MI ROL
- Product Design
- UX/UI Design
PROYECTO
SaaS para entrenamiento de Chatbots B2B
EQUIPO
- 1 PO
- 1 TL
- 2 Devs
- 1 Product Designer
CLIENTE
Abot
Entrenando chatbots para mejorar sus habilidades en NLU.
Uno de los principales factores que puede influir en la efectividad de un chatbot es su capacidad de comprender el lenguaje natural (NLU). Nuestra meta era crear un sistema que capacitara a los chatbot para comprender y procesar el lenguaje humano de manera precisa, interpretando las intenciones del usuario y respondiendo de manera relevante.
Desarrollamos entonces un SaaS que permitiese crear modelos orientados a diferentes áreas de negocios u objetivos que pudiesen ser testeados y mejorados sobre la marcha.
El objetivo.
El sistema de entrenamiento debía ayudar a los chatbots a entender mejor el significado detrás de las consultas de los usuarios, entender localismos, tecnicismos, jerga legal o específica de la compañía y en función de eso poder proporcionar respuestas más relevantes y útiles a los clientes que usaban éstos chats en sus websites, apps y sistemas.
El comienzo.
Los programadores sin ayuda de ningún diseñador habían desarrollado un sistema que cumplía con la tarea, pero era tan difícil de utilizar como feo de ver (¡discúlpenme chicos!) , además los flujos de tareas eran largos, estaban desconectados unos de otros y hacían la tarea de entrenar los bots algo tedioso y realmente difícil de hacer.
La cosa más importante.
Analizando el sistema de los chicos entendí que una de los flujos más importantes y más desaprovechado era el del testeo de los chatbots, entonces me puse manos a la obra para proponer formas en que la prueba de las conversaciones fuese más natural, sencilla, práctica y útil, un proceso que no sólo arrojase un porcentaje de fiabilidad o datos de errores sino que permitiese de manera dinámica alimentar el modelo mientras se testeaba el chatbot.
La pregunta obvia.
¿A pesar del avance de las IA necesitamos entrenar un bot?
Si, porque a pesar de la enorme cantidad de conocimientos que puede manejar una IA, no puede estar al día (por ahora) de todos los regionalismos, de servicios o políticas específicas de todas las empresas, adicionalmente en muchos casos las empresas quieren entrenar a sus chatbots para que respondan de una manera particular y muy específica en cuanto a sus servicios o productos.
Flujos de tareas diseñados
23
Tareas relacionadas con gestión de workspaces, modelos, intenciones, declaraciones, test y flujos de conversaciones.
Pantallas diseñadas
42
Pantallas creadas desde cero.
