Un chatbot es una aplicación de software que se utiliza para llevar a cabo una conversación de chat en línea a través de texto o de texto a voz , en lugar de proporcionar contacto directo con un agente humano en vivo. [1] Diseñados para simular de manera convincente la forma en que un humano se comportaría como un compañero de conversación, los sistemas de chatbot generalmente requieren ajustes y pruebas continuas, y muchos en producción siguen sin poder conversar adecuadamente o pasar la prueba de Turing estándar de la industria . [2] El término "ChatterBot" fue acuñado originalmente por Michael Mauldin (creador del primer Verbot ) en 1994 para describir estos programas conversacionales. [3]
Los chatbots se utilizan en los sistemas de diálogo para diversos fines, incluido el servicio al cliente, el enrutamiento de solicitudes o la recopilación de información. Si bien algunas aplicaciones de chatbot utilizan procesos extensos de clasificación de palabras, procesadores de lenguaje natural e inteligencia artificial sofisticada , otras simplemente escanean palabras clave generales y generan respuestas utilizando frases comunes obtenidas de una biblioteca o base de datos asociada .
Se accede a la mayoría de los chatbots en línea a través de ventanas emergentes del sitio web o mediante asistentes virtuales . Se pueden clasificar en categorías de uso que incluyen: comercio ( comercio electrónico a través del chat), educación , entretenimiento , finanzas , salud , noticias y productividad . [4]
Fondo
En 1950, se publicó el famoso artículo de Alan Turing " Computing Machinery and Intelligence ", [5] que proponía lo que ahora se llama la prueba de Turing como criterio de inteligencia. Este criterio depende de la capacidad de un programa de computadora para hacerse pasar por un ser humano en una conversación escrita en tiempo real con un juez humano en la medida en que el juez no pueda distinguir de manera confiable, basándose únicamente en el contenido de la conversación, entre el programa y un ser humano real. La notoriedad de la prueba propuesta por Turing estimuló un gran interés en el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum , publicado en 1966, que parecía poder engañar a los usuarios haciéndoles creer que estaban conversando con un humano real. Sin embargo, el propio Weizenbaum no afirmó que ELIZA fuera genuinamente inteligente, y la introducción a su artículo lo presentó más como un ejercicio de desacreditación:
[En] inteligencia artificial ... las máquinas están hechas para comportarse de maneras maravillosas, a menudo suficientes para deslumbrar incluso al observador más experimentado. Pero una vez que se desenmascara un programa en particular, una vez que se explica su funcionamiento interno ... su magia se desmorona; se revela como una mera colección de procedimientos ... El observador se dice a sí mismo "Podría haber escrito eso". Con ese pensamiento, traslada el programa en cuestión de la estantería marcada como "inteligente", a la reservada a las curiosidades ... El objeto de este trabajo es provocar justamente esa reevaluación del programa a punto de ser "explicado". Pocos programas lo necesitaron más. [6]
El método clave de operación de ELIZA (copiado por los diseñadores de chatbot desde entonces) implica el reconocimiento de palabras o frases clave en la entrada y la salida de las correspondientes respuestas preparadas o preprogramadas que pueden hacer avanzar la conversación de una manera aparentemente significativa. (por ejemplo, respondiendo a cualquier entrada que contenga la palabra 'MADRE' con 'CUÉNTAME MÁS SOBRE SU FAMILIA'). [7] Así se genera una ilusión de comprensión, aunque el procesamiento involucrado ha sido meramente superficial. ELIZA demostró que tal ilusión es sorprendentemente fácil de generar porque los jueces humanos están tan dispuestos a otorgar el beneficio de la duda cuando las respuestas conversacionales pueden ser interpretadas como "inteligentes".
Los diseñadores de interfaces han llegado a apreciar que la disposición de los humanos para interpretar la salida de la computadora como genuinamente conversacional, incluso cuando en realidad se basa en una coincidencia de patrones bastante simple, puede aprovecharse para fines útiles. La mayoría de la gente prefiere interactuar con programas que son similares a los humanos, y esto le da a las técnicas de estilo chatbot un papel potencialmente útil en los sistemas interactivos que necesitan obtener información de los usuarios, siempre que esa información sea relativamente sencilla y pertenezca a categorías predecibles. Así, por ejemplo, los sistemas de ayuda en línea pueden emplear técnicas de chatbot para identificar el área de ayuda que necesitan los usuarios, proporcionando potencialmente una interfaz "más amigable" que un sistema de menú o búsqueda más formal. Este tipo de uso tiene la perspectiva de mover la tecnología de chatbot del "estante ... reservado para curiosidades" de Weizenbaum a la marcada como "métodos computacionales realmente útiles".
