Por Federica Chiarino | @FedeChiarino
En los últimos cinco años, la brecha entre las capacidades del cerebro humano y el de una computadora u otros dispositivos electrónicos ha ido disminuyendo a gran velocidad. Hoy existen sistemas que no solo leen información, sino que son capaces de entenderla y recordarla. En esta línea, IBM desarrolló Watson: una plataforma tecnológica informática de inteligencia artificial que utiliza tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural y Machine Learning para revelar conocimiento a partir de un gran conjunto de datos no estructurados.
La relevancia actual de este tipo de capacidades de las máquinas radica en que, en los últimos años, se han estado creando miles de dispositivos, sistemas y aplicaciones para usos múltiples que han generado y generan millones de datos. Por su cantidad y diversidad, estos datos son imposibles de procesar por los humanos en tiempos razonables. La gran mayoría de ellos están y se generan «desestructurados». Se cree que son invisibles para los humanos y para las máquinas y no hay nadie que los procese.
«Lo que buscan los sistemas cognitivos es amplificar las capacidades que tienen los seres humanos en la toma de decisiones, el consumo de información o lo que fuere», explicó Serrana Casella, líder de BigData & Analytics de IBM. Dentro del sistema Watson, IBM ha desarrollado y ya tiene a disposición del público su nube Bluemix, donde se pueden encontrar todas sus aplicaciones con capacidades cognitivas. Son más de 100 servicios vinculados a computación cognitiva, internet de las cosas y se seguirán desarrollando otros. Un ejemplo de servicios de capacidades cognitivas es Personality Insights: una aplicación que intenta determinar la personalidad de una persona a través de una entrada de texto (una forma de datos no estructurados), y la ubica en un ranking.
Watson también ofrece, en la nube de Bluemix, el servicio Conversations, mediante el que se pueden crear chatbots o agentes virtuales. Estos softwares combinan machine learning, entendimiento del lenguaje natural, y herramientas de diálogo para que, de forma integrada, generen una relación con el usuario.
Las utilidades de un chatbot pueden ser muy diversas. Por ejemplo, cualquier empresa puede implementar uno en su página web, que responda de forma automática a las consultas más frecuentes de los clientes o usuarios. Esto también se puede aplicar a redes sociales y aplicaciones como el Messenger de Facebook. Conversations puede unir el chatbot diseñado por cualquier usuario en Bluemix con su página de Facebook, por ejemplo.
Educar al robot
Inés Martínez, CEO de Second Act Creative Thinking explicó a los periodistas el paso a paso para crear un chatbot. Lo primero que se debe hacer es establecerle determinados intents o intenciones. Estas son las formas en las que un usuario podría referirse a un pedido o intención particular: ¿Cómo hago? ¿Cómo puedo?, entre otros muchos ejemplos. Luego se le deben enseñar las categorías de conocimiento (entities) sobre las que el usuario podría realizar consultas. En el caso de un chatbot para un banco, estas podrían ser: tarjetas de crédito, cuentas, caja de ahorro, transacciones.
Con estos parámetros establecidos, se procede a crear el diálogo, es decir, la estructura de la conversación. Se prueba el chatbot directamente y, cada vez que comete un error, se modifican los intents y las entities para que el chatbot aprenda y se perfeccione.
Un caso de uso de los chatbots de IBM es el que la compañía Kona ya está desarrollando para Toc Toc Viajes. Este travelbot ayudará a mejorar la búsqueda de paquetes de turismo a los seguidores de la agencia. Diego Cibils, cofundador y CEO de Kona, anunció que este servicio estará disponible a partir del mes de enero.
