Los chatbots o bot conversacional ahora forman parte de nuestro día a día. Interactuamos con ellos en ocasiones sin saberlo, sin embargo, aunque parece una innovación reciente y algo sacado de la ciencia ficción su historia se remonta a casi 70 años atrás cuando un físico del MIT quería demostrar lo superficiales que eran las interacciones entre el hombre y la máquina sin saber que su invento transformaría la manera en que los negocios interactúan con sus clientes. Exploramos en este post, la historia de Eliza, el primer bot conversacional y cómo ha revolucionado la atención a clientes.
Introducción
Los bots conversacionales forman ya una parte imprescindible de la tecnología actual. Los tienes ahí, en tu propio móvil u ordenador. Si les haces una pregunta te la responderán como una persona, y si les pides que hagan una gestión online la harán por ti. De hecho, diferentes empresas están invirtiendo millones en seguir desarrollando esta tecnología.
Con todo, es fácil llegar a la errónea conclusión de que estos conceptos son relativamente modernos. Nada más lejos de la realidad, porque este tipo de aplicaciones conversacionales nacieron a la vez que la propia computación. En este post vamos a hablar de Eliza, el considerado como primer chatbot de la historia.
En esencia, los Bots, Chatbots o Chatterbots son piezas de software diseñadas para responder de forma automática y coherente a lo que les decimos o escribimos. Reconociendo determinadas palabras o expresiones, son capaces de interactuar con nosotros respondiendo de forma parecida a como lo haría otro humano.
¿Qué es un bot conversacional?
Los bot conversacionales pueden utilizarse para muchas cosas. Las empresas pueden utilizarlos para automatizar la atención al cliente, tu móvil puede responder a las preguntas que le hagas gracias a ellos, se crean servicios de información meteorológica o de tráfico con ellos, e incluso en tus aplicaciones de mensajería los hay con los que puedes hablar, informarte o jugar.
Si estos bots son capaces de tener interacciones similares a las de los humanos, es principalmente por hacer uso de dos tecnologías concretas como la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Con ellas, los bots actuales procesan lo que les estamos diciendo y a saben contestar de una manera que consideremos natural.
Sin embargo los inicios de este tipo de programas son mucho más humildes. Todo empezó con un profesor de informática del MIT que quería hacer una parodia de las preguntas que suelen hacer los psicoterapeutas rogerianos. No podía imaginar el éxito que acabó teniendo su proyecto ni la manera en la que ha ido evolucionando con los años.
La historia de Eliza, el bot conversacional psicólogo
La historia de los bots comenzó a escribirse varios años antes de que se programase el primero de ellos. Fue en los años 50 del pasado siglo, cuando el genio británico Alan Turing empezó a considerar la posibilidad de que las máquinas llegasen a pensar. En 1950 diseñó el Test de Turing, un postulado teórico con el que aspiraba a poder comprobar si una máquina tiene comportamientos inteligentes similares o indistinguibles del de un humano.
Su trabajo inspiró a muchos científicos informáticos, entre ellos el alemán Joseph Weizenbaum del MIT. Partiendo de esa idea de máquinas capaces de comportarse como humanos, en 1966 desarrolló un programa con el que pretendía ser capaz de engañar a los humanos haciéndoles pensar que estaban hablando con otra persona. Se llamaba Eliza.
Eliza fue diseñado como un método para mostrar la superficialidad de la comunicación entre el hombre y la máquina. Lo hacía reconociendo palabras clave y preguntando sobre ellas como si fuera un psicólogo. Por ejemplo, si alguien mencionaba la madre en una frase, el bot automáticamente le pediría que le dijese más sobre su familia. De esta manera se creaba una ilusión de entendimiento e interacción real.
Para llegar a ese resultado Weizenbaum, primero tuvo que identificar cinco problemas técnicos fundamentales que Eliza tendría que superar. Estos eran la identificación de palabras clave, el descubrimiento de un contexto mínimo, la elección de transformaciones apropiadas, la generación de respuestas adecuadas o la capacidad de reaccionar ante la ausencia de palabras críticas.
El resultado fue el que se considera el primer bot conversacional de la historia de la ciencia computacional. Lo fue antes incluso de que se acuñara el término ‘ChatterBot’ tres décadas después para definir los programas conversacionales.
Eliza y la prueba de Turing
Existe el mito de que Eliza era capaz de superar el test de Turing. Pero hay que tener en cuenta que el test inicial de Turing es un postulado teórico con diferentes interpretaciones, y que hasta la creación en 1991 de la plataforma de pruebas del Premio Loebner no se estableció una especie de estándar para este test.
Por lo tanto, decir que Eliza lo pasó es un poco aventurado, porque pudo haber interpretaciones del test intencionadamente dirigidas a que fuese o no fuese así.
Con o sin el test, Eliza consiguió engañar a muchas personas que creían que estaban manteniendo una conversación con una persona real. Tanto que el propio Weizenbaum se sorprendió al ver la manera en la que algunos incluso llegaban a confesarle intimidades a su programa informático cuando este les hacía una pregunta.
