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Investigación, análisis, estudio o informe científico.
Los asistentes de voz y los chatbots se han incorporado a nuestra vida cotidiana para facilitarnos en la mayor medida posible determinadas interacciones con servicios digitales.
Pero tras estas bases de conocimiento, estos mecanismos de respuesta y estos esfuerzos predictivos que tratan incluso de entender nuestras intenciones y necesidades a partir de nuestra voz o nuestras palabras requieren de una mejora constante para que puedan ser cada vez más efectivos, más naturales y en definitiva más "humanos".
Muchas tecnologías avanzadas como el machine o el deep learning permiten mejorar la precisión de respuesta y la mejora del entendimiento, determinados análisis del lenguaje NLP facilitan la tarea de procesar la petición del usuario y así existen numerosas tecnologías y herramientas que permite este tipo de operativa.
Encima de todo este stack tecnológico de detalles innovadores emergen otro tipo de necesidades más próximos a los usuarios, aspectos que determinan cualidades más humanas y que son menos reproducibles en algoritmos y código de programación, sino que son enseñanzas y hábitos que emergen en las mentes humanas y que hay que hacérselas a llegar a los bots de forma mucho más explícita, para poder cubrir ese último tramo final de semejanza al individuo, que hasta ahora los procesos automáticos se resisten y se resistirán un tiempo a vencer.
Investigar determinados casos de uso o escenas que habiliten el desarrollo de bots que faciliten determinados procesos de aprendizaje. Para ello se buscan situaciones y descripciones de casos cuyo desarrollo permitan a los procesos automáticos aportar un valor diferencial, bien porque la cualidad de reconocimiento de bot o la interacción ágil sean relevantes o bien porque ante dichas escenas, el bot puede aportar una serie de sugerencias, recomendaciones o fuentes de información útiles, también podrá aprovechar aspectos de la memoria a corto y largo plazo, mantendrá la conversación y dará opciones o ejecutará procesos en los que el individuo podrá continuar su proceso de resolución/información/consecución del objetivo que sustentaba el caso de uso.
Existe una amplia versatilidad para la resolución de este desafío, apoyándose en múltiples vías que enriquezcan el diseño y comportamiento de cada bot, siempre que cada caso justifique que el bot se integre en un proceso de e-learning y proporcione un beneficio significativo. Primando aquellas capacidades no implementadas a día de hoy que puedan maximizar el impacto de los casos de uso elegidos.