Desarrollo
Entre los primeros chatbots más notables se encuentran ELIZA (1966) y PARRY (1972). [8] [9] [10] [11] Los programas notables más recientes incluyen ALICE , Jabberwacky y DUDE ( Agence Nationale de la Recherche y CNRS 2006). Si bien ELIZA y PARRY se usaron exclusivamente para simular conversaciones mecanografiadas, muchos chatbots ahora incluyen otras características funcionales, como juegos y capacidades de búsqueda web. En 1984, se publicó un libro llamado The Policeman's Beard is Half Constructed , supuestamente escrito por el chatbot Racter (aunque el programa tal como se publicó no habría sido capaz de hacerlo). [12]
Un campo pertinente de la investigación de la IA es el procesamiento del lenguaje natural . Por lo general, los campos de IA débiles emplean software especializado o lenguajes de programación creados específicamente para la función limitada requerida. Por ejemplo, ALICE usa un lenguaje de marcado llamado AIML , que es específico para su función como agente conversacional , y desde entonces ha sido adoptado por varios otros desarrolladores de los llamados Alicebots . Sin embargo, ALICE todavía se basa puramente en técnicas de coincidencia de patrones sin ninguna capacidad de razonamiento, la misma técnica que ELIZA estaba usando en 1966. Esta no es una IA fuerte, que requeriría sapiencia y habilidades de razonamiento lógico.
Jabberwacky aprende nuevas respuestas y contextos basados en interacciones de usuario en tiempo real, en lugar de ser impulsado desde una base de datos estática. Algunos chatbots más recientes también combinan el aprendizaje en tiempo real con algoritmos evolutivos que optimizan su capacidad para comunicarse en función de cada conversación mantenida. Aún así, actualmente no existe una inteligencia artificial conversacional de propósito general, y algunos desarrolladores de software se enfocan en el aspecto práctico, la recuperación de información .
Las competiciones de chatbot se centran en la prueba de Turing o en objetivos más específicos. Dos de estos concursos anuales son el Premio Loebner y el Desafío Chatterbox (este último ha estado fuera de línea desde 2015, sin embargo, todavía se pueden encontrar materiales en archivos web). [13]
DBpedia creó un chatbot durante el GSoC de 2017. [14] [15] [16] y puede comunicarse a través de Facebook Messenger.
Solicitud
Aplicaciones de mensajería
Los chatbots de muchas empresas se ejecutan en aplicaciones de mensajería o simplemente a través de SMS. Se utilizan para el servicio al cliente, las ventas y el marketing B2C . [17]
En 2016, Facebook Messenger permitió a los desarrolladores colocar chatbots en su plataforma. Se crearon 30.000 bots para Messenger en los primeros seis meses, llegando a 100.000 en septiembre de 2017 [18].
Desde septiembre de 2017, esto también forma parte de un programa piloto en WhatsApp. Airlines KLM y Aeroméxico anunciaron su participación en las pruebas; [19] [20] [21] [22] ambas aerolíneas habían lanzado previamente servicios al cliente en la plataforma Facebook Messenger .
Los bots suelen aparecer como uno de los contactos del usuario, pero a veces pueden actuar como participantes en un chat grupal.
Muchos bancos, compañías de seguros, compañías de medios, empresas de comercio electrónico, líneas aéreas, cadenas hoteleras, minoristas, proveedores de salud, entidades gubernamentales y las cadenas de restaurantes han utilizado chatbots responder a preguntas sencillas, aumento de la participación del cliente , [23] para la promoción, y ofrecer formas adicionales de ordenar de ellos. [24] [25]
Un estudio de 2017 mostró que el 4% de las empresas usaban chatbots. [26] Según un estudio de 2016, el 80% de las empresas dijeron que tenían la intención de tener uno para 2020. [27]
Como parte de las aplicaciones y los sitios web de la empresa.
