Los chatbots son esas pequeñas y lindas ventanas emergentes que los sitios web instalan para ayudarte a navegar.
Ya sea que busquemos atención al cliente, ayuda para comprar o simplemente una charla amistosa, los chatbots están allí, sonriendo y ofreciendo respuestas rápidas y soluciones eficientes.
Pero, ¿alguna vez te has preguntado qué complicado trabajo se esconde detrás del desarrollo de estos agentes conversacionales aparentemente inteligentes? Este artículo busca ayudarte, como usuario/a y propietario/a de un sitio web, a comprender los impactos de los chatbots y a iniciar la discusión sobre la privacidad digital.
Una gran cantidad de chatbots se basa en el servicio Bard de Google, que puede obtener información de Internet y presentar una respuesta. El gran modelo de lenguaje detrás de Bard proporciona la respuesta en lenguaje natural, a diferencia de una búsqueda normal de Google, donde el resultado es un fragmento de información o una lista de enlaces.
Los desarrolladores pueden crear chatbots solo en función de nuestras necesidades como usuarios y de la información que se tiene sobre nosotros, pero con la ayuda de chatbots, cualquier sitio web puede recopilar una enorme cantidad de datos basados en cómo el chatbot interactúa con nosotros como usuarios.
Basado en la última información, nos pondremos un poco técnicos aquí: hay seis procesos clave para crear un chatbot, y todos estos componentes son importantes porque se alimentan de nuestra ID digital.
Es por eso que Google Bard tiene toda la información de Internet, incluidas nuestras respuestas a los chatbots en sitios web como bancos o compras en línea, así como la dirección IP y la ubicación de nuestro dispositivo.
Proceso de Chatbot
1. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Para crear un chatbot, los desarrolladores primero utilizan el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), una rama de la inteligencia artificial (AI) que se ocupa de la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano. NLP permite a los chatbots entender, interpretar y responder a las muchas sutilezas de la comunicación humana. Los desarrolladores emplean varias técnicas como la tokenización, el etiquetado de partes del discurso, el reconocimiento de entidades nombradas y el análisis de sentimientos para descomponer el texto en partes significativas, lo que facilita que el chatbot entienda y procese las solicitudes de los usuarios.
2. Recopilación de datos y entrenamiento
En el segundo paso para desarrollar un chatbot efectivo, los desarrolladores necesitan grandes cantidades de datos para enseñar al sistema a reconocer patrones y relaciones en el lenguaje. Estos datos pueden recopilarse de diversas fuentes como conversaciones de usuarios, preguntas frecuentes y documentos relevantes. Una vez recopilados los datos, el chatbot se entrena utilizando algoritmos de aprendizaje automático. La técnica más utilizada es el aprendizaje supervisado, donde el sistema aprende de ejemplos marcados de entrada y salida. También se emplean métodos de aprendizaje por refuerzo y no supervisado para ciertas aplicaciones.
3. Gestión de diálogos y detección de intenciones
La gestión de diálogos es un aspecto fundamental del desarrollo de chatbots, ya que regula el flujo de la conversación y garantiza una interacción coherente y significativa con los usuarios. Los desarrolladores utilizan técnicas como autómatas de estado, árboles de decisión y modelos de aprendizaje profundo para conducir conversaciones, recordar el contexto y gestionar diferentes entradas de usuario.
La detección de intenciones es otro componente importante. Se trata de reconocer el propósito principal o la intención tras el mensaje de un usuario. Si un usuario, por ejemplo, pregunta a un chatbot sobre el clima, la intención es obtener información sobre el tiempo. Se utilizan modelos de aprendizaje automático, como algoritmos de clasificación de intenciones y redes neuronales, para reconocer con precisión las intenciones de los usuarios y redirigir las solicitudes a los sistemas de respuesta correspondientes.
4. Generación de Lenguaje Natural (NLG)
El otro lado de la conversación consiste en generar respuestas similares a las humanas que los usuarios consideren atractivas y útiles. Este proceso, conocido como Generación de Lenguaje Natural (NLG), tiene como objetivo transformar datos estructurados y salidas del sistema en oraciones coherentes y naturalistas. Los desarrolladores utilizan plantillas, sistemas basados en reglas y métodos más avanzados como modelos de lenguaje neuronales (p. ej., GPT-3) para crear respuestas significativas que resuenen con los usuarios.
El gran modelo de lenguaje detrás de Bard proporciona la respuesta en lenguaje natural, a diferencia de una búsqueda normal de Google, donde el resultado es un fragmento de información o una lista de enlaces.
5. La integración con sistemas de backend y APIs
Para ampliar las capacidades de un chatbot, a menudo es necesaria la integración con varios sistemas de backend y APIs externas. Esta integración permite a los chatbots realizar tareas complejas, como procesar transacciones, recuperar información personalizada e interactuar con servicios de terceros. Un chatbot de atención al cliente, por ejemplo, podría necesitar acceso a la base de datos de una empresa para recuperar detalles de pedidos o iniciar un proceso de reembolso.
