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10 retos en la creación de interfaces conversacionales con NLP

Contexto

En 2018 presenté una charla en inglés sobre diez retos frecuentes en la creación de interfaces conversacionales con NLP (procesamiento de lenguaje natural) en una conferencia en Barcelona.

En esta charla hablé sobre mis primeras experiencias con interfaces conversacionales desarrollando mi chatbot de salud Eva, y sobre algunas de las cosas interesantes que encontré por el camino, relacionadas con la complejidad del desarrollo de interfaces conversacionales y las limitaciones de las tecnologías que podía utilizar pero también de la tendencia de muchos usuarios a probar hasta donde pueden llegar los chatbots que aceptan mensajes de los usuarios.

Muchos chatbots han forzado el uso de botones y elementos gráficos de navegación, pero las interfaces conversacionales que aceptan y procesan lenguaje natural siguen siendo las más interesantes para la mayoría de las organizaciones que implementan este tipo de proyectos, en mi experiencia.

Retos de la creación de chatbots con NLP

Retos interfaces conversacionales con NLP - funcionalidades

Funcionalidades

Los chatbots no son más que aplicaciones y como tales tienen una interfaz, que es conversacional, a través de la que se ejecutan ciertas funcionalidades. En el caso de las interfaces conversacionales hay dos retos importantes, que son la dificultad para guiar a los usuarios sobre lo que puede hacer el producto, y las posibilidades infinitas de necesidades de usuarios con las que nos podemos encontrar. En este post sobre descubrimiento de funcionalidades en interfaces conversacionales hablo en más profundidad sobre este reto.

Retos interfaces conversacionales con NLP - idiomas

Idiomas

Del mismo modo que los usuarios tienen libertad para pedirle a nuestros chatbots cualquier cosa, también pueden hacerlo en cualquier idioma. En en el caso del inglés y del español, los retos se multiplican, ya que estos idiomas tienen variaciones regionales. Desde el inicio del proyecto debemos definir qué idiomas ofreceremos y qué haremos con el resto de los idiomas. Si estás pensando en hacer un chatbot multilingüe, ten cuidado con las traducciones automáticas, ya que puedes encontrarte con problemas de traducción de género o con mensajes no ajustados a los diferentes usuarios. Multiplica los retos de la creación de interfaces conversacionales con NLP por el número de idiomas que quieres que hable tu chatbot.

Retos interfaces conversacionales con NLP - contexto

Contexto

Hay tres contextos en los que tenemos que pensar durante la creación de interfaces conversacionales: el contexto espacial de nuestro usuario en el mundo real, que tendremos que considerar sobre todo en la fase de diseño, el contexto de la relación del usuario con la organización, tanto en conversaciones previas como en referencia a otros canales de contacto de la experiencia de cliente, y que podemos resolver integrando nuestro chatbot con nuestro CRM y ERP y usando atributos, estados y condiciones a lo largo de la conversación, y el contexto de cada intención de la conversación.

Retos interfaces conversacionales con NLP - textos largos

Textos Largos

Si los usuarios envían mensajes muy largos hay más posibilidades de que usen varias palabras clave, lo que podría dificultar la identificación de las intenciones correctas. Las herramientas de procesamiento de lenguaje actuales no son perfectas, y necesitarás muchas frases de entrenamiento para entender matices de bloques de texto muy largos. Puedes resolver esto identificando estos mensajes y pidiendo a los usuarios que te den la información en fragmentos más digeribles, guiándoles y usando técnicas como el slot filling. Muchos de estos mensajes largos son de usuarios poco técnicos que no entienden que hablan con un chatbot, o de personas intentando probar tu chatbot, los trolls, de los que hablaremos más adelante.

Retos interfaces conversacionales con NLP - empatía

Empatía

Es una de las cosas que más me intriga sobre los chatbots. Los usuarios están sorprendentemente inclinados a compartir emociones con los chatbots, bien por curiosidad o porque usen los chatbots para combatir la soledad, algo mucho más frecuente de lo que podría pensarse. Ten en cuenta las emociones de tus usuarios, bien usando una herramienta de análisis de sentimiento o creando intents para las emociones más frecuentes a las que quieras ser capaz de responder de manera específica. Recuerda que los emojis son una de las maneras más comunes que tenemos de expresar nuestras emociones en Internet.

