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Innovación Act. 15 mar 2022

¿Cómo aprende un 'chatbot' a resolver una incidencia?

El procesamiento del lenguaje natural mejora la capacidad de ayuda de los ‘chatbots’

Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la inteligencia artificial tienen un uso cada vez más enfocado a los negocios. En el sector bancario, por ejemplo, las encontramos detrás de los ‘chatbots’ o asistentes virtuales. Estos robots han sido entrenados en el lenguaje para entender las dudas de los clientes y mantener una conversación natural.

La inteligencia artificial (IA) y la lingüística, a través de modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), están presentes en nuestro día a día. Detrás de un texto que se autocompleta o en un asistente de voz hay un ordenador entrenado para entender nuestro lenguaje y ayudarnos. Estas herramientas se alimentan de textos y palabras para entender lo que decimos y poder mantener una conversación escrita o hablada de forma natural.

En el sector bancario, el procesamiento del lenguaje natural tiene una aplicación muy enfocada a la resolución de dudas y preguntas, por ejemplo a través de ‘chatbots’ automáticos o asistentes virtuales. El evento ‘IA y lenguaje natural’, organizado por la consultora de comunicación Prodigioso Volcán, reunió a un grupo de especialistas en esta tecnología para debatir sobre sus posibilidades.

César de Pablo, científico de datos en BBVA AI Factory y uno de los asistentes a la charla, explicó cómo el banco está aplicando la inteligencia artificial, la computación y las herramientas de PLN. “El procesamiento del lenguaje natural es una parte central de la estrategia de inteligencia artificial del BBVA”, señaló. Apuntó que resulta esencial que la parte técnica trabaje de la mano con la parte de negocio en estos proyectos. “Es un proceso de búsqueda continua entre los técnicos y el negocio para dar con el caso de uso. A veces no es fácil porque las expectativas son muy altas o se piensa que lo que hacemos es magia”, apunta.

'Podcast': Conoce a Blue, el asistente virtual más completo del mercado gracias a la inteligencia artificial

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El procesamiento del lenguaje natural es hoy capaz de analizar textos a nivel léxico y semántico, reconocer un idioma o generar nuevos textos a partir de un breve contexto. En el evento también hubo hueco para hablar de la herramienta más avanzada en procesamiento del lenguaje natural en lengua española: MarIA. El proyecto lo lleva a cabo el Barcelona SuperComputing Center (BCC) junto a la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial. El BSC ha desarrollado MarIA con el superordenador MareNostrum, que ha recopilado 135.000 millones de palabras del archivo web de la Biblioteca Nacional. En total, 59.000 GB de información que más tarde se quedaron en 570 GB para el uso de MarIA. Algunas de las funciones que puede llevar a cabo MarIA son resúmenes y generación de textos a partir de un breve contexto.

El uso de la inteligencia artificial y de los superordenadores para modelos de lenguaje es hoy mayor que hace cinco años y sus resultados mucho mejores. Una de las razones por las que se han extendido estos procesos es porque la computación ha dado un salto tecnológico y los algoritmos se han mejorado. Otro motivo es que el acceso a los datos es mucho mayor que hace un lustro, gracias a la digitalización masiva de los mismos y a que las organizaciones saben mejor cómo usarlos.

El almacenamiento de los datos, sin embargo, conlleva un trabajo muy cuidadoso porque ninguna organización puede saltarse la normativa de protección de datos. En sectores muy regulados, como la banca, la seguridad y privacidad de los datos hay que tenerla muy en cuenta a nivel técnico. Hay que incorporar nuevos procesos que garanticen que están acorde con los requisitos legales de la organización. Esto es un paso ineludible para después obtener valor de la información.

“Queremos que las preguntas de los clientes se resuelvan lo antes posible, y que se resuelvan bien”

De Pablo explicó que BBVA AI Factory trabaja en un proyecto para dar soluciones ágiles a los gestores de la entidad que están en contacto directo con los clientes. A través de modelos de inteligencia artificial aplicados al lenguaje, los ordenadores analizan, categorizan y ordenan los datos de incidencias pasadas. Gracias a la computación, este proceso se realiza de forma ágil y en mucho menos tiempo que lo que tardaría un equipo humano. Más tarde, y bajo supervisión, esta información analizada y útil se envía a los gestores para resolver las dudas de los clientes. “Lo que queremos es que las preguntas se resuelvan lo antes posible, por ejemplo en la primera interacción entre el gestor y el cliente, y que se resuelvan bien”, explica De Pablo.

En la actualidad, existen muchas aplicaciones de BBVA que usan herramientas de PLN, como por ejemplo Blue, el ‘chatbot’ propio del banco. Blue utiliza modelos de inteligencia artificial que leen, procesan e interpretan el lenguaje. Estos robots han sido entrenados para encontrar patrones y conexiones entre palabras y así dar respuesta a las dudas de los clientes de forma natural. Otra aplicación que también usa estas herramientas es la app bancaria de BBVA que se conecta con Siri, el asistente de voz de Apple, para realizar trámites tales como enviar dinero a un contacto del teléfono usando la voz.

En la charla organizada por Prodigioso Volcán participaron también Javier de Andrés Rivero, director de TICARUM (Universidad de Murcia) y Víctor Martín, asesor médico en la farmacéutica Novartis. De Andrés contó cómo funciona Lola, el ‘chatbot’ de la Universidad de Murcia, que responde a preguntas y dudas de los estudiantes. Lola se convirtió en 2018 en el primer ‘chatbot’ que usaba el procesamiento de lenguaje natural en una universidad española y el primero en lengua hispana en cualquier centro educativo del mundo. La prestigiosa revista ‘Harvard Businees Review’ lo destacó en su momento como un ejemplo de éxito.

Novartis, por su parte, ha usado la inteligencia artificial y los procesamientos del lenguaje natural para su proyecto Dermaclear. Los ordenadores han sido entrenados para leer, interpretar y añadir a una base de datos la información de las historias clínicas de miles de pacientes. El proyecto de la farmacéutica se centra en la investigación de enfermedades de la piel y gracias a la inteligencia artificial ha podido estructurar y ordenar millones de datos para desarrollar su investigación.