Funcionamiento de los Chatbots

Funcionamiento de los Chatbots

Históricamente, los chatbots estaban basados en texto, y programados para responder a un conjunto limitado de consultas simples con respuestas que habían sido previamente escritas por los desarrolladores del chatbot. Funcionaban como un sistema interactivo de FAQs ("preguntas más frecuentes"), y aunque iban bien para aquellas preguntas y respuestas específicas sobre las que habían sido entrenados, fallaban cuando se les presentaba una pregunta compleja o que no había sido prevista por los desarrolladores.

Con el tiempo, los chatbots han ido integrando más reglas y "procesamiento del lenguaje natural", de modo que los usuarios finales pueden utilizarlos de manera conversacional. De hecho, los tipos de chatbots más recientes son capaces de reconocer el contexto, además de aprender a medida que se van exponiendo a más lenguaje humano.

Los chatbots de IA actuales utilizan "comprensión del lenguaje natural" (NLU) para determinar las necesidades del usuario. A continuación, utilizan herramientas avanzadas de IA para determinar lo que el usuario está tratando de obtener. Estas tecnologías se basan en "machine learning" (ML) y "deep learning" (DL), elementos de IA con algunas diferencias matizadas, para desarrollar una base de conocimiento más detallada de preguntas y respuestas que se basan en las interacciones de los usuarios. De este modo, mejora su capacidad para prever las necesidades del usuario con precisión y responder correctamente a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, si un usuario pregunta sobre el tiempo que hará mañana, un chatbot tradicional puede responder claramente si va a llover. Sin embargo, un chatbot de IA también podría preguntar al usuario si desea definir una alarma más temprano para adaptarse a la mayor duración del trayecto matutino (debido a la lluvia).

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