«¡Quiero hablar con un humano!»Cuando el Bot no nos entiende: enojo de usuarios y diálogos delirantes

La experiencia resultó de lo más frustrante. Sonia Pinto, de 42 años, licenciada en marketing simplemente quería avisar a la empresa de internet que en su domicilio iba a haber alguien a partir de las 9 y no desde las 8, porque recién a esa hora llegaba la empleada para abrirle al técnico. Ya lo había informado al contratar el servicio, pero ese día quería quedarse tranquila. Sin embargo, las alternativas que le ofrecían por teléfono no le servían. “Todas las opciones me llevaban a otro lugar. Es más, había entrado en un loop, sin que me entendieran. Se me ocurrió una sola cosa: repetir cada vez más fuerte, y al final gritando, ‘¡quiero hablar con un humano!’Para mi sorpresa, unos instantes después escuché: ‘su llamada será atendida por un representante.’ Recién ahí sentí que el bot y yo nos entendíamos”, cuenta Sonia. “Hoy toda la atención es mediante robots. La mayoría de las veces, uno logra resolver su consulta, pero cuando no, la sensación es de mucha bronca y frustración. Porque en un momento parece que el bot te entiende, casi como si fuera una persona. Pero de repente, sentís que te está tomando el pelo”, agrega. La anécdota no es un episodio aislado. Los responsables de la atención al público en las empresas de servicios, entidades y hasta organismos gubernamentales son cada vez con más frecuencia robots, asistentes virtuales. En consecuencia, es más difícil encontrar en el menú la opción de hablar con una persona real. No son pocas las oportunidades en las que el cliente específicamente le pide al bot hablar con un humano o le pregunta,“¿sos un bot o una persona?” La irrupción de la inteligencia artificial en la vida cotidiana permitió ampliar al infinito la capacidad de respuesta. Pero, ¿quién está detrás de esas contestaciones automatizadas? ¿Quién y cómo entrena a ese robot? ¿Qué ocurre cuando ese menú de opciones se agota sin lograr interpretar al usuario? Cuando alguien pide hablar con una persona, ¿se enciende alguna lucecita en algún tablero?

Entrenar a un robot no es sencillo y menos para que responda siguiendo la lógica humana. Alejandro Zuzenberg, CEO y cofundador de Botmaker -la compañía que desarrolló los robots de atención de las principales compañías del país- lo explica de manera sencilla: los chatbots son plataformas de inteligencia artificial que fueron entrenadas para intuir las preguntas y dar respuestas a clientes y usuarios a través, por ejemplo, de WhatsApp. Los robots justamente son motores que entienden el lenguaje hablado y el texto, y están dotados de una enorme flexibilidad. Su misión es lograr interpretar la intención de la persona en cuestión de segundos. En general, plantea Zuzenberg, las inquietudes de los seres humanos no son complejas y pueden ser rápidamente comprendidas por un robot: por ejemplo, conocer horarios de funciones, precios, disponibilidad, etcétera. Con la pandemia, este tipo de respuestas debieron incrementarse. De hecho, Botmakers, que había nacido en 2016, triplicó sus servicios desde 2020. Mediante este sistema dan atención a las consultas de millones de usuarios de unas 10.000 empresas. Con la llegada del ChatGPT, las reglas del juego no cambiaron: se aceleraron. La nueva generación de bots son parte de la llamada inteligencia artificial generativa. “Esto significa que las respuestas de ese chat no surgen de consultar fuentes documentales sino de generar respuestas a partir de distintas fuentes de información. Nosotros recomendamos a las empresas tener atención por capas. El saludo inicial y la identificación la hace un robot. Después decide si transfiere o no a un representante. Lo que está pasando es que los robots están cada vez más capacitados para dar respuesta generativa, interpretando el sentido de lo que quiere decir el usuario”, explica a LA NACION. Sin embargo no todos los bots con los que interactúan los usuarios pertenecen a esta generación de avanzada. Muchos pertenecen a una anterior, que se maneja por menús de opciones. Incluso los nuevos robots requerirán más entrenamiento para interpretar mejor a los usuarios. “En un futuro muy cercano eso podría cambiar”, indica Noelia Brath, jefa comercial de Qualler Group, la compañía que desarrolló Quallie, un asistente virtual de empresas que usa la tecnología del ChatGPT para que las personas pueden chatear en tiempo real con los datos de las empresas. Al agendar el chat de la empresa como contacto de WhatsApp, Teams, Telegram, Google Chat o Slack, los usuarios habilitados interactúan con los datos de la empresa sin necesidad de pasar por un representante. Utilizan técnicas de BI (inteligencia empresarial), Analytics y Machine Learning. “Buscamos hacer la herramienta lo más sencilla posible y entrenar a los robots en la capacidad de interpretar lo que le piden. Primero trabajamos para mejorar su entrenamiento autónomo. Pero la clave es el entrenamiento que recibe de un equipo de personas, que le enseñan a interpretar significados. Vocabulario, sentido. Buscamos generar entendimiento del lenguaje natural en el robot. Estos bots entienden por aproximación. Si escribí mal, me lo trata de entender igual”, explica Brath. “Cuando un cliente pide hablar con una persona, eso nos dice mucho en el proceso de aprendizaje de cómo entrenar a ese bot. No es una respuesta que se pase por alto. Nos indica algún proceso que no estamos logrando resolver. Claro que enciende una lucecita”, agrega.

