Chatbots o asistentes virtuales en las AAPP para democratizar el uso de datos abiertos

Según el último análisis realizado por Gartner en septiembre de 2021, sobre las tendencias en materia de Inteligencia Artificial, los Chatbots son una de las tecnologías más cercanas a ofrecer una productividad efectiva en menos de 2 años. En la Figura 1, extraída de dicho informe, se observa que existen 4 tecnologías que han superado ampliamente el estado de sobre-expectativa (peak of inflated expectations) y comienzan ya a salir del canal de desilusión (trough of disillisionment), hacia estados de mayor madurez y estabilidad, incluyendo chatbots, búsqueda semántica, visión artificial y vehículos autónomos.

Figura 1 - Tendencias en IA para los próximos años.

En el caso concreto de los chatbots, existen grandes expectativas de productividad en los próximos años gracias a la madurez de las diferentes plataformas disponibles, tanto en opciones de Cloud Computing, como en proyectos de código abierto, es especial RASA o Xatkit. En la actualidad es relativamente sencillo desarrollar un chatbot o asistente virtual sin conocimientos de IA, mediante el uso de estas plataformas.

¿Cómo funciona un chatbot?

A modo de ejemplo, la Figura 2 muestra un diagrama de los diferentes componentes que habitualmente incluye un chatbot, en este caso enfocado en la arquitectura del proyecto RASA.

Figura 2 - Arquitectura del proyecto RASA

Uno de los componentes principales es el módulo agente (agent), que actúa a modo de controlador del flujo de datos y normalmente es la interfaz del sistema con los diferentes canales (input/output channels) ofrecidos a los usuarios, como aplicaciones de chat, redes sociales, aplicaciones web o móviles, etc.

El módulo de NLU (Natural Languge Understanding) se encarga de identificar la intención del usuario (qué quiere consultar o hacer), la extracción de entidades (de qué está hablando) y la generación de respuestas. Se considera un flujo (pipeline) porque intervienen varios procesos de diferente complejidad, en muchos casos incluso mediante el uso de modelos pre-entrenados de Inteligencia Artificial.

Finalmente, el módulo de gestión de conversaciones (dialogue policies) define cuál es el siguiente paso en una conversación, basándose en el contexto y el histórico de mensajes. Este módulo se integra con otros subsistemas como el almacén de conversaciones (tracker store) o el servidor que procesa las acciones necesarias para dar respuesta al usuario (action server).

Chatbots en portales de datos abiertos como mecanismo para localizar datos y acceder a información

Cada vez existen más iniciativas para empoderar a los ciudadanos en la consulta de datos abiertos mediante el uso de chatbots, empleando interfaces de lenguaje natural, aumentando así el valor neto que ofrecen dichos datos. El uso de chatbots permite automatizar la recopilación de datos a partir de la interacción con el usuario y responder de forma sencilla, natural y fluida, permitiendo la democratización de la puesta en valor de datos abiertos.

En el SOM Research Lab (Universitat Oberta de Catalunya) fueron pioneros en la aplicación de chatbots para mejorar el acceso de los ciudadanos a los datos abiertos a través de los proyectos Open Data for All y BODI (Bots para interactuar con datos abiertos – Interfaces conversacionales para facilitar el acceso a los datos públicos). Puedes encontrar más información sobre este último proyecto en este artículo.

También cabe destacar el chatbot de Aragón Open Data, del portal de datos abiertos del Gobierno de Aragón, cuyo objetivo es acercar la gran cantidad de datos disponibles a la ciudadanía, para que esta pueda aprovechar su información y valor, evitando cualquier barrera técnica o de conocimiento entre la consulta realizada y los datos abiertos existentes. Los dominios sobre los que ofrece información son:

• Información general sobre Aragón y su territorio
• Turismo y viajes en Aragón
• Transporte y agricultura
• Asistencia técnica o preguntas frecuentes en materia de sociedad de la información

Conclusiones

Estos son sólo algunos ejemplos del uso práctico de chatbots en la puesta en valor de datos abiertos y su potencial a corto plazo. En los próximos años veremos cada vez más ejemplos de asistentes virtuales en diferentes escenarios, tanto del ámbito de las administraciones públicas como en servicios privados, en especial enfocados a la mejora de la atención al usuario en aplicaciones de comercio electrónico y servicios surgidos de iniciativas de transformación digital.

Contenido elaborado por José Barranquero, experto en Ciencia de Datos y Computación Cuántica.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.