Chatbots con procesamiento de lenguaje natural(NLP): qué es y cómo crear

El término «chatbot» no se limita a un único tipo de chatbot. Más bien, en internet hay una enorme variedad de chatbots para cubrir distintas funciones y necesidades de los usuarios. Los chatbots con procesamiento de lenguaje natural (NLP) son uno de esos tipos que probablemente te encontrarás en diferentes plataformas.

En este artículo, profundizaremos en los distintos aspectos de los chatbots NLP, incluido en qué se diferencian de los chatbots basados en reglas y cómo puedes crear un chatbot NLP sin programar.

Así que empecemos por lo básico.

Parte 1: Qué es un chatbot NLP

El lenguaje natural es el lenguaje sencillo y cotidiano que usamos los seres humanos para comunicarnos. Es diferente de un lenguaje de programación, que se utiliza para indicar a los ordenadores que realicen una función.

El objetivo del procesamiento de lenguaje natural (NLP) es garantizar una comunicación fluida entre humanos y máquinas sin tener que aprender lenguajes de programación técnicos.

Definición de chatbot NLP

Un chatbot NLP es una forma precisa y eficiente de describir un chatbot de IA. Es un chatbot impulsado por potentes algoritmos de IA, aprendizaje automático y NLP para asegurar que puede entender las instrucciones del usuario en lenguaje natural y ofrecer resultados relevantes.

¿Cómo funciona un chatbot NLP?

El funcionamiento de un chatbot NLP consiste en transformar el texto proporcionado en datos estructurados que los ordenadores puedan entender y analizar para ofrecer el resultado correcto. Por eso, un chatbot NLP eficiente puede procesar grandes volúmenes de datos lingüísticos para ofrecer interpretaciones precisas.

A continuación se muestran algunos de los otros componentes clave que intervienen en el funcionamiento de un chatbot NLP:

• El análisis y reconocimiento de la intención del usuario mediante la clasificación de la entrada y la deducción de sus necesidades.
• La revisión exhaustiva del texto para identificar entidades fundamentales en categorías, como personas, empresas y lugares.
• El entrenamiento continuo para ampliar el vocabulario y aumentar la precisión del chatbot NLP.
• Un sistema fiable de reconocimiento de sustantivos para que el chatbot NLP pueda diferenciar entre sustantivos comunes y propios.

Parte 2: chatbot NLP vs. chatbot basado en reglas

En cuanto a tipos de chatbots, los chatbots basados en reglas y los chatbots NLP son dos de los más populares que probablemente encontrarás en internet. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre ellos.

Los chatbots basados en reglas los utilizan habitualmente las pequeñas y medianas empresas. Como su propio nombre indica, funcionan según reglas y procedimientos predefinidos. La entrada del usuario debe ajustarse a esas reglas para que el chatbot pueda dar la respuesta correcta.

La mayoría de los chatbots basados en reglas incluyen botones para que los usuarios puedan obtener respuestas a sus consultas seleccionando opciones sencillas. A diferencia de los chatbots NLP, los chatbots basados en reglas no cuentan con algoritmos avanzados de aprendizaje automático ni con entrenamiento NLP, así que ofrecen opciones muy limitadas de conversación abierta.

Los chatbots NLP se apoyan en algoritmos de IA eficientes para comprender las distintas entradas, y pensar y responder como los humanos. Se entrenan con grandes volúmenes de datos y, a menudo, tienen capacidades multilingües para ofrecer una atención al cliente fiable.

En resumen, los chatbots NLP entienden, analizan y aprenden el lenguaje igual que los niños. Una vez entrenados correctamente, pueden establecer conexiones entre preguntas y respuestas para ofrecer respuestas precisas.

Así, mientras que los chatbots basados en reglas están limitados a un conjunto específico de reglas e indicaciones, los chatbots NLP son mucho más amplios, ya que pueden gestionar incluso consultas complejas formuladas en un lenguaje natural propio.

Ventajas de los chatbots NLP

Los chatbots NLP ofrecen muchas ventajas, tanto a nivel personal como profesional, que los hacen significativamente mejores que los chatbots tradicionales basados en reglas:

• Los chatbots NLP pueden imitar interacciones similares a las humanas, por lo que las marcas pueden utilizarlos para aumentar la interacción.
• Pueden gestionar consultas simples y complejas, así que implementar chatbots NLP es una gran forma de automatizar la atención al cliente y minimizar la intervención humana.
• Como los chatbots NLP bien entrenados mantienen el contexto a lo largo de las conversaciones, pueden utilizarse para ofrecer soporte personalizado.
• Los chatbots NLP mejoran las respuestas globales de atención al cliente y agilizan los flujos de trabajo de una empresa.

Aceleran el tiempo de resolución de consultas y, por tanto, ayudan a las empresas a reducir sus costes operativos y a permitir que los agentes humanos se centren en otras tareas más complejas.

Desafíos habituales del NLP

Aunque los chatbots NLP tienen numerosas ventajas y aplicaciones, también presentan algunos retos importantes:

• Hay miles de lenguas naturales o humanas habladas en todo el mundo. Gestionar los matices de diferentes idiomas es un gran desafío al entrenar un chatbot NLP multilingüe.
• La calidad y la eficiencia de un chatbot NLP dependen totalmente tanto de la cantidad como de la calidad de los datos de entrenamiento. Conseguir un conjunto de datos grande y relevante no siempre es fácil.
• Crear, diseñar, implementar y entrenar de forma continua chatbots NLP requiere una cantidad considerable de tiempo y recursos, especialmente si lo haces mediante métodos de desarrollo tradicionales.
• Los algoritmos de IA y el propio NLP pueden ser bastante complejos, ya que tienes que lidiar con numerosos factores como la comprensión contextual, el análisis semántico, el reconocimiento de sustantivos, etc.
• Los sesgos en la estructura NLP de un chatbot son bastante habituales porque no existe un conjunto de datos perfecto. Eliminar o mitigar estos sesgos requiere un entrenamiento significativo.
• Errores simples de gramática, faltas de ortografía o palabras con múltiples significados pueden causar problemas graves en el funcionamiento de un chatbot NLP.