Las generaciones anteriores de chatbots estaban presentes en los sitios web de la empresa, por ejemplo, Ask Jenn de Alaska Airlines que debutó en 2008 [28] o el agente de servicio al cliente virtual de Expedia que se lanzó en 2011. [28] [29] La nueva generación de chatbots incluye IBM Watson. "Rocky", presentado en febrero de 2017 por la empresa de comercio electrónico con sede en la ciudad de Nueva York Rare Carat para proporcionar información a los posibles compradores de diamantes. [30] [31]
Secuencias de chatbot
Utilizado por los especialistas en marketing para escribir secuencias de mensajes, muy similar a una secuencia de Autorespondedor . Dichas secuencias pueden activarse mediante la aceptación del usuario o el uso de palabras clave dentro de las interacciones del usuario. Después de que ocurre un disparador, se envía una secuencia de mensajes hasta la próxima respuesta anticipada del usuario. Cada respuesta de usuario se utiliza en el árbol de decisiones para ayudar al chatbot a navegar por las secuencias de respuesta para entregar el mensaje de respuesta correcto.
Plataformas internas de la empresa
Otras empresas exploran formas en las que pueden usar los chatbots internamente, por ejemplo, para atención al cliente, recursos humanos o incluso en proyectos de Internet de las cosas (IoT). Overstock.com , por ejemplo, ha lanzado un chatbot llamado Mila para automatizar ciertos procesos simples pero que requieren mucho tiempo al solicitar una licencia por enfermedad. [32] Otras grandes empresas como Lloyds Banking Group , Royal Bank of Scotland , Renault y Citroën utilizan ahora asistentes en línea automatizados en lugar de centros de llamadas con seres humanos para proporcionar un primer punto de contacto. Un ecosistema empresarial de chatbot SaaS ha estado creciendo constantemente desde la Conferencia F8 cuando Mark Zuckerberg de Facebook reveló que Messenger permitiría chatbots en la aplicación. [33] En empresas grandes, como hospitales y organizaciones de aviación, los arquitectos de TI están diseñando arquitecturas de referencia para Chatbots inteligentes que se utilizan para desbloquear y compartir conocimientos y experiencias en la organización de manera más eficiente, y reducir significativamente los errores en las respuestas de los servicios de expertos. . [34] Estos Chatbots inteligentes utilizan todo tipo de inteligencia artificial como moderación de imágenes y comprensión del lenguaje natural (NLU), generación de lenguaje natural (NLG), aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Servicio al Cliente
Muchas organizaciones bancarias de alta tecnología buscan integrar soluciones automatizadas basadas en inteligencia artificial, como chatbots, en su servicio al cliente para brindar una asistencia más rápida y económica a sus clientes que se sienten cada vez más cómodos con la tecnología. En particular, los chatbots pueden llevar a cabo un diálogo de manera eficiente, generalmente reemplazando otras herramientas de comunicación como el correo electrónico, el teléfono o los SMS . En banca, su principal aplicación está relacionada con la atención al cliente rápida que responde a solicitudes comunes, así como con el soporte transaccional.
