3. Chatbots vs Asistentes virtuales, inteligentes y de aprendizaje

Definiciones y aplicaciones

Los desarrollos actuales en el área del diseño y desarrollo de chatbots sugieren que la interacción con las tecnologías, ya sea mediante el lenguaje natural o mediante el habla, es posible dado que la tecnología se desarrolla y los usuarios se acostumbran más a interactuar con entidades digitales. En lugar de crear una aplicación de máquina inteligente similar a la humana, se trata de crear asistentes digitales efectivos que puedan proporcionar información, responder preguntas, discutir un tema específico o realizar alguna tarea, etc. Por lo que a lo largo del tiempo, de acuerdo a los avances teóricos, se puede hallar una transición generacional de chatbots con funciones mas avanzadas donde la inteligencia artificial juega un papel importante en el desarrollo. Ver siguiente figura.

En una primera instancia, los chatbots basados en texto suelen seguir un conjunto de reglas o flujos establecidos para responder a las preguntas realizadas por el usuario. Estas reglas o flujos les permiten responder de manera efectiva a las solicitudes dentro de un dominio específico de dialogo, pero no son eficientes para responder preguntas cuyo patrón no coincide con las reglas en las que está capacitado el chatbot dado que el entrenamiento requerido por estos sistemas no es tan elevado. De igual forma, la integración con otros servicios o sistemas de back-end puede estar limitada.

Por otro lado, los asistentes digitales personales como Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft o el asistente de Google están a la vanguardia de la tecnología de reconocimiento de voz e inteligencia artificial. Estos asistentes digitales utilizan técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y pueden administrar algunas tareas diarias de los asistentes o secretarias tradicionales, como la priorización del correo electrónico, resaltar el contenido y las interacciones más importantes para ayudar a sus usuarios a ser más efectivos en su vida personal o laboral. 

Una gran cantidad de asistentes virtuales basados en texto más simples y específicos complementan las funcionalidades específicas del objetivo, como generar tickets de soporte para dejar comentarios, diseminar contenido para sitios de publicación, reservar una habitación de hotel, hacer una reserva en un restaurante, etc. También se promovió su integración con otros sistemas a fines de expandir su base de conocimiento y poder brindar información mas útil a los usuarios con los que interactúa.

En la última y tercera fase de evolución a asistentes inteligentes, se busca crear asistentes con funciones y características más complejas que permitan interactuar de manera fluida con el usuario. Incorporan capacidades de inteligencia como interpretación y generación de lenguaje, análisis de sentimientos y son capaces de definir un perfil del usuario y adaptarse a el, lo que se conoce como servicios cognitivos.

En el sentido estricto, los asistentes inteligentes son las entidades más complejas de diseñar cuya arquitectura roza la vanguardia tecnológica de desarrollo en inteligencia artificial, la cual sigue creciendo a pasos agigantados. El uso de datos masivos es un requisito importante dado que, la capacidad de aprender por sus medios, es una característica distintiva.

Asistentes de aprendizaje

Los chatbots han tenido una larga historia de uso como agentes pedagógicos en entornos educativos. Desde principios de la década de los 70s, se han desarrollado agentes pedagógicos dentro de entornos de aprendizaje digital conocidos como Sistemas de Tutoría Inteligente. Los agentes pedagógicos conversacionales utilizan técnicas de inteligencia artificial para mejorar y personalizar la automatización en la enseñanza. El diseño y el conocimiento de la investigación son importantes para desarrollar agentes pedagógicos interesantes, útiles y valiosos que no solo aprovechan al máximo los avances tecnológicos, sino que también comprenden las preocupaciones emocionales, cognitivas y de educación social, por lo que se el diseño se convierte en un reto importante en la actualidad.

En los últimos años, cada vez más organizaciones han comenzado a explotar los beneficios de inteligencia artificial más allá de la simple consulta de información seguida de una respuesta programada. La incorporación de los chatbots al área educativa durante lo últimos años, implica un aumento en el interés por las formas en que los chatbots podrían implementarse para la enseñanza y el aprendizaje. 

Los asistentes de aprendizaje pueden proporcionar los beneficios de la disponibilidad instantánea y la capacidad de responder de forma natural a través de una interfaz conversacional con las mismas ventajas que un dialogo con el profesor. Además, estos asistentes demuestran la capacidad de crear interacciones sencillas con los usuarios para que se puedan aprovechar para respaldar la participación, así como para establecer objetivos, estrategias y resultados del aprendizaje y la capacitación, Smutny (2020).

Esta tecnología muestra mucho potencial como herramienta de educación a distancia y en linea. El ejemplo proporcionado por Coniam (2014) muestra la efectividad de algunos asistentes enfocados en la enseñanza del idioma, logrando mejorar el desempeño gramatical de los estudiantes que lo ocupaban. Otro ejemplo similar proporcionado por Heller (2005), demuestra la satisfacción de los estudiantes (72% de los usuarios brindan opiniones positivas) que utilizan un asistente de aprendizaje para en sus cursos de contabilidad. Un estudio importante realizado por Crutzen (2011), analiza el uso de los chatbots en adolescentes y como ayudan a responder preguntas relacionadas con sexo, drogas y alcohol, que contrastan con muchas respuestas arrojadas por motores de búsqueda en Internet, o que los usuarios no se atreven a realizar de manera directa a un adulto bien informado.

Radziwill y Benton (2017), propusieron un método de evaluación de la calidad de los chatbots y los asistentes virtuales en general. Con base en revisiones de la literatura sobre problemas y atributos de calidad, los autores recomiendan un método basado en el Proceso de Jerarquía Analítica (AHP). Este enfoque es adecuado para resolver problemas de toma de decisiones multicriterio. Los autores resumieron los atributos de calidad de estudios anteriores como una lista de verificación para el análisis de chatbot. Los atributos de calidad incluyen la efectividad (funcionalidad, humanidad), eficiencia (desempeño) y satisfacción (accesibilidad, afecto, comportamiento y ética). Para fines prácticos y con base en los objetivos planteados del diseño de un asistente de aprendizaje, se consideran cuatro categorías principales utilizando el proceso AHP, los cuales son: Docencia, Humanidad, Afecto, Accesibilidad, cada una con sus criterios de desarrollo.

Lars Satow (2017), propuso una serie de niveles que describen los niveles de aprendizaje de los asistentes basados en inteligencia artificial. Estos son:

• Nivel 1: Los mensajes personalizados del asistente de enseñanza dan la bienvenida a los nuevos alumnos.  
• Nivel 2: El asistente es capaz de brindar asesoría a través de recomendar material de aprendizaje, sugerir pasos y procesos de estudio básico.
• Nivel 3: Responde a preguntas habituales y comunes hechas por estudiantes (FAQ)
• Nivel 4: El asistente establece los pasos para cumplir con los objetivos de aprendizaje y supervisa el avance del estudiante.
• Nivel 5: El asistente brinda comentarios personalizados.  
• Nivel 6: El asistente analiza los procesos individuales de cada estudiante y proporciona instrucciones avanzada de tutoría. 

Algunos ADA y sus evaluaciones por atributo