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Un chatbot (originalmente chatterbot [1] ) es una aplicación de software o interfaz web diseñada para imitar una conversación humana a través de interacciones de texto o voz. [2] [3] [4] Los chatbots modernos suelen estar en línea y utilizan sistemas de inteligencia artificial generativa que son capaces de mantener una conversación con un usuario en lenguaje natural y simular la forma en que un humano se comportaría como interlocutor. Estos chatbots suelen utilizar aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural , pero desde hace décadas existen chatbots más simples.
A partir de 2022, el campo ha ganado una amplia atención debido a la popularidad de ChatGPT de OpenAI (que utiliza GPT-3 o GPT-4 ), [5] lanzado en 2022 y 2023 respectivamente, [6] seguido de alternativas como Microsoft ' s Copilot (que utiliza GPT-4 de OpenAI) y Bard de Google . [7] Estos ejemplos reflejan la práctica reciente de que dichos productos se construyan basándose en modelos de lenguaje amplios y fundacionales que se afinan para apuntar a tareas o aplicaciones específicas (es decir, simular una conversación humana, en el caso de los chatbots). Los chatbots también se pueden diseñar o personalizar para abordar situaciones aún más específicas y/o dominios temáticos particulares. [8]
Un área importante donde los chatbots se han utilizado durante mucho tiempo es el servicio y soporte al cliente , con varios tipos de asistentes virtuales . [9] Empresas que abarcan una amplia gama de industrias han comenzado a utilizar las últimas tecnologías de inteligencia artificial generativa para impulsar desarrollos más avanzados en dichas áreas. [8]
En 1950 se publicó el famoso artículo " Computing Machinery and Intelligence " de Alan Turing , [10] en el que se proponía lo que hoy se llama test 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 sea incapaz de distinguir de manera confiable (basándose únicamente en el contenido de la conversación) entre el programa y un verdadero humano. La notoriedad de la prueba propuesta por Turing despertó un gran interés en el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum , publicado en 1966, que parecía capaz de engañar a los usuarios haciéndoles creer que estaban conversando con un ser humano real. Sin embargo, el propio Weizenbaum no afirmó que ELIZA fuera genuinamente inteligente, y la introducción a su artículo lo presentó más bien como un ejercicio de desacreditación:
En la 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 esta idea, traslada el programa en cuestión del estante marcado como "inteligente" al reservado a las curiosidades. El objetivo de este artículo es provocar precisamente esa reevaluación del programa que está a punto de ser "explicado". Pocos programas lo necesitaron más. [11]
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 TU FAMILIA'). [11] Así se genera una ilusión de comprensión, aunque el procesamiento involucrado haya sido meramente superficial. ELIZA demostró que tal ilusión es sorprendentemente fácil de generar porque los jueces humanos están muy dispuestos a conceder el beneficio de la duda cuando las respuestas conversacionales son capaces de interpretarse 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 explotarse con fines útiles. La mayoría de las personas prefieren interactuar con programas que son similares a los humanos, y esto le da a las técnicas de estilo chatbot un papel potencialmente útil en sistemas interactivos que necesitan obtener información de los usuarios, siempre y cuando esa información sea relativamente sencilla y caiga en categorías predecibles. Así, por ejemplo, los sistemas de ayuda en línea pueden emplear de manera útil técnicas de chatbot para identificar el área de ayuda que los usuarios necesitan, proporcionando potencialmente una interfaz "más amigable" que un sistema de menú o búsqueda más formal. Este tipo de uso ofrece la posibilidad de trasladar la tecnología de chatbot del "estante... reservado para curiosidades" de Weizenbaum al marcado como "métodos computacionales genuinamente útiles".