Por eso, aunque Joseph Weizenbaum murió el 5 de marzo de 2008, su legado sigue estando muy presente en nuestra actualidad. No sólo por los actuales asistentes virtuales, tataranietos de Eliza, sino porque su propio asistente ha seguido replicado y evolucionado, y en la red podemos encontrarnos con diferentes imitaciones basadas en él.
De entretenimiento a servicio
Durante las décadas siguientes a la creación de Eliza los bots siguieron desarrollándose, aunque aún en estado embrionario. En ese tiempo fueron naciendo nuevos bots que recogían su testigo, como A.L.I.C.E., Mitsuki o Albert One, todos ellos con funciones básicas en las que se limitaban a mantener conversaciones con más o menos acierto.
Pero todo cambió a principio de la década de los 2000 con la llegada de SmarterChild. Este programa no era sólo un bot conversacional, sino casi un primer boceto de asistente virtual que llegó a ser compatible con AIM, MSN Messenger, AOL Instant Messenger e ICQ, y que supuso la introducción a la inteligencia artificial para millones de adolescentes.
Lo que más destacó de este bot no fue su enorme capacidad para procesar el lenguaje natural, entendiendo y respondiendo de forma sorprendente casi todo lo que se le decía. Lo que realmente lo empezó a cambiar todo era que también sabía echarte una mano. Le podías pedir que te dijera citas, que te diera los horarios del cine, la previsión metereológica y otra información de interés.
Podemos decir por lo tanto que fue uno de esos programas que marcaron la transición de los bots conversacionales, que pasaron de ser un simple entretenimiento para convertirse en un método para ofrecer diferentes servicios. Vamos, que marcó un camino que años después han ido puliendo las grandes empresas tecnológicas.
Fue por lo tanto un bot adelantado a su tiempo, una especie de padre para los Siri, Cortana o Google Now que hoy habitan en millones de dispositivos. Y es que es ahora cuando parece que los bots están empezando a salir de ese estado embrionario y empezar a demostrar de lo que son capaces las bases sentadas por Turing y Weizenbaum.
Casos de uso del bot conversacional
Weizenbaum no se imaginó que su proyecto evolucionaria y se convertiría en una de las principales herramientas para los negocios, la tecnología chatbots ahora combinada con Inteligencia Artificial, Machine Learning y PNL permite a las personas obtener respuestas inmediatas a sus solicitudes, de la resolución de tickets hasta problemas específicos de atención al clientes como solitudes de prestamos , cierres de cuentas o la verificación de cuentas por pagar
Ejemplos de actuales de casos de uso de bot conversacional
1. Mejorar el servicio al cliente
Ciertos componentes fundamentales de la atención y el soporte al cliente, como la velocidad, el acceso a la información y las interacciones agradables, se están volviendo poco a poco más viables con la introducción de los chatbots.
2. Servicios personalizados
Los clientes exigen cada vez más servicios personalizados que se adapten a sus demandas específicas. La mayoría de los usuarios esperan experiencias y servicios personalizados. Los chatbots utilizan los datos de los clientes para brindar una experiencia completamente personalizada según sus necesidades específicas.
3. Reduce los gastos
Los chatbots implementados podrían ahorrar más de $ 8 mil millones de USD por año para 2022. Según algunas estimaciones, las instituciones tradicionales podrían ahorrar $ 1 billón para 2030 al implementar inteligencia artificial y reducir los costos en un 22%.
4. Mitigación de riesgos más efectiva
Los chatbots conversacionales de IA pueden ayudar a administrar y simplificar el proceso de revisión de datos vitales sobre los préstamos de clientes potenciales, las tendencias del mercado y las acciones financieras más recientes del prestatario, así como generar informes crediticios y ofrecer asesoramiento sobre riesgos. Los chatbots ayudan a detectar fraudes y simplifican los procesos al reducir los errores humanos.
5. Aumenta la productividad laboral y reduce la carga de trabajo
El tiempo de espera de los clientes para comunicarse con el cajero o sentarse en el teléfono retorciéndose las manos se reduce cuando un chatbot de IA puede manejar sus preguntas. En lugar de responder consultas básicas de los consumidores, los agentes con la ayuda de bots inteligentes de IA pueden enfocarse en resolver problemas complejos.
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AutomationEdge + Chatbots Conversational AI
La lealtad del cliente se mejora a través de aplicaciones y sistemas de Inteligencia Artificial conversacionales que brindan una experiencia de servicio al cliente agradable y conveniente. Como resultado, las empresas mejoran sus recursos existentes aumentando la eficiencia operativa y la confiabilidad al tiempo que aumentan el ROI al emplear IA para responder a las solicitudes de los consumidores.
Además, la inteligencia artificial conversacional reduce la carga de trabajo de los empleados, lo que ayuda a los esfuerzos de cumplimiento en los servicios financieros y de atención médica en las industrias reguladas.
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