Cari, el Chatbot especializado en los dialectos colombianos
La facturación asociada a los chatbots alcanzará los 112.000 millones de dólares en este 2023. Caleño, paisa o costeño son solo algunos de los dialectos que Cari puede entender con facilidad.
Bogotá. Para facilitar la comunicación máquina – humano, los equipos detrás de los chatbots con inteligencia artificial se ocupan constantemente en que sus motores de procesamiento aprendan los dialectos y las formas de hablar y escribir de las personas.
De esta manera, la tecnología puede brindar con menores indicaciones respuestas más satisfactorias a todo tipo de solicitudes.
En Colombia, Cari, el chatbot especializado en Procesamiento del Lenguaje Natural -PLN- se entrena constantemente para entender las formas de hablar de las diferentes regiones del país.
Caleño, paisa y costeño son solo algunos de los dialectos en los que este asistente virtual puede atender pedidos verbales y escritos.
Y es que el creciente uso de asistentes virtuales como Alexa o Siri y la atención de chatbots en Whatsapp, Facebook y otras redes sociales y plataformas de servicio al cliente, ecommerces y páginas web han instalado la tecnología conversacional de los chatbots entre nosotros sin que siquiera nos demos por enterados.
En los últimos años los chatbots basados en lenguaje natural vienen revolucionando la atención al cliente, impulsados principalmente por el sector financiero y los retailers que ahora, gracias a esta tecnología, venden 24 horas al día.
Según datos de Juniper Research, se espera que la facturación asociada a los chatbots alcance los 112.000 millones de dólares en este 2023. Sin embargo, un desafío importante en el desarrollo de estos sistemas es cómo manejar los regionalismos del idioma.
De qué estamos hablando.
Los regionalismos son palabras, frases y expresiones que son comunes en una región específica pero no necesariamente se utilizan en otras partes del mundo.
Por ejemplo, en México se usa la palabra «chamba» para referirse al trabajo, mientras que en otras partes de América Latina se utiliza «trabajo» o «empleo».
En el desarrollo de un chatbot, es importante tener en cuenta estas diferencias lingüísticas para asegurar que el sistema pueda entender y responder adecuadamente a los usuarios.
Para la gerente comercial de Cari AI, Ángela Espitia, entender la diversidad del lenguaje es un tema de la mayor relevancia. Y es que entre más se desarrollan los servicios de los chatbots, los servicios básicos como seleccionar sí o no, o marque 1 para esto y 2 para aquello, empiezan a ser parte del pasado.
Explica Ángela Espitia que “El lenguaje humano es muy nutrido y además es diverso y depende de las regiones y no solamente del país sino inclusive de donde esa persona esté ubicada. Los motores de procesamiento de lenguaje natural tienen que entrenarse y tienen que prepararse para entender esos regionalismos, de lo contrario lo que puede pasar es que se sesgue el entendimiento a una población en específico y que ese grupo comience a frustrarse con la comunicación”.
Para manejar los regionalismos, las empresas pueden utilizar diversas técnicas. Por ejemplo, la programación de reglas específicas para cada región es una forma efectiva de asegurar que el sistema entienda los términos regionales.
