El invitado de esta semana de Data is in the Air ha sido David F. Rubí, CEO y fundador de Linguistic Factory, que ha participado junto a Esther Morales, socia de PiperLab, y Enrique Polo, VP de Salesforce Iberia.
Linguistic Factory se dedica al entrenamiento de modelos para la creación de chatbots o asistentes virtuales. Para ello, entrenan a las máquinas para que el usuario pueda solicitar alguna acción y estas sean capaces de comprenderlo, a lo que se le llama también Natural Language Understanding (LNU).
David ha introducido a la compañía explicando que la mayoría de sus clientes son grandes compañías que quieren conseguir la ecuación mágica: reducir costes de customer services, a la vez que se aumenta el Net Promoter Score (NPS).
“Automatizar entre un 10% y 20% de los procesos supone un gran ahorro en costes y una mejora sustancial en los niveles de servicio”, ha indicado.
A pesar de ello, según ha explicado David, el nivel de maduración de los chatbots en España es aún bajo, ya que muchas empresas no son conscientes de los múltiples beneficios de contar con un especialista capaz de entrenar los modelos.
¿Cómo se entrenan los modelos?
David también ha explicado los pasos fundamentales para entrenar un modelo de este tipo, que consisten, en primer lugar, en definir las intenciones del bot, es decir, especificar cuáles son las acciones que queremos que pueda realizar, a la vez que se definen las formas en las que el humano va a expresar la acción.
“Un humano puede decir que quiere abrir una cuenta de muchas formas distintas. Nosotros fabricamos las frases más comunes de cada acción y las entrenamos para que la máquina sea capaz de interpretarlo. Realizamos un Machine Learning supervisado”.
Perfilado del usuario
Una de las variables más importantes a la hora de entrenar el modelo es conocer el perfil del usuario, ya que, en función de sus características, el bot se expresará de una manera u otra. Además, es también esencial saber si se cuenta con datos previos del perfil para conocer el tono de las conversaciones, los formalismos y las expresiones coloquiales que se utilizarán.
“Cuando no contamos con datos, es un reto aún más grande. Tenemos que utilizar a usuarios objetivos y tener conversaciones simuladas con ellos para poder generar los datos. Partiendo de 0, en Linguistic Factory conseguimos un nivel de matching con la intención del usuario de por lo menos el 60%”.
Por último, David ha afirmado que el futuro del sector estará muy relacionado con el desarrollo del metaverso y con la inmersión de verticales que hasta ahora no habían apostado por los chatbots.
Para conocer más acerca de los chatbots, escucha la entrevista completa:
