El papel del procesamiento del lenguaje natural (NLP) en el desarrollo de chatbots

El ecosistema empresarial digitalizado ha evolucionado como un espacio en el que los humanos interactúan cada vez más con las máquinas. No se puede negar que el desarrollo de los bots conversacionales ha sido el cambio de juego definitivo en casi todas las industrias verticales. Si se pone en la piel de un desarrollador, le resultará abrumador saber cómo estos compañeros digitales han transformado las interacciones comerciales con los clientes. Con recomendaciones personalizadas, soporte instantáneo y ahora conversaciones similares a las humanas, el desarrollo de chatbots impulsados ​​por IA ha simplificado significativamente las interacciones.

Bueno, en el contexto de la evolución de los poderosos chatbots, la tecnología NLP se destaca. ¿Tuvimos asistentes virtuales que entienden nuestras emociones, detectan intenciones o comprenden matices hace una década? NLP, una rama especializada de IA, potencia el desarrollo de chatbots y permite que los bots interactúen con los clientes con conversaciones similares a las de los humanos. Es hora de explorar el papel de la PNL en el desarrollo de chatbots inteligentes.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

NLP es una subsección de AI que permite a los chatbots comprender el sentimiento humano. Las palabras o el vocabulario que usamos durante la conversación con los chatbots transmiten nuestras emociones. Dado que la PNL se basa en el aprendizaje profundo, ayuda a las computadoras a derivar el significado real de estos sentidos humanos.

Los chatbots impulsados ​​por IA son capaces de comprender el contexto, la intención y la emoción detrás de las interacciones humanas. Con el desarrollo de chatbots inteligentes, generan conversaciones similares a las humanas que imitan a los humanos de la vida real.

Esta capacidad de comprender las emociones humanas hace que la PNL sea diferente de los motores de búsqueda u otros algoritmos. La PNL no se basa solo en unas pocas palabras clave. Más bien, ayudan a los chatbots a comprender la verdadera intención detrás de la conversación.

Una vez que NLP identifica la intención y transmite lo mismo al bot, responde como humanos, en función de cómo los programan los desarrolladores.

¿Cómo funciona la PNL en los chatbots?

Los seres humanos utilizan el lenguaje natural cuando se comunican entre sí. Las máquinas, por otro lado, usan lenguajes de programación mientras interpretan las entradas de los humanos. Al combinar estos dos conceptos principales, el procesamiento del lenguaje natural fomenta una interacción perfecta entre humanos y máquinas. Esto implica que las personas pueden comunicarse directamente con las máquinas sin conocer lenguajes de programación.

Con el desarrollo de chatbot respaldado por NLP, los bots obtienen la libertad de obtener información y procesarla a partir de entradas verbales o escritas de los clientes.

Los desarrolladores de chatbots trabajan en modelos NLP, capacitando a las máquinas para decodificar interacciones humanas e incluso responder a ellas como humanos. Pueden identificar el contexto y responder en función de la intención de sus usuarios.

El desarrollo de chatbots inteligentes tiene un enorme potencial en la interacción y el compromiso con el cliente. Naturalmente, las empresas están integrando sus sistemas de soporte con estos bots intuitivos. Echemos un vistazo a la trayectoria de crecimiento progresivo del mercado global de chatbots.

Fuente: https://www.statista.com/statistics/656596/worldwide-chatbot-market/

El gráfico revela que el mercado mundial de chatbots alcanzará el hito de los 1250 millones de dólares en 2025. En 2016, se situó en solo 190,8 millones de dólares. Esto muestra el potencial de crecimiento exponencial de los bots de IA.

¿Cómo ayuda la PNL en el desarrollo de bots inteligentes?

Antes de explorar el papel de la PNL en el desarrollo de chatbots, echemos un vistazo a estas estadísticas.

• El 40% de las grandes empresas ya implementaron chatbots de alguna forma en 2019.
• El 46 % de estas empresas utilizan NLP para detectar texto o voz. Otro 14% usa NLP para optimizar sus servicios al cliente.
• El 10 % de las organizaciones encuestadas utilizan bots respaldados por NLP para el análisis de datos.

