores resultados, porque guarda filas y columnas y responde bien a consultas exactas.
Pero el otro gran ámbito es el de los textos, los manuales, los correos, o los contratos, que sirven como base de conocimiento para entrenar el chatbot con los datos de tu empresa, y el chatbot funciona bastante bien con una búsqueda vectorial, porque convierte el contenido en números y compara su significado, no la coincidencia literal.
No obstante, en muchos casos, la mejor opción no pasa por elegir entre una base relacional o una vectorial, y más bien por unir ambas capas, puesto que para algunos expertos de grandes compañías tecnológicas, la búsqueda híbrida es la única petición que combina texto completo y vectores, y ese esquema funciona bien para resultados más precisos, en especial si el usuario escribe nombres propios, códigos, fechas o jerga coloquial muy concreta.
Además, el rendimiento de un chatbot mejora mucho si la base guarda metadatos útiles y si la consulta llega con el contexto suficiente, y en este punto cuentan mucho los asistentes internos, porque el chatbot no trabaja bien con tablas caóticas ni con textos sin orden, necesita una estructura y un esquema que no oculte la relación entre los datos.
¿Un chatbot de IA trabaja bien con una base de dato NoSQL, o descentralizada?
Sí, trabaja bien con NoSQL y con bases distribuidas, pero siempre que la empresa cuide su esquema, sus índices, y sea coherente con los permisos que otorga a los usuarios, aunque como hemos comentado, en consultas exactas sobre facturas, pedidos, o stock, que son las que suelen hacer en un chatbot para negocios online, una base relacional suele dar más control.
En las bases de datos NoSQL, el rendimiento suele mejorar con datos que cambian mucho, o con información en texto. La documentación de MongoDB, que es la base de datos no relacional más conocida, explica que se puede combinar búsqueda semántica, búsqueda de texto y filtros por otros campos, mediante la combinación de ciertas herramientas.
Por otra parte, en el caso de las bases descentralizadas, hay que tener algo más de cuidado, sobre todo en el modo multi-activo, donde varias réplicas leen y escriben a la vez sobre la base de datos.
Para evitar problemas, un chatbot que lee desde ese tipo de base necesita aceptar que una respuesta puede tardar más, o que el dato puede no coincidir en cada nodo en un mismo instante.
Así que en principio, cualquier base de datos, se puede conectar con un chatbot, de una forma u otra, aunque por supuesto, hay que contar con ayuda profesional para crear el chatbot que tu empresa necesita.
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