Retos interfaces conversacionales con NLP - slang

Slang

En castellano se llama jerga y es la manera informal y coloquial hablado por grupos sociales como tribus urbanas, militares, deportistas, bailarines o seguidores del indie pop español. Si vas a hacer chatbots para colectivos muy específicos, haz una extensa investigación de cómo hablan entre ellos en la fase de diseño, e incluye en tu equipo diverso, si es posible, a una persona que represente o conozca muy bien este colectivo. Si vas a hacer un chatbot para punks, necesitas un punk en tu equipo.

Retos interfaces conversacionales con NLP - errores

Errores

Los errores ortográficos y gramaticales de los usuarios pueden dificultar el procesamiento de lenguaje natural de tu chatbot. Define en una fase temprana si es de esperar que haya muchos errores (por ejemplo si es un chatbot para niños, hablantes no nativos del idioma o personas con un bajo nivel académico es más probable que si es un chatbot para registro de tesis doctorales o para organizar las comidas de fin de semana de los titulares de la Real Academia de la Lengua). Si es el caso, analiza los errores frecuentes y entrena a tu chatbot para reconocerlos.

Retos interfaces conversacionales con NLP - referencias

Referencias

Imagina pedirle al chatbot de un portal de venta de viajes comer pizza y que te ofrezca vuelos a Roma o Chicago. O que digas que quieres ver a La Roja y te indique de la siguiente ciudad en la que habrá un partido de la selección española de fútbol. Uno de los aspectos más complejos de programar chatbots con procesamiento de lenguaje natural es la comprensión de referencias culturales. anticiparse a todas las posibilidades (grupos de música, películas, alimentos, cuadros, políticos…) es imposible, pero sí se pueden hacer cosas muy bonitas si se hace una buena investigación al principio del proyecto y se lleva a cabo un entrenamiento en serio.

Retos interfaces conversacionales con NLP - abreviaturas

Abreviaturas

Cuando los usuarios usan abreviaturas, oficiales o no oficiales, puede ser difícil para nuestro chatbot entender a qué se refieren. Por suerte, esto es muy fácil de resolver con intents o con entidades. Te recomiendo que uses entidades, creando listas de las palabras importantes completas y sus versiones abreviadas, para ser capaz de utilizar las palabras completas en tus respuestas. De esta manera si un usuario dice “Quiero ver partidos del FCB” tú podrás responderle “Aquí tienes todos los partidos del Barça”.

Retos interfaces conversacionales con NLP - trolls

Trolls

Por mucho que consideres los anteriores retos de las interfaces conversacionales con NLP, siempre habrá usuarios que te sorprendan. Muchos usuarios adoran trollear a nuestros chatbots y hacerles preguntas insospechadas para ver cómo reaccionan. Hay trolles inofensivos, simplemente curiosos y haciendo preguntas originales. Otros insultarán a tu chatbot y te mandarán fotos personales. Usa a los primeros para mejorar tu conversación, y bloquea a los segundos.

Por último, quiero animarte: puedes suavizar estos retos con un buen entrenamiento, y usando los recursos que hay ahí fuera, en Internet. Recuerda que sobre todo al principio tu mision es centrarte en los intents que entregan tu propuesta de valor, que tu siguiente prioridad es activar intenciones comunes de saludos, navegación o ayuda, y que sólo entonces, es momento de entrenar a tu chatbot para tener conversaciones sobre otros temas. No caigas en la trampa de los usuarios: Si vendes billetes de autobus haz eso muy bien antes de enseñarle a tu chatbot las diferentes alineaciones de tu equipo de futbol favorito. Usar mi canvas conversacional puede ayudarte a centrar tu producto en tu propuesta de valor.

¿Necesitas ayuda en un proyecto conversacional?

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