Anexo 2: ¿Cómo funcionan los chatbots cognitivos basados en inteligencia artificial?
El proceso empieza cuando una persona interactúa con un chatbot.
Si se utiliza la voz, el cabo primero convierte la voz a texto, (utilizando la tecnología de Reconocimiento Automático de Voz “ASR”). Los chatbots que aceptan sólo texto, como los servicios de mensajería, omiten este paso.
Después, el chatbot analiza el texto, considera la mejor respuesta y la devuelve al individuo. Esta respuesta puede ser reproducida de distintas maneras: texto escrito, voz a través de herramientas que convierten texto en voz “TTS”, o tal vez completando una tarea.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
El Procesamiento de Lenguaje Natural “PLN” se utiliza para dividir la entrada del usuario en oraciones y palabras. También estandariza el texto a través de una serie de técnicas como, por ejemplo, convirtiéndolo todo a minúsculas o corrigiendo errores ortográficos antes de determinar si la palabra es un adjetivo o un verbo. En esta etapa, es donde también se consideran otros factores tales como el sentimiento.
Comprensión del Lenguaje Natural (CLN)
La Comprensión del Lenguaje Natural “CLN” ayuda al chatbot a entender lo que el usuario ha dicho usando objetos de lenguaje, tanto generales como específicos del dominio, tales como léxicos, sinónimos y temas. Estos objetos son usados en conjunto con algoritmos o reglas para construir flujos de diálogo que le indican al chatbot cómo responder.
Generación de Lenguaje Natural (GNL)
La Generación del Lenguaje Natural “GNL” ofrece una experiencia de cliente memorable, personalizado y va más allá de brindar respuestas prefabricadas, requiere la generación de lenguaje natural. El chatbot puede consultar repositorios de datos (ej.: sistemas de backend integrados y bases de datos de terceros) y utilizar esa información para crear una respuesta.
La tecnología de IA Conversacional lleva el PLN y la CLN al siguiente nivel, permitiendo a las empresas crear sistemas de diálogo avanzados que usan memoria, preferencias personales y la comprensión contextual para ofrecer una interfaz de lenguaje natural realista y atractiva.