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API de Conversación de Watson, cómo funciona y cómo genera valor

El API de Conversación de IBM Watson es uno de los más útiles cuando se trata de escalar un negocio.

Muchas veces los servicios al cliente tipo call center o chat de atención, atienden en su mayoría preguntas de tipo FAQ (Frequently Asked Questions).
Eso significa que el cliente final constantemente pregunta temas "operacionales" y recibe siempre una misma respuesta.

En este escenario un servicio como IBM Watson puede crear asistentes virtuales o Chatbots que respondan las FAQs.

Intenciones. Más allá que un simple Regex y un Select de base de datos.

Watson va más allá de sólo entender las palabras que un usuario ingresa. Si se tuviese un sistema que entiende el lenguaje natural solamente verificando palabras clave, sería prácticamente imposible que el mismo llegué a tener un nivel maduro. Ya que para una misma pregunta, pueden existir miles de formas de redactarla.

Watson entiende las intenciones y no sólo palabras claves.

Una intención se refiere al objetivo detrás de un subconjunto de ejemplos en como se pregunta algo.

Un ejemplo sería la imagen a continuación.

Estos ejemplos, pueden salir de históricos de conversaciones (chats, emails, sms).
Watson requiere ser entrenado en ejemplos de vida real, para estar preparado para contestar preguntas de la vida real.

Diálogos. Una intención puede guiar una conversación.

Los diálogos de Watson son la forma en que se maneja una conversación. Por ejemplo, durante una transacción para solicitar una tarjeta de crédito, un chatbot puede realizar ciertas preguntas y colectar datos para crear un registro en un sistema transaccional.

Se podría ver como un árbol de decisión, sin embargo, la decisión se toma según la intención detrás de la respuesta.

Los mismos dan "profundidad" a un chatbot.

Esto no siempre es necesario, por ejemplo, para un chatbot que solo responde FAQs, se requiere mucha "horizontalidad" y no tanta "verticalidad", es decir, no se cuenta con preguntas de aclaración ni de diálogo. No se lleva una conversación, solamente se responden preguntas.

Entidades. Desambiguación.

Las entidades ayudan a desambiguar un diálogo. Ya que Watson utiliza ejemplos para entender intenciones, es importante considerar cuando una serie de preguntas tienen la misma intención pero se refiere a cosas diferentes.

Por ejemplo, las siguientes dos frases tienen la misma intención.

Si se vieran como dos intenciones separadas, muy probablemente los ejemplos de como los usuarios preguntan al respecto serían iguales. Lo cual confundiría a Watson.

Por esto se usan entidades, las cuales son un subset limitado de opciones que pueden ser identificadas por el servicio, desambiguando la intención.

Por ejemplo:

  • Intención: saber como abrir una cuenta
  • Entity: dólares ó colones

Así se puede tomar un camino de diálogo en dólares distinto a si es en colones. Y solicitar diferente información al usuario.

¿Listo para probar crear un chatbot con Watson? Watson API: Conversation

Para la próxima entrega, explicaré como usar el servicio desde un punto de vista técnico.

Walter Montes

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San José, Costa Rica

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