Desde el primero, creado por Joseph Weizenbaum in 1966, los chatbots fueron pensados con un objetivo simple: interactuar con los humanos de manera natural, ya sea mediante texto o voz, respondiendo con un lenguaje natural. Con la inteligencia artificial (IA) generativa, la misma que popularizó ChatGPT, este tipo de programas pueden actualmente ser una fuente de ingresos económicos.
Los chatbots se caracterizan por su capacidad de recordar el contexto y los detalles previos de una conversación para entregar respuestas coherentes y, además, tengan en cuenta lo hablado anteriormente con el usuario. Esto incluye la capacidad de aprendizaje y un entrenamiento constante basándose en nuevos datos e interacciones.
Los chatbots se pueden integrar en una amplia variedad de canales digitales como aplicaciones móviles, sitios web, redes sociales, aplicaciones de mensajería como WhatsApp, dispositivos IoT con capacidad de voz y hasta ChatGPT.
Cómo crear un chatbot que funcione con IA generativa
Foto: iStockEn principio, Bard de Google y ChatGPT de OpenAI son ejemplos de LLM (Large Language Model), las inteligencias artificiales entrenadas para entender y reproducir lenguaje natural.
En tanto, Midjourney y Dall-E son también inteligencias artificiales generativas, pero que a diferencia de las otras se especializan en la generación de imágenes.
Además de la interfaz web para acceder a estos servicios, los usuarios también aprovechan una API (application programing Interface) para poder desarrollar propios sistemas de inteligencia artificial que se integren con estos, por ejemplo un chatbot.
Se puede interactuar con cualquiera de estos servicios, para desarrollar por ejemplo un chatbot, desde cualquier lenguaje de programación siendo hoy en día Python una de las opciones preferidas en el mundo IA.
Si bien es la opción que da más flexibilidad, a veces programar un chatbot desde cero puede no solo requerir de cierta experiencia, tiempo, sino encargarse de todo el despliegue, mantenimiento y puesta en funcionamiento del mismo.
«Es por eso que muchas empresas ofrecen soluciones PaaS (plataforma como servicio) como Google Dialogflow o Pandorabots que además de aliviar en parte la tarea de programar nuestro chatbot desde cero, se encargan de tenerlo funcionando online», clarifica Esteban Calabria, profesor del curso Introducción a la Inteligencia Artificial y Prompt Engineering de EducaciónIT..
Google Dialogflow es una plataforma que facilita la creación de chatbots.El abanico de alternativas para desarrollar chatbots, ya sea con servicios o frameworks de desarrollo, crece exponencialmente día a día.
Los grandes proveedores de Cloud Computing como Amazon Web Services (AWS), Google o Azure de Microsoft lanzan nuevos servicios de IA en todo momento.
Incluso abundan las alternativas “no code” con las que se puede desarrollar un chatbot y prescindir de un lenguaje de programación. Es cuestión de analizar las necesidades de cada caso y elegir la herramienta adecuada.
Boti, el chatbot del gobierno porteño, responde dudas sobre dónde está permitido y prohibido estacionar. Imagen: Captura.En general un chatbot se crea para un fin específico, por ejemplo para atención al cliente o resolución de incidencias. Por ejemplo, Boti en WhatsApp se encarga de responder desde infracciones hasta todo tipo de consulta referida a gestiones del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. También están los asistentes que brindan información sobre productos o servicios, o para resolver problemas técnicos.
«Es de vital importancia seleccionar con qué datos se debe entrenar el modelo para que pueda responder de forma efectiva. En general se debe preparar previamente una base de datos de conocimiento en el dominio que se desempeñará nuestro bot para entrenarlo», afirma Calabria.
Qué hay que saber para programar un chatbot para ChatGPT
La inteligencia artificial es una rama de la informática sumamente compleja que requiere de varios conocimientos específicos y fundamentos como algoritmo de machine learning, redes neuronales e incluso conocimiento de matemática y estadística.
Son modelos que aprenden y por lo tanto necesitan ser entrenados. Este práctica requiere de una gran cantidad de datos y muchos recursos computacionales que exceden la capacidad de un particular o una pequeña organización.
Actualmente, los desarrolladores gozan de una época de democratización de la Inteligencia Artificial donde existen modelos ya entrenados, librerías y APIS que eliminancasi toda la complejidad subyacente. Es más, Microsoft y Google brindan la infraestructura necesaria con sus servidores para que el desarrollador tenga al alcance la capacidad de cómputo suficiente.
Aprendiendo un lenguaje de programación como Python -aunque puede ser cualquier otro como Javascript, Java, C#, entre otros- las personas puede aprovechar el poder de la inteligencia artificial en poco tiempo.
Si bien en la actualidad el acceso a la IA está creciendo y se amplifica a más sectores de la sociedad gracias a recursos educativos abiertos, iniciativas sociales y la reducción de costos tecnológicos, pero todavía requiere conocimientos técnicos que no todos poseen y muchas veces intimidan.
No obstante, los especialistas concuerdan que se puede aprender los conceptos clave para usar IA aún sin tener formación intensiva en computación.
Cómo se puede aplicar un chatbot para ganar dinero en Chat GPT o Bard
Foto: ReutersEn la actualidad, muchos desarrolladores están haciendo dinero generando aplicaciones que utilicen inteligencia artificial y cobrando su uso de la misma forma que un servicio. Este número de apps crecen exponencialmente. Y en este sentido, los chatbots se pueden utilizar de diversas maneras.
En principio pueden resultar rentables para traducciones o doblaje. Los chatbots de IA tienen la habilidad para traducir manuales o redactar descripciones de todo tipo de productos.
Asimismo, los chatbots de IA pueden utilizarse para crear diferentes tipos de titulares o esquemas de contenidos y establecer una tonalidad acorde a la empresa. Por ejemplo, el copywriting y el email marketing son buenas maneras de ganar dinero apoyándose en la IA.
También pueden utilizarse para generar contenido para blogs o YouTube a través de guiones narrados íntegramente por inteligencia artificial.
«Podemos hablar de obstáculos técnicos como requerir conocimientos especializados tanto en programación como en machine learning e IA. La curva de aprendizaje suele ser muy variable dependiendo de cada persona. También el acceso limitado a capacidad de hardware y cómputo y grandes volúmenes de datos de calidad puede ser una limitante en algunos casos», señaló Cabrera.
En general un programador para trabajar con IA suele depender de librerías o servicios de terceros.
Los modelos pre-entrenados pueden no servir para casos de uso muy específicos. Por eso, aclara el especialista, haría falta entrenar modelos personalizados y eso resulta muy costoso ya que las APIs y plataformas de IA suelen tener altos costos en dólares y límites de uso.
No obstante y más allá de las limitaciones, existe aún bastante incertidumbre sobre las regulaciones que surgirán del uso de la IA.
Los principales gurúes de la tecnología -Mark Zuckerberg, Sundar Pichai y Satya Nadella, entre otros- dieron cuenta sobre los peligros y el dilema ético de esta tecnología ante el Congreso de los Estados Unidos.
Asimismo, los algoritmos generativos pueden aprender sesgos problemáticos de los datos de entrenamiento, por eso debe depender exclusivamente de la supervición humana, concluyen los especialistas.
SL
