Sobre la necesidad de la inteligencia artificial en español de buscar personas provenientes de filologías, lingüistas y humanistas capaces de aportar valor a la tecnología del lenguaje
Las siglas PLN pueden parecer abrumadoras. Procesamiento del lenguaje natural puede que suene ajeno, tecnológico y poco humanista. Lo cierto es que es todo lo contrario y lo que se busca es permitir que la tecnología se comunique y entienda el lenguaje tal y como es.
¿Qué entendemos por tecnologías del lenguaje?
Estamos rodeados de tecnología lingüística. Siri, Alexa, los filtros antispam, softwares de traducción y corrección automática, asistentes conversacionales de texto… Todas estas herramientas necesitan un humanista detrás que valide que esas entradas y salidas (de conversación) sean correctas y se adecúen a los requisitos que demanden las empresas, que sean inclusivas, que estén redactadas con lenguaje claro… y, por encima de todo, que satisfagan al usuario.
¿Cómo se diseña un asistente conversacional?
De primeras podemos llegar a pensar que tenemos que necesitar un montón de conocimientos informáticos o tecnológicos para crearlo. Y nada más lejos de la realidad.
En realidad, es la sensibilidad humanista y lingüística la que define el éxito del asistente, ya sea de voz o escrito.
Podemos establecer varias fases dentro de la creación de un asistente conversacional:
- 1. Fase conceptual y de diseño
En primer lugar, se estudia el objetivo u objetivos de la herramienta. ¿Qué queremos que resuelva nuestro chat/asistente de voz? Hay muchos tipos, los más habituales son funcionales: buscan resolver dudas o proporcionar atención al cliente, pero también los hay con un carácter de entretenimiento o para facilitar el aprendizaje.
También analizamos el tipo de usuario que va a necesitar la herramienta: necesitamos crear un prototipo de usuario. Estudiamos su manera de expresarse, su estado de ánimo y situación particular. Según esto, el enfoque para crear entradas (preguntas) y salidas (respuestas) será de una manera u otra. Es una fase en la que la documentación y el análisis son muy importantes y en la que las decisiones que tomemos afectarán a la redacción de los contenidos conversacionales. En esta fase se detectan y enumeran las posibles intenciones de los usuarios para darles respuesta.
- 2. Fase de creación de contenidos
Es un trabajo muy parecido al copywriting. Contamos con unos objetivos y un prototipo de usuario. Se han creado una serie de casuísticas y hay que ponerse a redactar. Cada intención debe tener su respuesta. Si el objetivo de tu asistente, por ejemplo, es resolver dudas de los clientes de una empresa telefónica, la empresa te facilitará su manual. A partir de ahí, tocará desgranar, dividir esa documentación y proporcionársela al asistente de forma satisfactoria, clara, inclusiva y eficaz. Tendremos que redactar todas esas respuestas en función de las intenciones que tengan los usuarios para darles sentido y que resuelvan sus necesidades.
- 3. Fase de mantenimiento
Las dudas (o reclamaciones) pueden plantearse de muchas maneras: una misma persona puede “reclamar una factura” o preguntar “por qué le han cobrado de más”. La respuesta en ambos casos será la misma. Es decir, las intenciones pueden expresarse de diferentes modos según la edad, género, procedencia u estado de ánimo del usuario. El asistente irá aprendiendo y, para ello, el lingüista en cuestión introducirá nuevas “entradas” en su memoria. De esta forma, cada vez el asistente será más eficaz.
¿Hace falta saber programar?
No. Las plataformas para diseñar las conversaciones son conocidas como herramientas “nocode” (sin código), son intuitivas y están diseñadas precisamente para que el flujo de la conversación se vea de forma clara.
Por supuesto, debemos ser hábiles y permeables ante las herramientas informáticas, pero no son imprescindibles conocimientos de programación para diseñar y mantener asistentes de conversación. Eso sí, tener conocimientos (básicos) de programación puede ser útil en un momento dado.
¿Te vienes?
