¿Qué es un disparador de lenguaje natural?

Un disparador de lenguaje natural o de texto es todo input de texto ingresado por el usuario de manera proactiva en el canal conversacional. Suelen tener vinculación directa con los productos y servicios que ofrecemos y también con la posibilidad de exigir la atención de un asesor humano de manera directa. 

¿Cómo funciona el modelo predictivo de Botmaker?

El modelo predictivo de inteligencia artificial de Botmaker reconoce token de las palabras de la oración o frase corta enviada por el usuario. De acuerdo al matcheo de esos tokens y teniendo en cuenta también los sinónimos y las prioridades de las palabras claves y requeridas que hayamos definido, decide qué flujo ejecutar. 

¿Cómo agrego disparadores de lenguaje natural? 

En la sección de Bot Designer, podemos agregar bloques de lenguaje natural en los puntos de nuestro flujo que creamos convenientes. Solo debemos posar el cursor sobre la sección “Agregar entrada del usuario” y luego elegir la primera opción de “Lenguaje natural”.  Ejemplo:

A continuación, les acercamos algunas de las ideas y métodos más convencionales para mejorar y desarrollar el entendimiento de nuestros bots.

1. Desglose de mayor a menor complejidad (5-4-3-2-1)

Uno de los métodos más comunes para entrenar al bot es utilizar una oración de distintas maneras, desglosandola de mayor complejidad a menor, para cubrir todas las variantes posibles en las que un usuario puede comunicar su intención. 

Así, podemos pensar en pasar de una frase con hasta 5 palabras clave a una palabra que consideremos la más importante de todas. Como vemos en el ejemplo: 

5. Al modificar mi plan hoy, cuándo se activa el cambio

4. Cuando se activa mi cambio de plan 

3. Detalles específicos de mi plan 

2. mi plan 

1. plan

2. Diferencia entre palabras clave y palabras requeridas

Para profundizar el entendimiento del bot es importante establecer una diferenciación clara entre aquellas palabras que nosotros vamos a considerar como “clave” y aquellas que definiremos como “requeridas”. 

Las palabras clave son aquellas que el bot leerá para ejecutar el disparador y a las cuales también podemos asignarles sinónimos o palabras similares. Por ejemplo, si un usuario escribe “necesito ver mi plan”, podemos configurarlas para que el disparador también se ejecute cuando el usuario diga “quiero ver mi plan”. 

• Ejemplo de palabra clave: 

Las palabras requeridas son aquellas en donde el usuario tiene que escribir específicamente esa palabra para que se ejecute el disparador. Tenemos que configurarlas desde el box “Es requerida”, en cada una de las palabras que elijamos como requeridas para cada disparador. 

En el ejemplo anterior, si definimos “plan” como palabra requerida y un usuario escribe “quiero ver mi servicio” o “necesito detalles de mi servicio”, el disparador no se va a ejecutar, ya que no hace mención a “plan”. 

Excepción: existe la posibilidad de asociar sinónimos a las palabras requeridas. Así, si configuramos “plan” como palabra requerida, y agregamos una variación que sea “servicio”, cada vez que un usuario escriba “plan” o “servicio”, el bot interpretará que el usuario está refiriéndose a lo mismo. 

En general, no se recomienda incorporar sinónimos a las palabras requeridas, ya que las variaciones pueden ser muchas y el objetivo de definir una palabra como “requerida” es justamente delimitar un campo de entendimiento más específico y limitado.

• Ejemplo de palabra requerida: 

3. Definir grupos de palabras similares

Otra manera de mejorar la asertividad del bot es hacer un trabajo fino con las palabras clave y sus palabras similares. Como dijimos en el punto 2., a las palabras clave podemos asignarles grupos de palabras clave similares que van a ejecutar el mismo flujo cada vez que el usuario escriba unas u otras.

Así la plataforma interpretará por defecto que si un usuario escribió “necesito detalles de mi plan” o “quiero detalles de mi plan”, es porque se está refiriendo a lo mismo y decidirá ejecutar el mismo flujo configurado para tal fin.

