Los chatbots son herramientas de comunicación muy útiles que permiten a las empresas comunicarse con sus usuarios para resolver algunas inquietudes o dudas simples de forma automatizada. Existen diferentes tipos de chatbots que cubren necesidades específicas.
El sector de retail que puede ser uno de los grandes beneficiarios de este proceso evolutivo. Las circunstancias actuales producto del COVID-19 han permitido avizorar algunas necesidades que pueden ser solucionadas con la optimización de los sistemas de atención al cliente.
A continuación, conoceremos un poco más sobre el estado actual de los chatbots y los retos que deben asumir los programadores para hacerlos más eficientes en el futuro.
¿Que alcance tienen los chatbots actualmente?
La mayoría de los chatbots son programados con bases de datos relacionales y ofrecen soluciones a problemas simples. Podría decirse que su implementación permite orientar a los usuarios en dudas elementales y filtran los usuarios que requieren atención personalizada a los canales de atención al cliente.
En los últimos años con la evolución del big data y la incorporación de procesos de machine learning e inteligencia artificial a estos programas, se ha podido profundizar e incrementar la efectividad de los chatbots, aunque no es un proceso simple. Aunque contamos con asistentes virtuales importantes como los que ofrecen Google, Microsoft, Apple entre otros, su capacidad conversacional es limitada ya que la comunicación verbal es muy compleja.
La programación de chatbots capaces de interactuar en tiempo real requiere de un nivel de dedicación muy alto y de infraestructura con alta capacidad ya que estos programas necesitan utilizar aprendizaje automatizado para poder validar expresiones y formas de comunicación inclusive, después de haber respondido a la consulta del usuario. Los chatbots actuales ofrecen respuestas básicas a consultas, en el futuro estos procesos requerirán incorporar en estas herramientas la capacidad de interpretar estructuras gramaticales, análisis semántico a través del aprendizaje automatizado.
La incorporación del procesamiento de lenguaje natural en estas tipo de herramientas es realmente difícil. Debemos conocer a profundidad las necesidades de los proyectos, el alcance y disponer de tiempo y recursos para hacerlo de forma eficiente. Sin embargo hay una herramienta muy útil que podemos incorporar en nuestras estructuras de programación de chatbots para hacerlos más eficientes. Esta herramienta es Neo4j.
Cómo hacer más eficientes los chatbots
Los grafos pueden ser la solución que necesitamos para hacer más eficientes los chatbots orientados a responder dudas en tiempo real. Las bases de datos orientadas a grafos nos permiten comprender volúmenes increíblemente grandes de datos de forma rápida y comprendiendo las relaciones entre los datos. Adicionalmente este tipo de bases de datos permite agregar propiedades y variables contextuales que agregan profundidad a los datos a analizar; convirtiéndose en una opción importante para dar respuestas de calidad a las necesidades de los usuarios.
Neo4j es una herramienta muy útil en estos casos. Este gestor de bases de datos orientados a grafos permite crear nodos unidos a través de aristas para representar grandes cantidades de datos complejos. Esta representación es de gran utilidad en el procesamiento de lenguaje natural, ayuda a almacenar todas las relaciones entre las entidades mencionadas en un entorno contextual. Neo4j funciona con un lenguaje de consulta conocido como Cypher, que mantiene propiedades y similitudes con SQL, pero que posee características especiales para interactuar con grafos.
Actualmente también contamos con la posibilidad de desarrollar estos esquemas de trabajo de análisis de complejos de datos en estructuras que se encuentran totalmente en la nube como los servicios que ofrece Google ML y Azure de Microsoft, lo importante es evaluar cual que ajusta de mejor manera a los requerimientos de nuestro proyecto para que este sea más eficiente.
Beneficios para las empresas y usuarios
La incorporación de gestores de bases de datos orientados a grafos como Neo4j representa una amplia serie de beneficios más allá del análisis de volúmenes de datos gigantes en segundos. Las características que podemos agregar a cada nodo permitirá entender elementos de complejidad dentro de un contexto y también estudiar las relaciones entre los datos. Podremos resolver quejas, ofrecer soluciones y alimentar inclusive sistemas de recomendación gracias a la experiencia de usuario.
Aunque el nivel de dedicación, inversión y tiempo que requieren estos desarrollos sea amplio, los beneficios son incalculables. Esperamos que esta información sea de utilidad para que empieces a incorporar estos avances a tus sistemas de atención al cliente.
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