Parte 3: casos de uso y ejemplos de chatbots NLP

Ahora que ya conoces todos los aspectos clave de los chatbots NLP, vamos a ver de cerca algunos casos de uso habituales y ejemplos concretos:

1. Lemonade

El sector de los seguros es muy complejo. Una persona que busca un seguro suele tener muchas dudas. Por eso, un chatbot tradicional basado en reglas no es suficiente para cubrir las necesidades de estos clientes. En consecuencia, Lemonade, una empresa líder de seguros, ha creado su chatbot NLP llamado Maya, que puede entender las consultas del usuario y guiarle durante todo el proceso de contratación de un seguro.

2. Chatbot de salud mental

La salud mental es un tema serio que ha recibido mucha atención en los últimos años. Las líneas de ayuda tradicionales o los chatbots para programar citas no son suficientes para ayudar a pacientes que podrían necesitar asistencia de urgencia.

Por ello, algunos psiquiatras y proveedores de servicios de salud mental están utilizando chatbots NLP para ofrecer apoyo inmediato a los usuarios. Así, un chatbot NLP bien diseñado puede rebajar la tensión de la situación y animar al usuario a acudir de inmediato a un profesional médico.

3. Chatbot de Mastercard

Fuente:https://www.chatbotguide.org/

Mastercard tiene un chatbot NLP llamado KAi para ayudar a los usuarios a obtener información personalizada sobre la planificación financiera y la gestión financiera en general. El propósito de este chatbot NLP es asegurar que los usuarios puedan interactuar con el bot y obtener asesoramiento experto según sus circunstancias específicas.

KAi es un chatbot potente para obtener información sobre objetivos financieros y también sobre otros servicios de Mastercard relacionados con la activación de la tarjeta y las consultas de saldo. Este tipo de chatbots NLP también los han implementado muchos otros bancos, como Erica, de Bank of America, y otras instituciones financieras.

Parte 4: tutorial de NLP: cómo crear bots NLP sin programar

Con una plataforma potente de creación de bots sin código como GPTBots, puedes empezar a crear tus propios bots NLP sin conocimientos técnicos ni habilidades de programación.

GPTBots es una plataforma potente con una gran colección de plantillas de bots para ayudarte a empezar. Además, es adecuada tanto para principiantes como para perfiles con experiencia, ya que cuenta con una interfaz y un flujo de trabajo fáciles de usar.

Estos son los 4 pasos clave del tutorial de NLP que deberías seguir para crear un chatbot eficiente:

Crea una cuenta en el sitio web de GPTBots o simplemente inicia sesión para acceder a su panel. Crea tu primer agente.

Se recomienda empezar con una plantilla de bot para asegurarte de tener por adelantado los ajustes y las configuraciones necesarias y así ahorrar tiempo.

Ahora entrena tu chatbot NLP con documentos, archivos, texto en línea, enlaces a sitios web u hojas de cálculo relevantes. Abre la sección de Documentos y crea una base de conocimientos.

También puedes modificar el flujo de tu bot para asegurarte de que accede a la base de conocimientos adecuada y así ofrecer resultados relevantes.

Tras completar la creación y el entrenamiento del bot, el paso final es integrar tu chatbot NLP en una plataforma o canal de redes sociales, como Slack, WhatsApp, Zapier, etc.

Ver Historial del chatbot en la sección de historial después de la integración.

Parte 5: futuro de los chatbots NLP

Los chatbots NLP y la IA, en general, son ámbitos en constante evolución. Se espera que el mercado de los chatbots NLP siga creciendo de forma exponencial en el futuro. Los clientes ya se están acostumbrando a chatbots NLP avanzados, fiables y eficientes, utilizados tanto por grandes empresas como por pequeñas.

Se espera que los chatbots NLP se conviertan en el primer punto de contacto con los clientes. Así que, tanto si una empresa vende un producto como si ofrece servicios, tendrá que utilizar un chatbot NLP para proporcionar información rápida a los clientes.

En general, las aplicaciones y posibilidades asociadas a los chatbots NLP son infinitas. La gran ventaja es que las empresas de todo tipo y tamaño pueden beneficiarse de estos chatbots creándolos fácilmente con la versión de prueba gratuita de GPTBots.

Preguntas frecuentes

• 1. ¿Cuál es la diferencia entre los chatbots NLU y NLP?

  Los chatbots NLP se centran en analizar el nivel superficial de la entrada del usuario, como la estructura de las frases, la sintaxis y las palabras. Por otro lado, NLU se centra en extraer significados más profundos, a menudo ocultos en las expresiones lingüísticas.

• 2. ¿Qué algoritmo se utiliza en un chatbot NLP?

  En los chatbots NLP se utiliza una amplia variedad de algoritmos. Estos algoritmos son una combinación de inteligencia artificial, aprendizaje automático, NLU y aprendizaje profundo.

• 3. ¿ChatGPT es NLP?

  Sí. ChatGPT es un ejemplo de chatbot NLP, ya que funciona con potentes modelos de lenguaje de gran tamaño para gestionar consultas complejas de los usuarios.