Entrenando a Gala Andrés Aleman es el hombre detrás de Gala, la asistente virtual del Banco Galicia. “Quiero hablar con un humano no es una respuesta muy frecuente, pero cuando un cliente pide ser atendido por un representante intentamos utilizar esa instancia para aprender y enseñarle a Gala a entender lo que nos está preguntando”, detalla. Gala es un bot que tiene un componente de inteligencia artificial que se entrena manualmente. Tiene un grupo de asistentes, que son personas reales, que le dicen cómo interpretar frases largas y cómo orientar al usuario en las preguntas. “La experiencia de los usuarios con Gala es muy buena, porque la entrenamos para resolver problemas puntuales, no generales. Para atender y predecir las consultas, ser asertiva. Hay usuarios que la saludan y le dicen ‘muchas gracias señorita Gala,’ probablemente creyendo haber sido atendidos por una persona. Trabajamos todo el tiempo con el equipo pensando cómo podemos ser más inteligentes, cómo podemos acortar pasos e interpretar mejor al usuario”, señala Aleman.

Alfabetización digital Alejandro Artopoulos, sociólogo y docente de la Universidad de San Andrés y de la Universidad de Buenos Aires (UBA), se especializa en pensamiento computacional. “Hasta ahora las empresas ponían estos bots tratando de vender el servicio como algo que se puede considerar animado. Esto parte de la misma idea de la inteligencia artificial, de que efectivamente es un dispositivo inteligente, autónomo. Pero no lo es. Si le sacáramos todos los humanos que están por detrás, al poco tiempo dejarían de prestar servicio. La inteligencia artificial necesita del ser humano. Permanentemente genera errores. Necesita ingenieros, especialistas o técnicos, por ejemplo, si se corta la luz. Cuando el servicio es sencillo, es posible ofrecerlo como un dispositivo animado interactivo. Pero, en la medida que se complejiza, es más difícil. Justamente ese es el desafío”, dice. “A partir del chat GPT estamos entrando en la era de un usuario distinto, que necesita herramientas y ser tratado con respeto. Incluso gente formada, con títulos universitarios, necesita aprender a hablar el lenguaje computacional. Que las personas puedan interpretar los límites de las opciones. Y cuándo tienen que pasar a otra ventana. Esto requiere incorporar ciertos conceptos. Es una alfabetización en un tipo de lenguaje, que se suma a los incorporados: el lenguaje materno, el matemático, el científico. A esto se le incorpora el pensamiento computacional. Alfabetización digital en los términos que la entendíamos hasta ahora no alcanza”, plantea Artopoulos.

Más allá de las mejoras que se puedan introducir, lo cierto es que estas tecnologías buscan facilitar los trámites y agilizarlos. El problema aparece cuando la demanda es compleja. “Yo resuelvo todo desde la computadora o el celular y me da excelentes resultados en términos de ahorro de tiempo”, afirma María Blanco, de 45 años, que cuenta su experiencia con una empresa de telefonía. “Me habían robado la tarjeta de crédito y habían comprado un celular. Yo quería saber si además habían sacado una línea a mi nombre. Pero, de las opciones que me daban, ninguna era ‘a usted le robaron y cree que la persona que le robó sacó una línea a su nombre’, por supuesto. Hay casos que tienen muchas particularidades, que requieren de la atención de una persona”, apunta. “Quiero hablar con un ser humano, el bot no me entiende”, escribió Ángela C, de 52 años, luego de chatear infructuosamente desde su celular con un robot. El servicio de televisión había generado un error en todos los canales. El robot le preguntaba en qué canal, le pedía que escribiera el número. Ella explicaba que en todos, pero el bot repetía que esa no era una opción válida. “Sentís que entrás en un entorno circular, te repite las mismas opciones, pero no te comprende”, resume. Luego de un diálogo sin sentido, efectivamente el bot la comunicó con un representante. Sin embargo, por la forma automatizada de responder, Ángela creyó que seguía en contacto con una máquina. Cuando el asistente le aclaró que estaba hablando con un humano, pudo solucionar su problema.

En medio de la pandemia, en el Banco Supervielle se encontraron ante un dilema: cómo devolver calidez y empatía a la atención en tiempos de virtualidad. ¿Es posible humanizar la asistencia online y robótica? “No solo es posible, sino necesario”, apunta la respuesta escrita que enviaron los voceros de la entidad, que dispuso un sistema de horario extendido y la opción de videollamadas con los clientes. ¿Cuáles son los límites de la inteligencia artificial a la hora de atender a los usuarios? Probablemente, el carecer de empatía. Muchas veces, la experiencia frustrante tiene que ver con haberse sentido interpretado pero no comprendido por los robots. Como si ese límite entre el humano y el robot se borrara y reapareciera de pronto. Sin embargo, hasta esta misma barrera podría dejar de existir, al extremo de que en un futuro cercano va a ser difícil saber si estamos siendo atendidos por personas o máquinas. El interrogante es hasta qué punto podría empatizar un robot. “No hay límites. Hace meses no podíamos pensar en un bot que entienda la intención de lo que le estamos diciendo. Ahora se pueden incorporar en redes neuronales variables como humor y tonos de voz”, dice Barth. Más allá de interpretarnos, ¿comprende el sentido de lo que le decimos? “Trata de entender el vocabulario en contexto. Puede darte respuestas frente a un escenario. Pero no tomar decisiones. Hay una cuota de inteligencia emocional que todavía es exclusivo de la persona”, agrega la experta. “El sistema no es consciente del impacto emocional de lo que dice. Todavía, los seres humanos tenemos esa facultad”, concluye Zuzenberg.