Despliegue de Chatbots, una visión estratégica. Parte II

Desplegando Chatbots una visión estratégica Parte II

La semana pasada, en la primera parte de este artículo, hicimos una primera aproximación al desarrollo y despliegue de chatbots, en un entorno productivo. En esta segunda parte seguiremos con ello, profundizando en aspectos más avanzados.

Construyendo modelos de Inteligencia Artificial propios

Como se ha visto, desde la puesta en marcha de los primeros chatbots, se irían recogiendo datos de las interacciones chatbot-usuario. Así, se irá creando un repositorio de datos de interacción, con diferentes niveles de estructuración.

El tratamiento y análisis de estos datos servirá para la construcción modelos de Inteligencia Artificial propios. Estos serán la base para la creación de Chatbots Neuronales; más adaptados al área de negocio de la empresa y más eficientes a la hora de resolver incidencias.

Figura 3.- Utilizando los datos para la construcción de Chatbots Neuronales
Figura 3.- Utilizando los datos para la construcción de Chatbots Neuronales

Puesta en producción de los Chatbots Neuronales

Tras la construcción y prueba de los Chatbots Neuronales, se incorporarían al ciclo de producción del Contact Center (siguiendo con el ejemplo anterior). Sustituyendo a los Chatbots Lógicos, y solventando un mayor tipo y número de incidencias, con lo que:

  • Se descarga más a los operadores humanos, que pueden centrarse en casos más concretos y aumentar su grado de especialización.
  • Mejoraría la calidad del servicio prestado.
  • Se crearían nuevos tipos de interacción chatbot-usuario
Figura 4.- Puesta en producción de los Chatbots Neuronales
Figura 4.- Puesta en producción de los Chatbots Neuronales

Los nuevos tipos de interacción, aumentaría la cantidad y tipología de datos existentes en el repositorio de datos de interacción. Estos nuevos datos, juntos con los ya existentes, se usarían para construir Chatbots Generativos. Un tipo de chatbot capaz de aprender con cada una de las interacciones que va teniendo, ya sea un humano u otra máquina. Así, podrían asumir tareas más especializadas y tener cierta capacidad de improvisación, ante situaciones que no están contempladas en su base de conocimiento.

Su construcción se haría de forma similar a como se hizo con los Chatbots Neuronales; se harían prospecciones periódicas sobre el repositorio de datos y, cuando se viera que hay suficientes datos, se iniciaría la construcción de los mismos.

Figura 5.- Construcción de los Chatbots Generativos
Figura 5.- Construcción de los Chatbots Generativos

Implementando los Chatbots Generativos

A diferencia de como se hizo con los Chatbots Neuronales, la puesta en producción de los Chatbots Generativos no implicaría la sustitución de los Chatbots Neuronales. Su despliegue se haría de forma que hicieran de intermediarios entre los operadores humanos y los Chatbots Neuronales.

Se haría así, porque sus puesta en producción y mantenimiento es más costosa, y porque  su alto grado de especialización y capacidad de improvisación, los hacen ideales para esta función de intermediación.

Figura 6.- Puesta en producción de los Chatbots Generativos
Figura 6.- Puesta en producción de los Chatbots Generativos

Hasta aquí nuestra propuesta de como hacer un despliegue de chatbots en un entorno productivo. Como ya os comentamos, la hemos elaborado en base a la experiencia que hemos adquirido en los dos últimos años. Esperamos que os resulte interesante y os sirva para todos aquellos que estéis en ello o pensando en iniciaros en este mundo tan innovador y lleno de posibilidades.


Javier Moralo, Data & AI Creative de datahack

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *