Los bots anteriores se basaban en frases preconstruidas y solo palabras desencadenantes. Esto resultó respuestas inexactas y menos útiles;
Cuando se introdujeron los chatbots por primera vez, eran bastante básicos. Se les ocurrió un conjunto de frases preinstaladas y palabras desencadenantes que permitieron a los bots responder con datos relevantes. Sin embargo, un ligero cambio en el tono o en el discurso dará lugar a reacciones negativas o errores.
Los analistas revisarán miles de documentos y hojas de datos para recopilar el contenido correcto, que luego se entregará a un desarrollador.
Luego, el desarrollador introducirá estas intenciones en el bot o en la plataforma de chatbot como patrones/disparadores para que el bot formule respuestas precisas. Hasta este punto, todo parece bastante sencillo.
La creación de bots basados en intenciones se ha puesto de moda. Pero, tenía sus propias trampas.
TIEMPO Y ESFUERZO.
Sin embargo, no nos dimos cuenta de la complejidad oculta. La creación de esta base de conocimiento (intenciones) es una tarea hercúlea en sí misma, que se descarta como un paso intrascendente en el proceso de construcción del Bot.
Para ayudar a visualizar esto, necesito desglosar el esfuerzo real que requiere este paso.
Cuando un bot se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, el usuario primero debe decidir si el bot seguirá siendo un simple bot de preguntas frecuentes o participará en conversaciones más complejas. Para un simple bot de preguntas frecuentes, los modelos de recuperación de datos funcionan muy bien. Elija la pregunta que corresponda a la respuesta adecuada. Fácil como un puñetazo.
Sin embargo, para las empresas que requerían conversaciones más complejas (como Salud, Logística o Finanzas), las variaciones literales que se ajustaban a un requisito único eran un gran obstáculo.
Por ejemplo: Tomemos el caso de un proveedor de logística que utiliza un chatbot para comunicarse con los clientes. Para una tarea simple como encontrar el estado de un pedido, un cliente puede completar la consulta de muchas maneras.
“Oye, ¿dónde está mi pedido?”
“¿Cuál es el estado de mi orden?”
– ¿Cuándo me llegará mi pedido?
Así sucesivamente y así sucesivamente. Tú entiendes. Además, como mencioné la redacción anteriormente, la palabra “pedido” puede ser reemplazada por sinónimos como paquete, regalo o incluso entrega. Y esta es solo una encuesta. Una empresa o negocio en funcionamiento regular debe enfrentar docenas de consultas sobre numerosas ofertas de servicios.
A medida que crece el negocio, también lo hace el esfuerzo requerido construcción y mantenimiento Base de conocimientos de chatbots.
A medida que las empresas comienzan a escalar, se requiere mucho esfuerzo para construir esta base de conocimientos para un chatbot/asistente virtual.
Por lo tanto, no me sorprende que la mayoría de los proveedores de IA conversacional no cumplan su promesa de brindar una solución de implementación rápida.
Inversión promedio actual y vida útil de los chatbots 6-8 meses.
El tiempo promedio para implementar un bot inteligente en una empresa vertical puede variar entre 6 y 12 meses. En la era actual, 6-12 meses no es una opción aceptable o viable. Este largo retraso está directamente relacionado con el tiempo que tomó construir esta base de conocimientos.
Estamos hablando de cientos de horas para acumular datos de contenido relevantes para formular una respuesta, seguido de una gran dependencia del esfuerzo del desarrollador para codificar las intenciones.
¿Y si te dijera que hay una salida a este dilema?
Con un clic, puede automatizar la creación de esta base de conocimientos.
Maldiciendo. Exigencias tan altas.
No precisamente. Con la tecnología actualmente a nuestra disposición, podemos matar dos pájaros de un tiro.
Hemos creado una plataforma que le permite crear una base de conocimiento con un solo clic, así como crear un sistema donde el contenido conversacional se actualiza regularmente sin la necesidad de un desarrollador o un ingeniero de backend.
¿Quieres verlo por ti mismo? Póngase en contacto con nosotros y compruébelo usted mismo.
Ver para creer 🙂