Entre los primeros chatbots más notables se encuentran ELIZA (1966) y PARRY (1972). [12] [13] [14] [15] Los programas notables más recientes incluyen ALICE , Jabberwacky y DUDE ( Agence Nationale de la Recherche y CNRS 2006). Si bien ELIZA y PARRY se utilizaron exclusivamente para simular conversaciones escritas, muchos chatbots ahora incluyen otras características funcionales, como juegos y capacidades de búsqueda web . En 1984, se publicó un libro llamado La barba del policía está medio construida , supuestamente escrito por el chatbot Racter (aunque el programa tal como se publicó no habría sido capaz de hacerlo). [dieciséis]
Desde 1978 [17] hasta algún tiempo después de 1983, [18] el proyecto CYRUS liderado por Janet Kolodner construyó un chatbot que simulaba a Cyrus Vance (57º Secretario de Estado de los Estados Unidos ). Utilizó un razonamiento basado en casos y actualizó su base de datos diariamente analizando noticias de United Press International . El programa no pudo procesar las noticias posteriores a la sorpresiva renuncia de Cyrus Vance en abril de 1980, y el equipo construyó otro chatbot que simulaba a su sucesor, Edmund Muskie . [19] [18]
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 específica requerida. Por ejemplo, ALICE utiliza un lenguaje de marcado llamado AIML, [3] 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 exclusivamente 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 contexto basándose 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 de comunicación en función de cada conversación mantenida. Aún así, actualmente no existe una inteligencia artificial conversacional de propósito general y algunos desarrolladores de software se centran 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). [20]
Los chatbots pueden utilizar redes neuronales artificiales como modelo de lenguaje . Por ejemplo, los transformadores generativos preentrenados (GPT), que utilizan la arquitectura de transformador , se han vuelto comunes para construir chatbots sofisticados. El "entrenamiento previo" en su nombre se refiere al proceso de entrenamiento inicial en un corpus de texto grande, que proporciona una base sólida para que el modelo funcione bien en tareas posteriores con cantidades limitadas de datos específicos de la tarea. Un ejemplo de chatbot GPT es ChatGPT . [21] A pesar de las críticas por su precisión y tendencia a "alucinar", es decir, generar con seguridad información falsa e incluso citar fuentes inexistentes, ChatGPT ha ganado atención por sus respuestas detalladas y su conocimiento histórico. Otro ejemplo es BioGPT, desarrollado por Microsoft , que se centra en responder preguntas biomédicas . [22] [23] En noviembre de 2023, Amazon anunció un nuevo chatbot, llamado Q, para que la gente lo utilice en el trabajo. [24]
DBpedia creó un chatbot durante el GSoC de 2017. [25] [26] [27] Puede comunicarse a través de Facebook Messenger .
Los chatbots de muchas empresas se ejecutan en aplicaciones de mensajería o simplemente mediante SMS . Se utilizan para servicio al cliente, ventas y marketing B2C . [28]
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. [29]
Desde septiembre de 2017, esto también forma parte de un programa piloto en WhatsApp. Las aerolíneas KLM y Aeroméxico anunciaron su participación en las pruebas; [30] [31] [32] [33] 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 en ocasiones pueden actuar como participantes en un chat grupal .
Muchos bancos, aseguradoras, empresas de medios, empresas de comercio electrónico, aerolíneas, cadenas hoteleras, minoristas, proveedores de atención médica, entidades gubernamentales y cadenas de restaurantes han utilizado chatbots para responder preguntas simples , aumentar la participación del cliente , [34] para promoción y para ofrecer formas adicionales de realizar pedidos con ellos. [35] Los chatbots también se utilizan en investigaciones de mercado para recopilar respuestas breves a encuestas. [36]
Un estudio de 2017 mostró que el 4% de las empresas utilizaban chatbots. [37] Según un estudio de 2016, el 80% de las empresas dijeron que tenían la intención de tener uno para 2020. [38]
Las generaciones anteriores de chatbots estaban presentes en los sitios web de las empresas, por ejemplo, Ask Jenn de Alaska Airlines , que debutó en 2008 [39] o el agente de servicio al cliente virtual de Expedia que se lanzó en 2011. [39] [40] La nueva generación de chatbots incluye IBM Watson -powered "Rocky", presentado en febrero de 2017 por la empresa de comercio electrónico Rare Carat , con sede en la ciudad de Nueva York, para proporcionar información a posibles compradores de diamantes. [41] [42]
Utilizado por los especialistas en marketing para escribir secuencias de mensajes, muy similar a una secuencia de respuesta automática . Estas secuencias pueden activarse mediante la suscripción voluntaria del usuario o el uso de palabras clave dentro de las interacciones del usuario. Después de que se produce un desencadenante, se entrega una secuencia de mensajes hasta la siguiente respuesta anticipada del usuario. Cada respuesta del 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.