Durante el desarrollo de chatbots, los motores de NLP utilizan en gran medida tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. He aquí por qué NLP ayuda en el desarrollo de chatbots inteligentes.

1. Reconociendo la intención

Las empresas que implementan bots inteligentes tienen clientes que se comunican con su servicio de asistencia con intenciones específicas. Dependiendo de la industria, la naturaleza de esta intención varía significativamente. Por ejemplo, un cliente que busca las mejores pizzerías en una aplicación de entrega de alimentos tendría una intención diferente a la de alguien que compra medicamentos.

Gracias al desarrollo de chatbots que usan NLP, los usuarios ahora confían en gran medida en la tecnología inteligente para identificar su intención y completar la oración durante la búsqueda. Esto implica que la PNL se ocupa de las palabras, la conjunción, la gramática, la pluralidad y otros elementos naturales del habla humana.

Al identificar la intención de cada usuario, los bots inteligentes realizan las acciones correspondientes. Por lo general, los bots de IA se entrenan con un conjunto básico de intenciones asociadas con el negocio para el que se utilizan.

Como desarrolladores, debe crear modelos NLP separados para abordar diferentes intenciones.

2. Trabajando en entidades

Las entidades se refieren a palabras o datos relacionados con cualquier producto, ubicación, lugar, tiempo, persona o cualquier cosa como tal. Durante el desarrollo del chatbot, la PNL se utiliza para identificar palabras específicas de los usuarios. Según lo programado, hacen coincidir estas palabras con las entidades disponibles y recopilan las programadas para completar una tarea.

3. Simplificando las interacciones

Con el procesamiento del lenguaje natural, el idioma ya no es una barrera cuando los clientes interactúan con los bots. El proceso de desarrollo de chatbot implica el uso de NLP para simplificar las conversaciones.

• Los bots inteligentes respaldados por NLP verifican los sustantivos comunes y eliminan las mayúsculas, para que puedan reconocer la entrada del usuario con precisión.
• Los bots de IA con NLP continúan agregando nuevas palabras a su vocabulario y transfieren el stock refinado de palabras a otros bots.
• Durante el desarrollo del chatbot , NLP ayuda a comprender la gramática, la conjunción y los tiempos verbales para simplificar las conversiones con los clientes.
• A veces, los usuarios usan contracciones al comunicarse con las empresas. Los bots están entrenados para expandir estas contracciones para obtener el significado exacto de su conversación. Además, eliminan los apóstrofes entre palabras para fomentar una mejor comprensión.
• Las capacidades avanzadas de NLP en el desarrollo de chatbots incluyen traducciones automáticas, análisis de documentos y contenidos distintivos.

4. Conversación inteligente y contextual

El secreto para el desarrollo de chatbots inteligentes radica en entrenar máquinas para comprender la intención del usuario y generar respuestas contextuales. Al procesar consultas, los motores NLP evalúan los siguientes elementos.

• Expresión: un usuario puede transmitir una oración de diferentes maneras. Ese chatbot evalúa estas oraciones en función de la naturaleza de la expresión para generar respuestas.
• Intención: como comentamos, el proceso de desarrollo del chatbot implica la identificación de la intención. En consecuencia, los bots identifican el enunciado del problema y ayudan a los usuarios.
• Contexto: el contexto es otro parámetro más que permite a los bots identificar de qué está hablando el usuario.
• Sesión: la sesión registra los puntos durante las conversaciones del usuario, incluidos los puntos inicial y final del período interactivo.

El proceso de desarrollo del chatbot implica programar respuestas basadas en los elementos mencionados anteriormente.

4 formas en que la PNL puede optimizar las conversaciones en su bot

¿Sabe que hasta el 62% de los clientes prefieren interactuar con chatbots en lugar de humanos? Esto se debe en gran parte a su respuesta instantánea, precisión y respuesta espontánea.

Dado que la mayoría de su audiencia se inclina por las máquinas, es hora de pensar dos veces en el proceso de desarrollo de su chatbot . En caso de que aún carezca de integración de PNL, pronto se quedará atrás de sus competidores.

Explore cuatro formas en que la PNL puede optimizar las conversaciones en su chatbot para atraer clientes.

