Tres reglas para crear tu propio robot con inteligencia artificial

Aún no hemos llegado a la época en que los robots formen parte de nuestra vida cotidiana, sin embargo, gracias a la irrupción de la inteligencia artificial es posible utilizar a un chatbot como una herramienta de gran valor para facilitar el desarrollo de actividades profesionales y la resolución de dudas.

Lo que quiere decir que así no tengan una presencia física, estos modelos pueden actuar como unos asistentes robóticos disponibles las 24 horas del día y son capaces de adaptarse para resolver las solicitudes de la manera más apropiada para cada usuario

Un ejemplo de ello es el popular ChatGPT desarrollado por Open AI, también se encuentra Bard de Google y Bing de Microsoft.

Entre los ejemplos más destacados de esta tecnología se encuentran ChatGPT de Open AI, Bard de Google y Bing de Microsoft. (Imagen ilustrativa Infobae)

Recordemos que un chatbot es un software basado en IA generativa capaz de mantener una conversación en tiempo real por texto o por voz.

Y de hecho, están programados para interpretar el contexto de la conversación y responder preguntas gracias a herramientas como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), que les permite entender a los usuarios; o el Machine Learning, con el que son capaces de aprender automáticamente de cada una de sus interacciones.

Qué tipos de chatbots se pueden encontrar

Gracias al Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) y el aprendizaje automático, pueden comprender y participar en conversaciones fluidas. (Imagen ilustrativa Infobae)

En función del uso que hagan de dichas herramientas, los chatbots pueden ser de tres tipos:

– Conversacional lineal: Que son los que están basados en una arquitectura tipo árbol de decisiones y son poco inteligentes. De hecho, su flujo de respuestas está determinado por un encadenamiento de etapas de carácter lineal, por lo que no establecen una conversación fluida sino respuestas automáticas.

– Conversacional no lineal: Gracias al Machine Learning y al PNL son capaces de interpretar las intenciones del usuario y el contexto de la conversación para responder de manera precisa. Si un usuario hace una petición, el bot la comprenderá y le devolverá unas opciones ajustadas a su requerimiento.

– Conversacional híbrido: Es una combinación de los dos anteriores y posibilita mantener una conversación fluida y personalizada con el usuario. Si el chatbot no sabe responder una pregunta, avisa inmediatamente a un agente humano para integrar la respuesta que este le dé en su base de datos.

Para este caso, el tipo que funciona es el conversacional no lineal, aunque se requiere seguir tres reglas clave para aprovechar todas sus capacidades.

Reglas para explotar todas las capacidades del chatbot

Para maximizar la eficacia de estos asistentes virtuales, es crucial asignarles roles específicos. (Imagen ilustrativa Infobae)

Las preguntas que se le hacen a estos asistentes robotizados son sumamente importantes, y de hecho de esto depende la calidad, precisión u originalidad de la respuesta.

Como buena herramienta, su utilidad depende de la forma que cada cual tenga de utilizarla. Por lo que en primer lugar es altamente recomendable asignarle un rol al chatbot, es decir, decirle qué persona es o cuál va a ser su tarea.

En un sentido práctico, esto significa indicar al chatbot si debe responder como un escritor, como un programador o igual que un organizador de fiestas. En función del perfil que se indiquen, el resultado será muy diferente.

Los Chatbots se están convirtiendo en herramientas valiosas para la interacción humana con máquinas. (Imagen ilustrativa Infobae)

Como segunda norma básica para lograr mejores resultados de la inteligencia artificial, es muy importante ofrecer un buen contexto al modelo.

No es suficiente con ordenarle leer un artículo y pedirle los lugares que más se mencionan. Resulta ser mucho más efectivo pedirle que se fije en todos los lugares que se mencionan, repasar todos esos sitios y determinar los que se encuentran en una región en específico. Y de esa lista identificar cuáles son los que más se mencionan.

Por último, se sugiere utilizar varios prompts para lograr el mejor resultado posible. Recordemos que estas son las instrucciones, estímulos o sugerencias que se proporcionan a un modelo de lenguaje para generar respuestas, textos o contenido específico.