por Charles Miller

Como prometí la semana pasada, esta semana ofreceré un resumen de las diferentes categorías de chatbots de IA. Sí, existen diferentes categorías de chatbots de IA. Además, no debería sorprender que exista cierto desacuerdo sobre cuántas categorías existen. Algunos artículos técnicos que he leído enumeran media docena, mientras que otros identifican una docena completa de categorías claramente diferentes. En esta columna, usaré un número menor para evitar que los lectores se queden vidriosos antes de terminar de leer.

Los chatbots generativos de IA están programados para generar respuestas utilizando modelos predefinidos. Son capaces de mantener conversaciones dinámicas, sensibles al contexto y de aspecto humano, lo que incluye la capacidad de adaptar su estilo a las entradas del usuario. Algunos ejemplos incluyen ChatGPT y otros sitios web basados ​​en GPT.

Los chatbots basados ​​en menús o botones generalmente no aceptan preguntas escritas por el usuario, sino que los guían a través de menús o botones predefinidos que se utilizan para seleccionar opciones. Este tipo de chatbot limita la flexibilidad conversacional en favor de una experiencia sencilla con un número limitado de respuestas.

Los chatbots basados ​​en reglas son similares a los anteriores, pero más avanzados. Operan con reglas y árboles de decisión limitados y predefinidos. Este tipo de chatbot es adecuado para tareas simples y repetitivas, como la atención al cliente básica, pero no gestiona bien las consultas complejas.

Los chatbots de voz interactúan con el usuario mediante el lenguaje hablado utilizando tecnologías de voz a texto y texto a voz. Algunos ejemplos incluyen Alexa de Amazon, Siri de Apple, Cortina de Microsoft y, en la mayoría de los casos, el servicio de atención al cliente por teléfono.

Los chatbots basados ​​en reconocimiento de palabras clave se basan en palabras clave específicas de la entrada del usuario para generar respuestas relevantes. Este tipo de chatbot es útil en entornos con terminología especializada o vocabularios controlados. Muchos chatbots relacionados con la medicina entran en esta categoría porque los médicos suelen conocer los términos médicos exactos que quieren buscar, mientras que las personas sin conocimientos de latín o términos médicos tendrían dificultades.

Los chatbots híbridos combinan lógica basada en reglas con capacidades de IA, lo que significa que están programados para usar reglas predefinidas para responder a consultas sencillas, pero pueden usar IA para preguntas más complejas o ambiguas.

Antes de llegar a mi última categoría de chatbots de IA, debo recordar lo atónito que me quedé hace dos años al escuchar en uno de mis podcasts de tecnología a uno de los "expertos" responder a la pregunta de si la IA era capaz de aprender de sus interacciones con los usuarios y mejorar. Respondió condescendientemente: "¡No! ¡No puedes tener a cualquier idiota con un módem haciendo cambios en la base de conocimientos!". Esto dio lugar a una larga conversación sobre cómo los chatbots de IA no están diseñados para aprender de sus errores ni son capaces de hacerlo. Al igual que cualquier otro software, los chatbots de IA están programados para funcionar tal como los diseñaron sus ingenieros-creadores y, aunque parecen bastante interactivos, lo que hacen se describe más acertadamente como mimetismo. Además, todos están sujetos a los sesgos de los programadores-guardianes que gestionan las bases de datos.

Los chatbots impulsados ​​por IA son diferentes y corresponden a lo que la mayoría de la gente asume erróneamente que son todos los chatbots de IA. En realidad, casi todas las categorías de chatbots descritas anteriormente son simplemente regurgitadores hábiles que nunca aprenden nada nuevo hasta que los programadores humanos que gestionan las bases de datos y los algoritmos añaden nueva información. Los chatbots impulsados ​​por IA intentan comprender la intención, el contexto y las variaciones de fraseo del usuario para mejorar las respuestas con el tiempo aprendiendo de las interacciones y realizando ciertos cambios en sus bases de datos de forma autónoma. En otras palabras, pueden aprender.

Auto-GPT (¿quizás otra categoría?) puede escribir y ejecutar su propio software, funcionando eficazmente de forma autónoma. Esta categoría de chatbot de IA aún está en pañales y, por ahora, se encuentra principalmente en laboratorios académicos y en los departamentos de desarrollo de nuevos productos de muchas empresas de software. Tarde o temprano, quizás incluso para cuando termine de escribir esto, es posible que vean un nuevo sitio web que ofrezca el chatbot Auto-GPT, así que estén atentos.

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Charles Miller es un consultor informático independiente con décadas de experiencia en TI y un tejano con un amor de por vida por México. Las opiniones expresadas son suyas. Puede ponerse en contacto con él al 415-101-8528 o al correo electrónico FAQ8 (at) SMAguru.com.

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