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

El término «chatbot» abarca mucho más que un único tipo de asistente virtual. En realidad, en internet existe una enorme variedad de chatbots diseñados para cubrir distintas funciones y necesidades de los usuarios. Los chatbots con procesamiento de lenguaje natural (NLP) representan una de las categorías más avanzadas que probablemente te encontrarás en diferentes plataformas, desde tiendas online hasta servicios de atención al cliente.

En este artículo, profundizaremos en los distintos aspectos de los chatbots NLP, incluyendo en qué se diferencian de los chatbots basados en reglas y cómo puedes crear un chatbot NLP sin necesidad de programar. Además, te ofreceremos consejos prácticos desde la perspectiva de profesionales del sector que llevan años implementando estas soluciones en empresas españolas.

Así que empecemos por lo básico.

Parte 1 - Qué es un chatbot NLP y por qué marca la diferencia

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

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. Esto resulta especialmente valioso en España, donde la digitalización de las pymes ha experimentado un crecimiento notable en los últimos años.

Definición de chatbot NLP

Un chatbot NLP es una forma precisa y eficiente de describir un chatbot de IA conversacional. Se trata de 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 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 reales.
• La revisión exhaustiva del texto para identificar entidades fundamentales en categorías, como personas, empresas, lugares y fechas.
• El entrenamiento continuo para ampliar el vocabulario y aumentar la precisión del chatbot NLP con el paso del tiempo.
• 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: ¿cuál te conviene?

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 que merece la pena conocer antes de tomar una decisión.

Las pymes con presupuestos más ajustados suelen recurrir a los chatbots basados en reglas. Estos funcionan según procedimientos predefinidos: la entrada del usuario debe ajustarse a dichas reglas para que el bot responda correctamente.

Por lo general, este tipo de chatbots ofrecen botones con opciones sencillas para guiar al usuario hacia la respuesta que busca. Al carecer de algoritmos avanzados de aprendizaje automático o entrenamiento en NLP, sus posibilidades de conversación abierta son muy limitadas.

Los chatbots con NLP, en cambio, se apoyan en algoritmos de IA para comprender entradas diversas y responder de forma similar a como lo haría una persona. Se entrenan con grandes volúmenes de datos y suelen incluir capacidades multilingües, lo que les permite ofrecer una atención al cliente fiable en varios idiomas.

En resumen, los chatbots NLP entienden, analizan y aprenden el lenguaje de manera progresiva. Una vez entrenados correctamente, pueden establecer conexiones entre preguntas y respuestas para ofrecer respuestas precisas incluso ante formulaciones inesperadas.

Así, mientras que los chatbots basados en reglas están limitados a un conjunto específico de reglas e indicaciones, los chatbots NLP son mucho más versátiles, 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 y fidelización de clientes.
• Pueden gestionar consultas simples y complejas, así que implementar chatbots NLP es una forma excelente de automatizar la atención al cliente y minimizar la intervención humana en tareas repetitivas.
• Como los chatbots NLP bien entrenados mantienen el contexto a lo largo de las conversaciones, pueden utilizarse para ofrecer soporte personalizado y relevante.
• 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 que requieren empatía y criterio.

Desafíos habituales del NLP

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

• 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, especialmente cuando se trata de expresiones coloquiales o regionalismos.
• 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 ni económico.
• 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 y supervisión constante.
• Errores simples de gramática, faltas de ortografía o palabras con múltiples significados pueden causar problemas graves en el funcionamiento de un chatbot NLP si no se gestionan correctamente.

Parte 3 - Casos de uso y ejemplos de chatbots NLP en acción

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 que demuestran su eficacia:

1. Lemonade: revolucionando el sector asegurador

El sector de los seguros es muy complejo. Una persona que busca un seguro suele tener muchas dudas sobre coberturas, exclusiones y procedimientos de reclamación. 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 de forma conversacional y natural.

2. Chatbot de salud mental: apoyo inmediato cuando más se necesita

La salud mental es un tema serio que ha recibido mucha atención en los últimos años, especialmente en España tras la pandemia. Las líneas de ayuda tradicionales o los chatbots para programar citas no son suficientes para ayudar a pacientes que podrían necesitar asistencia de urgencia fuera del horario habitual.

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, ofrecer técnicas de relajación y animar al usuario a acudir de inmediato a un profesional médico cuando sea necesario.

Punto clave: estos chatbots no sustituyen la atención profesional, pero sirven como primer punto de contacto disponible las 24 horas, algo especialmente valioso en momentos de crisis.

3. Chatbot de Mastercard: asesoramiento financiero personalizado

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 de todo el mundo.

Parte 4 - Tutorial de NLP: cómo crear bots NLP sin programar paso a paso

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. Esto democratiza el acceso a esta tecnología para empresas de cualquier tamaño.

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 e intuitivos.

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

Paso 1: Crea una cuenta en el sitio web de GPTBots o simplemente inicia sesión para acceder a su panel de control. Crea tu primer agente desde el menú principal.

Paso 2: Se recomienda empezar con una plantilla de bot para asegurarte de tener por adelantado los ajustes y las configuraciones necesarias y así ahorrar tiempo considerable en la configuración inicial.

Paso 3: Ahora entrena tu chatbot NLP con documentos, archivos, texto en línea, enlaces a sitios web u hojas de cálculo relevantes. Abre la sección de Documentación y crea una base de conocimientos personalizada para tu negocio.

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

Paso 4: 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, o directamente en tu página web.

Una vez integrado, no olvides revisar el Historial del chatbot en la sección de historial. Esto te permitirá identificar preguntas frecuentes que tu bot no está respondiendo correctamente y mejorar continuamente su rendimiento.

Parte 5 - El futuro de los chatbots NLP y qué esperar

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 en la mayoría de sectores. Así que, tanto si una empresa vende un producto como si ofrece servicios, tendrá que utilizar un chatbot NLP para proporcionar información rápida y precisa a los clientes.

En general, las aplicaciones y posibilidades asociadas a los chatbots NLP son prácticamente 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, sin necesidad de grandes inversiones iniciales.

Preguntas frecuentes sobre los chatbots NLP

• 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.