Otras empresas exploran formas de utilizar chatbots internamente, por ejemplo, para atención al cliente, recursos humanos o incluso en proyectos de Internet de las cosas (IoT). Overstock.com , por su parte, habría lanzado un chatbot llamado Mila para automatizar ciertos procesos simples pero que requieren mucho tiempo al solicitar una baja por enfermedad. [43] Otras grandes empresas como Lloyds Banking Group , Royal Bank of Scotland , Renault y Citroën están utilizando ahora asistentes automatizados en línea en lugar de centros de llamadas con humanos para proporcionar un primer punto de contacto. Un ecosistema empresarial de chatbot SaaS ha ido creciendo constantemente desde la Conferencia F8 , cuando Mark Zuckerberg de Facebook reveló que Messenger permitiría la entrada de chatbots a la aplicación. [44] En grandes empresas, 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 asistencia expertos. . [45] 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.
Muchas organizaciones bancarias de alta tecnología buscan integrar soluciones automatizadas basadas en inteligencia artificial, como chatbots, en su servicio al cliente para brindar asistencia más rápida y económica a sus clientes que se sienten cada vez más cómodos con la tecnología. En particular, los chatbots pueden mantener un diálogo de manera eficiente, reemplazando generalmente otras herramientas de comunicación como el correo electrónico, el teléfono o los SMS . En banca, su principal aplicación está relacionada con la atención rápida al cliente respondiendo solicitudes comunes, así como con el soporte transaccional.
Varios estudios informan de una reducción significativa en el costo de los servicios al cliente, que se espera genere miles de millones de dólares en ahorros económicos en los próximos diez años. [46] En 2019, Gartner predijo que para 2021, el 15% de todas las interacciones de servicio al cliente a nivel mundial serán manejadas completamente por IA. [47] Un estudio realizado por Juniper Research en 2019 estima que las ventas minoristas resultantes de interacciones basadas en chatbot alcanzarán los 112 mil millones de dólares para 2023. [48]
Desde 2016, cuando Facebook permitió a las empresas ofrecer atención al cliente automatizada, orientación sobre comercio electrónico, contenido y experiencias interactivas a través de chatbots, se desarrolló una gran variedad de chatbots para la plataforma Facebook Messenger. [49]
En 2016, Tochka Bank, con sede en Rusia, lanzó el primer robot de Facebook del mundo para una variedad de servicios financieros, incluida la posibilidad de realizar pagos. [50]
En julio de 2016, Barclays África también lanzó un chatbot en Facebook, convirtiéndose en el primer banco en hacerlo en África. [51]
El tercer banco de Francia por activos totales [52] Société Générale lanzó su chatbot llamado SoBot en marzo de 2018. Mientras que el 80% de los usuarios de SoBot expresaron su satisfacción después de haberlo probado, el director adjunto de Société Générale, Bertrand Cozzarolo, afirmó que nunca lo hará. reemplazar la experiencia proporcionada por un asesor humano. [53]
Las ventajas de utilizar chatbots para las interacciones con los clientes en la banca incluyen reducción de costos, asesoramiento financiero y soporte 24 horas al día, 7 días a la semana. [54] [55]
Los chatbots también están apareciendo en la industria de la salud. [56] [57] 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. [58]
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 . [59]
En 2020, el gobierno indio lanzó un chatbot llamado MyGov Corona Helpdesk, [60] que funcionaba a través de Whatsapp y ayudaba a las personas a acceder a información sobre la pandemia del coronavirus (COVID-19). [61] [62]
Ciertos grupos de pacientes todavía se muestran reacios a utilizar chatbots. Un estudio de métodos mixtos demostró que las personas todavía dudan en utilizar chatbots para su atención médica debido a una mala comprensión de la complejidad tecnológica, la falta de empatía y las preocupaciones sobre la ciberseguridad. [63] 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% percibía que era probable que usara uno dentro de 12 meses. La mayoría de los participantes utilizaría un chatbot de salud para buscar información general de salud (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 asesoramiento especializado, como el de salud sexual. El análisis de variables actitudinales mostró que la mayoría de los participantes reportaron su preferencia por hablar sobre 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 a un médico cuando experimentaba un problema de salud y el 65% pensaba 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 temas de salud con un chatbot y aproximadamente la mitad no estaba seguro 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.