Varios estudios informan una reducción significativa en el costo de los servicios al cliente, que se espera que genere miles de millones de dólares en ahorros económicos en los próximos diez años. [35] En 2019, Gartner predijo que para 2021, el 15% de todas las interacciones de servicio al cliente a nivel mundial serán manejadas completamente por AI. [36] Un estudio realizado por Juniper Research en 2019 estima que las ventas minoristas resultantes de interacciones basadas en chatbot alcanzarán los $ 112 mil millones para 2023. [37]
Desde 2016, cuando Facebook permitió a las empresas ofrecer soporte al cliente automatizado, orientación de comercio electrónico, contenido y experiencias interactivas a través de chatbots, se desarrolló una gran variedad de chatbots para la plataforma Facebook Messenger . [38]
En 2016, Tochka Bank, con sede en Rusia, lanzó el primer bot de Facebook del mundo para una variedad de servicios financieros, incluida la posibilidad de realizar pagos. [39]
En julio de 2016, Barclays Africa también lanzó un chatbot de Facebook, lo que lo convirtió en el primer banco en hacerlo en África. [40]
El tercer banco más grande de Francia por activos totales [41] Société Générale lanzó su chatbot llamado SoBot en marzo de 2018. Mientras que el 80% de los usuarios del SoBot expresaron su satisfacción después de haberlo probado, el subdirector de Société Générale, Bertrand Cozzarolo, declaró reemplazar la experiencia proporcionada por un asesor humano. [42]
Las ventajas de usar chatbots para las interacciones con los clientes en la banca incluyen la reducción de costos, el asesoramiento financiero y el soporte 24 horas al día, 7 días a la semana. [43] [44]
Cuidado de la salud
Los chatbots también están apareciendo en la industria de la salud. [45] [46] [47] Un estudio sugirió que los médicos en los Estados Unidos creían que los chatbots serían más beneficiosos para programar citas médicas, localizar clínicas de salud o proporcionar información sobre medicamentos. [48]
Whatsapp se ha asociado con la Organización Mundial de la Salud ( OMS ) para crear un servicio de chatbot que responda las preguntas de los usuarios sobre Covid-19 . [49]
El gobierno indio lanzó recientemente un chatbot llamado MyGov Corona Helpdesk, [50] que funciona a través de Whatsapp y ayuda a las personas a acceder a información sobre la pandemia del coronavirus (Covid-19). [51] [52]
Ciertos grupos de pacientes aún se muestran reacios a usar chatbots. Un estudio de métodos mixtos mostró que las personas aún dudan en usar chatbots para su atención médica debido a la poca comprensión de la complejidad tecnológica, la falta de empatía y las preocupaciones sobre la seguridad cibernética. [53] El análisis mostró que, si bien el 6% había oído hablar de un chatbot de salud y el 3% tenía experiencia en su uso, el 67% se percibía como probable que usara uno dentro de los 12 meses. La mayoría de los participantes usaría un chatbot de salud para buscar información de salud general (78%), reservar una cita médica (78%) y buscar servicios de salud locales (80%). Sin embargo, un chatbot de salud se percibió como menos adecuado para buscar resultados de pruebas médicas y buscar asesoramiento especializado, como salud sexual. El análisis de las variables actitudinales mostró que la mayoría de los participantes manifestaron su preferencia por discutir su salud con los médicos (73%) y tener acceso a información de salud confiable y precisa (93%). Mientras que el 80% sentía curiosidad por las nuevas tecnologías que podrían mejorar su salud, el 66% informó que solo buscaba un médico cuando experimentaba un problema de salud y el 65% pensó que un chatbot era una buena idea. Curiosamente, el 30% informó que no le gustaba hablar con las computadoras, el 41% sintió que sería extraño discutir asuntos de salud con un chatbot y aproximadamente la mitad no estaba segura de poder confiar en los consejos dados por un chatbot. Por lo tanto, la confiabilidad percibida, las actitudes individuales hacia los bots y la aversión por hablar con las computadoras son las principales barreras para los chatbots de salud.
Política
En Nueva Zelanda, se ha desarrollado el chatbot SAM, abreviatura de Semantic Analysis Machine [54] (fabricado por Nick Gerritsen de Touchtech [55] ). Está diseñado para compartir sus pensamientos políticos, por ejemplo sobre temas como el cambio climático, la salud y la educación, etc. Habla con la gente a través de Facebook Messenger. [56] [57] [58] [59]
En India , el gobierno estatal ha lanzado un chatbot para su plataforma Aaple Sarkar, [60] que proporciona acceso conversacional a información sobre los servicios públicos administrados. [61] [62]
Juguetes
Los chatbots también se han incorporado a dispositivos que no están destinados principalmente a la informática, como los juguetes. [63]
Hello Barbie es una versión de la muñeca conectada a Internet que utiliza un chatbot proporcionado por la compañía ToyTalk, [64] que anteriormente usaba el chatbot para una variedad de personajes para niños basados en teléfonos inteligentes. [65] Los comportamientos de estos personajes están limitados por un conjunto de reglas que, en efecto, emulan a un personaje en particular y producen una historia. [66]
La muñeca My Friend Cayla se comercializó como una línea de muñecas de 18 pulgadas (46 cm) que utiliza tecnología de reconocimiento de voz junto con una aplicación móvil Android o iOS para reconocer el habla del niño y tener una conversación. Al igual que la muñeca Hello Barbie, generó controversia debido a las vulnerabilidades con la pila de Bluetooth de la muñeca y su uso de los datos recopilados del habla del niño.