1. Conversar de forma natural en diferentes idiomas

Antes del inicio de NLP, el principal obstáculo para que los chatbots identificaran la intención del usuario era la multiplicidad de formas en que los clientes brindan sus aportes. Los desarrolladores han trabajado lo suficiente en el desarrollo de chatbots para entrenarlos con el lenguaje humano. Como resultado, incluso las respuestas generadas por el sistema de los chatbots son contextuales y encontrará que comprenden los matices emocionales.

Gracias a NLP, los desarrolladores han logrado establecer una conexión entre los textos orientados a humanos y las respuestas generadas por el sistema.

La PNL es capaz de diferenciar diferentes tipos de solicitudes de los clientes. Un enfoque personalizado para responder a estas solicitudes mejora significativamente la experiencia del cliente. Para ser específicos, el desarrollo de chatbots con IA permite que estas herramientas interpreten los siguientes elementos.

1. Estructuras de texto
2. semántica del lenguaje
3. Frases de voz
4. Datos no estructurados
5. Morfemas en los idiomas
6. Abreviaturas y lenguaje coloquial

2. Mejor satisfacción del cliente

La respuesta instantánea de las plataformas en línea y los sitios de comercio electrónico es lo que los millennials esperan hoy. El uso de NLP en el desarrollo de chatbots permite que estas herramientas analicen preguntas y prioricen las mismas en función de su complejidad. Como resultado, los bots responden de manera contextual e instantánea, brindando una mejor satisfacción del cliente.

En particular, una respuesta más rápida de las empresas contribuye en gran medida a fomentar la confianza del cliente. Esto eventualmente se traduce en mayores volúmenes de negocios. Los bots inteligentes han marcado tendencias en el sector del comercio electrónico, con minoristas en línea establecidos como Ubuy adoptando la tecnología.

Con bots dedicados, los clientes obtienen el tiempo y la atención que merecen en su plataforma. Los minoristas en línea, incluidas las marcas de comercio electrónico, han experimentado tasas de retención de clientes más altas. Además, estas herramientas inteligentes ayudan a mitigar el costo y los esfuerzos involucrados en la adquisición de nuevos clientes.

3. Reducir los costos de servicio al cliente

¿No es impresionante saber que las empresas pueden reducir hasta un 30 % de sus gastos de servicio al cliente mediante la integración de chatbots?

Independientemente de la industria en la que opere, tendrá en cuenta los costos de servicio al cliente al igualar su rentabilidad. El uso de NLP durante el desarrollo del chatbot implica una participación humana mínima. Esto ayuda a los minoristas a reducir los costos de servicio al cliente. ¿Por qué no integrar bots impulsados ​​por IA para realizar tareas mundanas o repetitivas? Este enfoque impulsaría la eficiencia en su organización, además de optimizar los flujos de trabajo.

4. Compromiso contextual

Los clientes odian ser redirigidos de un agente a otro cuando se comunican con su empresa para resolver sus problemas. En el peor de los casos, muchos de ellos terminan sin el apoyo de un agente en vivo. Esta amarga experiencia puede resultar perjudicial para su negocio y provocar la pérdida de clientes.

Recuerde, el 91% de los clientes insatisfechos nunca regresan. El uso de NLP en el desarrollo de chatbots aprovecha el compromiso contextual. Esto implica que los bots inteligentes evalúan la información de fondo de los usuarios y responden contextualmente. Además, los agentes humanos conocen el contexto, por lo que los clientes no necesitan repetir sus problemas una y otra vez.

Terminando

La PNL ha revolucionado las conversaciones automatizadas, cerrando la brecha entre las comunicaciones orientadas a humanos y máquinas. Por lo tanto, el desarrollo de chatbots que involucren PNL debería estar en el radar de los desarrolladores proactivos durante al menos la próxima década.

A medida que la PNL continúa evolucionando, los desarrolladores están experimentando con tecnologías avanzadas para mejorar sus increíbles capacidades. Con modelos de lenguaje mejorados, algoritmos sofisticados y una mejor interpretación semántica, los chatbots seguirán replicando las respuestas humanas. No es de extrañar que las marcas de comercio electrónico y las empresas que operan digitalmente puedan aprovechar las ventajas del desarrollo de un chatbot inteligente.