Usando tecnologías NLP para mejorar la comunicación con los usuarios.

2. De UI a IM
Usando tecnología NLP para mejorar
la comunicación con los usuarios
Fernando Rodríguez Sela <fernando@ferimer.es>

3. Sobre mí
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Fernando Rodríguez Sela, Avilés 1975
– Tras 17 años en TID...
– Pluriempleado y feliz ;)
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Autónomo (Ferimer)
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Director IT (Domo4M)
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Profesor (Univ. Alfonso X)
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Tenemos 30’ … empecemos !

4. Los tiempos cambian … los usuarios también

5. Comunicación con los clientes
Telégrafo
Cartas
Teléfono / FAX
Apps móviles
Campañas marketing
telefónico
Mensajería Instantánea
“Push your content where your users are already active”

6. Apps móviles
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Apps móviles
– Mercado casi saturado
– Se usan 5 apps de media
– Barrera de entrada
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Cada vez mayor
– Coste de desarrollo
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Alto (múltiples plataformas)

7. Vayamos con nuestros
usuarios
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No hay que forzar al usuario
– No hacerle tener cosas que
no quiere
– No instalar apps para 1 uso
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Usemos el mismo canal
– Mensajería Instantánea
Statistics from Buffer and Business Insider

8. Cómo lo hacemos
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IA y ML → Ahora tenemos la capacidad de cálculo suficiente
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Chatbots, tu nuevo amigo … y el de tus usuarios
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Haz que tu servicio, web, aplicación, vehículo, … “dialogue”
– A cualquier hora
– En cualquier lugar

9. Qué es un Chatbot
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“Sistema informático capaz de mantener una conversación con una
persona”
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Se usan técnicas de IA y ML

10. Historia de los chatbots
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Eliza – MIT 1964/1965 Joseph Weizenbaum
– Busca palabras clave
– Responde con frases hechas
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Ahora:
– IKEA: Anna
– RENFE: Irene

11. Tecnologías
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NLP – Natural Language Processing
– NLU – Natural Language Understanding
– Análisis del sentimiento
– Análisis del lenguaje
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Speech to text / Text to speech

12. APIs disponibles
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LUIS – Microsoft
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Dialogflow (antes API.AI) – Google
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Wit.ai – Facebook
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Watson - IBM
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Rasa.ai – Open Source
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...

13. NLP Utterances Enunciados– ( )
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Son enunciados o frases en lenguaje natural
– Nos vienen siempre en texto plano
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Para diseñar un buen chatbot
– Agrupar utterances por significado común
– Jugar con las posibles derivaciones del lenguaje
●
Incluso con jergas de los distintos colectivos

14. NLP - Intents
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Ontologías estructuradas
– Es algo que la máquina entiende
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Grupo de utterances → Un intent
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Cada intent define posibles respuestas
– Podemos usar webhooks
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Se definen probabilidades y contextos
– Para poder definir un buen diálogo
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Intent de Fallback

15. NLP Entities–
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Son los “parámetros” del mensaje
– Definidos por el sistema
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Hora
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Lugares
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…
– Definidos por nosotros
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Objetos de nuestro
sistema

16. Ejemplo
“Quiero comer sushi en Madrid mañana”
Intent: Comer
Entity (comida): Sushi
Entity (lugar): Madrid
Entity (cuándo): Mañana
“Te he reservado mesa en el restaurante X para mañana a las 14:00”

17. Flujo habitual
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NLP expone API REST
– Envías utterance
– NLP calcula intent en base a probabilidades
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Puede hacer uso de webhooks para completar respuesta
– Responde intent seleccionado con respuesta texto
Clientes IM
Whatsapp
Telegram
Brokers NLP Webhook

19. ¡ GRACIAS !