El ordenador Watson de IBM se ha utilizado como base para juguetes educativos basados en chatbot para empresas como CogniToys [63] destinados a interactuar con niños con fines educativos. [67]
Uso malintencionado
Los chatbots maliciosos se utilizan con frecuencia para llenar las salas de chat con spam y anuncios, imitando el comportamiento humano y las conversaciones o para atraer a las personas para que revelen información personal, como números de cuentas bancarias. Se encuentran comúnmente en Yahoo! Messenger , Windows Live Messenger , AOL Instant Messenger y otros protocolos de mensajería instantánea . También se ha publicado un informe de un chatbot utilizado en un anuncio personal falso en el sitio web de un servicio de citas. [68]
Tay , un chatbot de IA que aprende de interacciones anteriores, causó una gran controversia debido a que fue atacado por trolls de Internet en Twitter. El bot fue explotado y después de 16 horas comenzó a enviar Tweets extremadamente ofensivos a los usuarios. Esto sugiere que, aunque el bot aprendió de manera efectiva de la experiencia, no se implementó la protección adecuada para evitar el uso indebido. [69]
Si un algoritmo de envío de texto puede hacerse pasar por un humano en lugar de un chatbot, su mensaje sería más creíble. Por lo tanto, los chatbots de apariencia humana con identidades en línea bien elaboradas podrían comenzar a difundir noticias falsas que parecen plausibles, por ejemplo, haciendo afirmaciones falsas durante una elección presidencial. Con suficientes chatbots, incluso podría ser posible lograr una prueba social artificial . [70] [71]
Limitaciones de los chatbots
La creación e implementación de chatbots es todavía un área en desarrollo, fuertemente relacionada con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático , por lo que las soluciones proporcionadas, aunque poseen ventajas obvias, tienen algunas limitaciones importantes en términos de funcionalidades y casos de uso. Sin embargo, esto está cambiando con el tiempo.
Los más comunes se enumeran a continuación: [72]
- Como la base de datos, utilizada para la generación de resultados, es fija y limitada, los chatbots pueden fallar al tratar con una consulta no guardada. [44]
- La eficiencia de un chatbot depende en gran medida del procesamiento del lenguaje y está limitada debido a irregularidades, como acentos y errores.
- Los chatbots no pueden responder a varias preguntas al mismo tiempo, por lo que las oportunidades de conversación son limitadas. [72]
- Los chatbots requieren una gran cantidad de datos conversacionales para entrenarse.
- Los chatbots tienen dificultades para administrar conversaciones no lineales que deben ir y venir sobre un tema con un usuario [73]
- Como suele suceder con los cambios impulsados por la tecnología en los servicios existentes, algunos consumidores, la mayoría de las veces de la generación anterior, se sienten incómodos con los chatbots debido a su comprensión limitada, lo que hace evidente que sus solicitudes están siendo atendidas por máquinas. [72]
Chatbots y trabajos
Los chatbots están cada vez más presentes en las empresas y, a menudo, se utilizan para automatizar tareas que no requieren talentos basados en habilidades. Dado que el servicio al cliente se lleva a cabo a través de aplicaciones de mensajería y llamadas telefónicas, hay un número creciente de casos de uso en los que la implementación de chatbot brinda a las organizaciones un claro retorno de la inversión. Los trabajadores de los centros de llamadas pueden estar particularmente en riesgo de los chatbots impulsados por IA. [74]
Un estudio de Forrester (junio de 2017) predijo que el 25% de todos los puestos de trabajo se verían afectados por las tecnologías de IA en 2019 [75].
Ver también
- Aplicaciones de la inteligencia artificial
- Eugene Goostman
- Personajes interactivos en línea
- Bot de Internet
- Lista de chatbots
- Bot social
- Bot de software
- Twitterbot
- Asistente virtual
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Otras lecturas
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- Shevat, Amir (2017). Designing bots: Creando experiencias conversacionales (Primera ed.). Sebastopol, CA: O'Reilly Media. ISBN 9781491974827. OCLC 962125282 .