En un artículo previo mostraba el uso práctico de un bot conversacional para apoyo operativo en una intranet, ahora vamos a desmitificar un poco sobre la trastienda de estos bot (Azure Cognoscitive Services), llamada la base de conocimiento. En efecto, cualquier bot se nutre de bases de conocimiento como fuente de datos primaria, más allá de las interpretaciones de léxico auxiliadas por inteligencia artificial (IA). De hecho hay dos etapas de intervención de la IA, vamos a detallar este proceso.
El tópico que estoy describiendo específicamente de este producto son los de reconocimiento del lenguaje, obviamente en castellano aunque la mecánica aplica a cualquier otro idioma disponible en la plataforma. El bloque principal y núcleo de la funcionalidad es la base de conocimiento, donde la primera acción a realizar es alimentarlo con nuestros documentos mediante archivos, o preferentemente enlaces URL (esta segunda opción es mejor porque enlazará directamente los enlaces de imágenes al contenido ofrecido, dado que se pierden desde los archivos documentales tipo PDF o Word). Aquí es donde interviene la IA por primera vez, dado que interpretará la documentación clasificándola por ítems de conocimiento, y creará un esquema taxonómico de preguntas y respuestas en forma completamente automática. El hecho de usar IA nos asegura que los resultados no solo serán satisfactorios sino que además mejoraran continuamente dado que el servicio está centralizado y no es particular de nuestra solución. El “Language Studio” permite hacer esta acción, además de presentar luego la serie de preguntas y repuestas que generó el servicio:
Además de los documentos personalizados, permite agregar un conjunto de ítems de conversación casual (propiamente chat) que le dará una personalidad al bot más allá de materia que tratan los documentos. Por supuesto qué hay variantes de personalidad que le otorgarán un carácter más casual o formal según el elegido, y que más allá de ser un aditamento de prueba es conveniente adoptar por razones más psicológicas. El que un bot pueda tener un sencillo diálogo casual ayudará a la adopción por parte de los usuarios, que más allá de obtener las frías respuestas generaran una empatía natural para promover el uso de este tipo de elemento auxiliar de la organización. Estos diálogos también son evitables y se podrán adaptar mejor a las necesidades de la organización de estimarse conveniente.
Es que la base de conocimiento recién creada es completamente editable, la imagen muestra al administrador de los conjuntos pregunta-respuesta, que más allá de tratarlo como par tiene la opción de sumarle el conjunto de preguntas equivalentes que mejoraran la precisión de la respuestas del bot, y hasta ofrece la posibilidad de desambiguar la pregunta con una elección múltiple de respuestas (un ejemplo de ello se ve en la imagen). Aquí entra en juego la segunda fase de la IA al no necesitar taxativamente cada tipo de pregunta textual posible, sino los esquemas genéricos que mejor la representen, dado que el sistema de scoring o puntuación con el que trabaja puntuará el tipo de respuesta como la más factible según la distancia relativa entre los sintagmas de preguntas ingresados y disponibles de cada respuesta. Ahí reside la gran potencia del producto, y lo que la diferencia enormemente de versiones previas, el análisis de lenguaje que permite realizar esta puntuación con mucha más cercanía al significado que a la forma.
Otro elemento que ayuda notablemente es la definición de sinónimos, referida a la asociación de varios términos que representan el mismo objeto de la vida real. Obviamente no estamos hablando de los sinónimos lingüísticos, que la IA los maneja notablemente bien, sino a aquellos que son particulares dentro de la organización y que nos interesa se interpreten de un mismo modo, más allá que por fuera del ámbito de trabajo no tengan ese sentido específico. Eso permite integrar términos de la jerga laboral y ayudar al servicio a orientarlo al elemento gramático existente que deseamos asociarlo. Por ejemplo, si dentro del ámbito laboral un datawarehouse se puede conocer por su abreviatura como DW o acompañado de su versión como DW3, se pueden establecer como sinónimos ayudando al bot a interpretar el objeto concreto al que se hacer referencia.
Todos estos puntos nos llevan a justificar un punto clave que mencioné en el artículo previo, y es la necesidad de tener roles de documentadores específicos. Como toda solución nueva en su tipo, siempre se genera una nueva necesidad que se puede cubrir a veces con recursos existentes, aunque otras veces y como en este caso implica general un nuevo tipo de rol. Concretamente un área de administración documental será necesaria tanto como se quiera potenciar el uso de las bases de conocimiento. El reunir la información documental, darle la forma necesaria para mejor interpretación de la IA, administrar la taxonomía y actualización del material, y por último configurar los sinónimos y preguntas equivalentes son tareas ciertamente no menores que necesitan de personal a mi criterio especializado, pudiendo ser bibliotecarios por dar un ejemplo. Esto se potencia aún más dado que la IA detecta las nuevas preguntas de los mismos usuarios y ofrece la posibilidad de incorporarlas por los administradores asociándola a la o las respuestas que mejor acomoden, cerrando un ciclo de vida de mejora continua con la gestión documental sobre la base de conocimiento. Como siempre, la Inteligencia de Negocios es una materia de continuo crecimiento y cada vez más multidisciplinaria.
Por supuesto que todo esto dependerá de qué tan lejos se desee llegar en este tipo de proyectos, y el balance de costo-beneficio, que en muchos casos resultará positivo porque todo esto redunda finalmente en fomentar el autoaprendizaje, evitando posiblemente muchas horas redundantes de capacitaciones extra al contar con material de consulta permanente y dirigido a dudas concretas.
Informática y Sistemas (β) 