6. Aprendizaje continuo y mejora
El desarrollo de un chatbot no termina una vez que se implementa. Para seguir siendo efectivo, los chatbots deben actualizarse y mejorarse constantemente. La retroalimentación de los usuarios ayuda a los desarrolladores a identificar áreas de mejora y a ajustar las respuestas del chatbot. A medida que el lenguaje evoluciona y surgen nuevos términos, los chatbots también deben entrenarse con nuevos datos para permanecer relevantes y precisos. Google Bard, por ejemplo, puede obtener información de Internet y presentar una respuesta.
Impactos de PRVCY
El uso de chatbots puede traer numerosos beneficios, como un servicio al cliente mejorado, soporte eficiente y una experiencia de usuario mejorada. Sin embargo, como toda tecnología, los chatbots también presentan riesgos para la ciberseguridad que deben tenerse en cuenta para garantizar la privacidad, prevenir actividades maliciosas y proteger tanto a los usuarios como a las empresas. A continuación, se explican algunos de los riesgos de ciberseguridad asociados con el uso de chatbots:
Esta tecnología puede redactar correos electrónicos, documentos e incluso software por sí misma, prometiendo así acelerar considerablemente las tareas. Sin embargo, estos contenidos pueden contener desinformación, datos sensibles o incluso pasajes protegidos por derechos de autor de una novela “Harry Potter”.
En junio de 2023, Google advirtió a sus empleados que no introdujeran material confidencial en Bard, como informó Reuters a partir de documentos internos filtrados. Se reportó que se ordenó a los ingenieros que no usaran el código escrito por el chatbot.
¿Por qué deberías tener esto en mente?
Las empresas que emplean chatbots de IA públicos “deben asegurarse de que los clientes sean la prioridad y que su estrategia de IA, incluidos los chatbots, se base e integre en una estrategia de gestión de datos bien definida.
Privacidad y confidencialidad
Los chatbots a menudo interactúan con los usuarios y recopilan y procesan datos sensibles como información personal, datos de pago y otros datos confidenciales. Si no están adecuadamente asegurados, estos datos pueden estar expuestos a accesos no autorizados, lo que podría llevar a violaciones de privacidad y posibles robos de identidad.
Phishing y manipulación social
Los ciberdelincuentes pueden intentar manipular chatbots para realizar ataques de phishing o estafas de ingeniería social. Al imitar a usuarios legítimos, los atacantes pueden hacer que los chatbots revelen información sensible o concedan acceso a recursos confidenciales.
Distribución de malware
Los piratas informáticos pueden usar chatbots para enviar malware o enlaces maliciosos a usuarios desprevenidos. Estos enlaces pueden llevar a infecciones de malware, robo de datos o la comprometación de otros sistemas en la red de una empresa.
Manipulación y falsificación de datos
Si los chatbots no están adecuadamente protegidos, los atacantes pueden manipular los algoritmos subyacentes o las bases de datos. La manipulación de datos puede resultar en que se proporcione información incorrecta a los usuarios, lo que puede afectar la toma de decisiones y dañar la reputación.
Aunque los chatbots ofrecen numerosos beneficios, las empresas deben estar atentas a los riesgos de ciberseguridad que presentan. Implementando medidas de seguridad robustas y actualizando y monitoreando regularmente sus sistemas de chatbots, las empresas pueden aprovechar los beneficios de los chatbots mientras se protegen de amenazas cibernéticas potenciales.
Una forma de proteger los datos sensibles que podrían ser introducidos en aplicaciones de inteligencia artificial sería eliminarlos completamente después de finalizar la conversación. Pero esto es complicado.
A finales de junio de 2023, Google anunció un concurso sobre algo completamente diferente: el desaprendizaje de máquinas o asegurar que los datos sensibles puedan ser eliminados de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA para cumplir con los estándares globales de regulación de datos como GDPR. Esto puede ser un reto, porque implica determinar si los datos de una persona en particular se han utilizado para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Detrás de cada chatbot hay una red compleja y sofisticada de tecnologías y técnicas que le permiten interactuar con los usuarios de manera similar a los humanos. Desde el procesamiento del lenguaje natural hasta el reconocimiento de intenciones, y desde la recopilación de datos hasta el aprendizaje continuo, cada paso en el desarrollo del chatbot requiere consideraciones cuidadosas y experiencia.
Con el avance tecnológico, los chatbots están volviéndose cada vez más intuitivos, empáticos y fluidos en sus interacciones, revolucionando la forma en que nos comunicamos con las máquinas y simplificando nuestras experiencias digitales.
Pero si puedes aprender algo de esta publicación, es seguir el ejemplo de Google: si se preocupan tanto por sus datos internos y su código, deberías seguir su ejemplo.
Utiliza los chatbots para el mínimo intercambio y, si necesitas atención al cliente, es mejor proporcionar tus datos personales a un representante de atención al cliente para que esta interacción no alimente la base de datos de IA en el futuro.
