Chatbots vs. Buttonbots

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Un tipo entra a un bar y el cantinero le enseña una botella de cerveza en la mano derecha y una de tequila en la mano izquierda. El sujeto se acerca sin decir nada y toca la botella de cerveza. A continuación, el cantinero saca botellas de todas las marcas de cerveza, las acomoda en una barra giratoria y las hace girar para que el cliente elija. El cliente espera a ver la cerveza que desea y toca la botella 2 veces para indicar que quiere 2 de esa marca.

A continuación el cantinero le pregunta si la quiere beber en un tarro (el cual sostiene con la mano derecha), o directo de la botella (que está sosteniendo con la mano izquierda). El cliente toca una vez el tarro y otra la botella. Se queda pensando un momento y dice: pensándolo bien quiero tequila. Entonces el cantinero guarda las cervezas que había acomodado, toma nuevamente una botella de cerveza en la mano derecha y una de tequila en la mano izquierda y el proceso inicia nuevamente. El cliente harto de la ineptitud del cantinero se marcha a otro bar.

¿Te imaginas alguna forma más eficiente de pedir una cerveza?

Muchos de los llamados “chatbots” comerciales que existen hoy en día, funcionan de la misma manera que el cantinero de nuestro hipotético bar. Se plantean los procesos que pueden realizar los usuarios como árboles de decisiones, (forma elegante de decir if’s anidados, la cual es una de las estrategias más arcaicas de resolver problemas computacionales) en los cuales se ofertan todas las posibles acciones que el usuario pudiera tomar a cada momento del proceso (licor o cerveza, tarro o botella) y se avanza dando click (tocando el elemento deseado) a cada paso del proceso, en lugar de simplemente pedir la cerveza que quieren.

La forma como nos comunicamos los seres humanos es por medio de lenguaje natural, este sistema es altamente eficiente y rápido para desarrollar nuestros procesos. Hace algunos años la tecnología de entendimiento de lenguaje natural era costosa y no todas las empresas podían tener acceso a ella.

Los primeros intentos de incorporar el lenguaje natural a chatbots, resultaban en experiencias desastrosas. Si un cliente de nuestro hipotético bar preguntaba, por ejemplo, ¿Dónde está el baño?, todo el bar se prendía en llamas debido a la capacidad del sistema de manejar interacciones fuera de su ámbito inmediato.

No se puede llamar chatbot a una interfaz de texto con la cual no puedes chatear

Lo anterior, ocasionó que muchos desarrolladores de chatbots optaran por caminos más seguros y restringieran la interacción del chatbot a presionar botones, en los cuales podrían limitar el flujo de acción del bot. Sin embargo, la consecuencia de esta decisión fue limitar las capacidades de los chatbots y hacerlos más rígidos. No se puede llamar chatbot a una interfaz de texto con la cual no puedes “chatear” sino que las interacciones se restringen a presionar botones.

Sería una experiencia muy natural abrir tu aplicación de mensajería y decirle al bot: “Quiero 2 cervezas de la marca X una en tarro y otra en botella, llévalas a la mesa Z” y que el chatbot de hecho te entienda y realice tu pedido. Entonces ¿Por qué no tenemos chatbots así?

HCI y chatbots

La experiencia del usuario debe ser uno de los puntos cruciales de cualquier aplicación. Desde el punto de vista de ingeniería de software la facilidad con la que un usuario puede interactuar con una aplicación y con un mínimo de capacitación es estudiada desde la perspectiva de interacción humano computadora (HCI por sus siglas en inglés).

Pocas experiencias necesitan menos entrenamiento que escribir en lenguaje natural y que la aplicación entienda lo que quieres decir. Gracias a los enormes avances en entendimiento de lenguaje natural estamos en condiciones de hacer aplicaciones cada vez más “inteligentes”, con capacidades de entender la forma en la que se comunican los usuarios naturalmente, lo cual trae un gran número de beneficios:

  • Capacitación mínima a los usuarios
  • Interacciones naturales y fluidas
  • Experiencias de usuario más satisfactorias
  • Atención 24/7
  • Capacidad de respuesta para múltiples usuarios de manera concurrente

Lo anterior nos hace pensar que el diseño de chatbots representa una transición entre el diseño visual y el diseño de conversaciones. En la era de las aplicaciones tradicionales se realizaba un diseño que enfatizaba la navegación a través de menús, enlaces e interacción con elementos gráficos. En la era de los chatbots e interfaces de usuario de lenguaje natural, se ha pasado al diseño de servicios e interacciones en redes de actores humanos y bots inteligentes.

La era del RAN

Random Access Navigation (RAN), es una de las técnicas surgidas desde la interacción humano computadora para crear aplicaciones capaces de interactuar con los usuarios de manera natural. 

La idea subyacente en RAN es permitir una navegación libre al usuario para cumplir con sus propósitos de interacción. Se apoya firmemente en técnicas de entendimiento de lenguaje natural permitiendo la detección de intenciones y entidades nombradas. Está técnica supera a los árboles de decisiones estáticos y permite completar tareas más complejas, mientras reduce la fricción. 

RAN utiliza una estrategia de llenado de slots, o contenedores de información, la cual permite registrar información de los usuarios en cualquier momento de la conversación, reduciendo el número de interacciones necesarias para completar una tarea y permitiendo al usuario cambiar de idea e integrar las acciones dentro de un flujo conversacional sencillo.

Lo anterior crea una experiencia enriquecedora y eficiente para el usuario que le permite completar la tarea que necesita de una manera sencilla. Herramientas como Comportia permiten la creación de interfaces RAN, mezclando máquinas de estados y condiciones definidas por el usuario, con elementos que se basan en el entendimiento del lenguaje natural y dotando de gran naturalidad a la interacción humano-computadora, mejorando considerablemente la interacción con los usuarios.

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