4. Entrenar las sugerencias de la IA

Cada vez que cargamos un nuevo disparador de lenguaje natural, la inteligencia artificial de Botmaker nos sugerirá otras variaciones de eso mismo que nosotros estamos ingresando. A veces esto puede ser beneficioso, porque nos muestra variantes que no habíamos considerado, pero debe ser utilizado con mesura. 

La IA nos puede dar una variedad de frases útiles y otras que se desvían de la intención principal que queríamos evocar. Lo conveniente es siempre realizar un escaneo manual de esas sugerencias y eliminar aquellas que no tengan tanto sentido con nuestro objetivo principal. 

• Ejemplo de sugerencias automáticas:

En cada nueva sugerencia realizada por la IA nos aparecerá la leyenda “¡Sugerencia automáticamente agregada!”

5. Flujo de desambiguación y disparadores en conflicto

Los bloques de lenguaje natural a los que nosotros le carguemos disparadores de texto serán utilizados por la plataforma para el “Flujo de Desambiguación”. Este flujo por defecto se activa cuando el usuario escribe un mensaje que activa dos o más disparadores de texto que se encuentran en conflicto. 

Esto sucede cuando tenemos disparadores muy parecidos aunque no sean exactamente iguales en dos bloques distintos. Así, el bot toma los títulos que hayamos configurado en esos bloques y los muestra al usuario en forma de menú para que elija entre uno u otro. 

El flujo de desambiguación es una herramienta útil, con lo cual y para que la experiencia sea la correcta de cara al usuario, los títulos de los bloques de lenguaje natural que activen funciones deben tener el mismo tratamiento de wording que un botón de cualquier menú. Esto es, indicando una acción en infinitivo.

• Ejemplo de buena práctica para un bloque con disparadores: 

En el caso de que no queramos que el bloque sea mostrado como opción por el Flujo de Desambiguación, podemos tildar la opción que se encuentra en cada bloque y que se llama “Evitar que el bot sugiera esta opción”. Así nos aseguramos que aunque el bot no haya entendido, no nos ofrezca el bloque de lenguaje como opción para el usuario. 

• Ejemplo de cómo evitar que el bot sugiera el bloque como opción:

Algunas definiciones de buenas prácticas UX 

Conocer a nuestros usuarios

Siempre recomendamos llevar adelante una instancia de UX Research para conocer cómo hablan nuestros usuarios y qué palabras usan para referirse a los productos y servicios que ofrecemos en el canal digital. 

Tener un mayor grado de conocimiento sobre palabras frecuentes y usos frecuentes del canal nos va a permitir entrenar al bot con más precisión a partir de estas expresiones comunes utilizadas por la mayoría de nuestros usuarios. 

Definir el contexto de entendimiento

Es importante definir todas aquellas funcionalidades que queremos ofrecer al usuario por disparador de lenguaje. En este sentido, somos nosotros los que creamos el contexto de entendimiento a partir del cual definimos la experiencia global por disparadores de cara al usuario.

En aquellos casos en donde el bot no pueda interpretar el texto escrito por el usuario ya sea porque escribió algo que el bot no pudo comprender o se refirió a algo que quedó por fuera de la definición de experiencia, se activará el flujo de Cuando No Entiende. Allí, una buena práctica es pedirle al usuario que escriba nuevamente lo que desea u ofrecerle regresar al menú principal. 

Conclusiones

El entrenamiento del bot por disparadores de lenguaje natural es una tarea progresiva y de mejoras evolutivas. Cuanto más conversaciones tengamos y más casos de uso podamos analizar, mayor precisión lograremos en cuánto a cómo los usuarios utilizan nuestros canales conversacionales y cómo se refieren a nuestros productos y servicios. 

Por otro lado, siempre es recomendable realizar pruebas previas antes de pasar cambios en los disparadores hacia la instancia productiva y es importante prestar especial atención a todos aquellos cambios que sean sutiles, como trabajar con grupos de sinónimos, palabras requeridas y recomendaciones de la IA. 

Para mayor información, también pueden visitar nuestro help center.