En Nueva Zelanda, se desarrolló el chatbot SAM, abreviatura de Semantic Analysis Machine [64] (fabricado por Nick Gerritsen de Touchtech [65] ). 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. [66] [67] [68] [69]
En 2022, el chatbot "Leader Lars" o "Leder Lars" fue nominado por el Partido Sintético para presentarse a las elecciones parlamentarias danesas , [70] y fue construido por el colectivo de artistas Computer Lars. [71] El líder Lars se diferenciaba de los políticos virtuales anteriores por liderar un partido político y no pretender ser un candidato objetivo. [72] Este chatbot participó en debates críticos sobre política con usuarios de todo el mundo. [73]
En India , el gobierno estatal ha lanzado un chatbot para su plataforma Aaple Sarkar, [74] que proporciona acceso conversacional a información sobre los servicios públicos gestionados. [75] [76]
Los chatbots también se han incorporado a dispositivos que no están destinados principalmente a la informática, como los juguetes. [77]
Hello Barbie es una versión de la muñeca conectada a Internet que utiliza un chatbot proporcionado por la empresa ToyTalk, [78] que anteriormente usaba el chatbot para una variedad de personajes infantiles basados en teléfonos inteligentes. [79] Los comportamientos de estos personajes están limitados por un conjunto de reglas que, de hecho, emulan a un personaje en particular y producen una historia. [80]
La muñeca My Friend Cayla se comercializó como una línea de muñecas de 46 cm (18 pulgadas) 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 de la pila Bluetooth de la muñeca y el uso de datos recopilados del habla del niño.
El ordenador Watson de IBM se ha utilizado como base para juguetes educativos basados en chatbots para empresas como CogniToys [77] destinados a interactuar con niños con fines educativos. [81]
Los chatbots maliciosos se utilizan con frecuencia para llenar las salas de chat con spam y publicidad, imitando el comportamiento y las conversaciones humanas o para incitar a las personas a revelar información personal, como números de cuentas bancarias. Se encontraban comúnmente en Yahoo! Messenger , Windows Live Messenger , AOL Instant Messenger y otros protocolos de mensajería instantánea . También se ha publicado un informe sobre un chatbot utilizado en un anuncio personal falso en el sitio web de un servicio de citas. [82]
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 robot aprendió eficazmente de la experiencia, no se implementó la protección adecuada para evitar el uso indebido. [83]
Si un algoritmo de envío de texto pudiera hacerse pasar por un ser humano en lugar de un chatbot, su mensaje sería más creíble. Por lo tanto, los chatbots de apariencia humana con identidades en línea bien diseñadas podrían comenzar a difundir noticias falsas que parezcan plausibles, por ejemplo, hacer afirmaciones falsas durante una elección. Con suficientes chatbots, incluso podría ser posible lograr una prueba social artificial . [84] [85]
La creación e implementación de chatbots es todavía un área en desarrollo, muy relacionada con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático , por lo que las soluciones proporcionadas, si bien poseen ventajas obvias, tienen algunas limitaciones importantes en términos de funcionalidades y casos de uso. Sin embargo, esto está cambiando con el tiempo.
Las limitaciones más comunes se enumeran a continuación: [86]
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 realiza 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 debido a los chatbots impulsados por IA. [88]
Empleos de chatbot
Los desarrolladores de chatbot crean, depuran y mantienen aplicaciones que automatizan los servicios al cliente u otros procesos de comunicación. Sus deberes incluyen revisar y simplificar el código cuando sea necesario. También pueden ayudar a las empresas a implementar bots en sus operaciones.
Un estudio de Forrester (junio de 2017) predijo que el 25 % de todos los empleos se verían afectados por las tecnologías de inteligencia artificial en 2019. [89]
Prompt Engineering , la tarea de diseñar y refinar indicaciones (entradas) que conducen a las respuestas deseadas generadas por IA, ha ganado una demanda y popularidad significativas en los últimos años, con la llegada de modelos sofisticados, en particular la serie GPT de OpenAI (que todavía contiene fallas notables y limitaciones, como se describió anteriormente).
Medios relacionados con Chatbots en Wikimedia Commons
Bots conversacionales en Wikilibros
