La próxima vez que le contraten en una empresa, es posible que reciba la información sobre su nómina, sus vacaciones o sus gastos mediante un robot de conversación o chatbot. A lo mejor ya no necesita consultar un manual de bienvenida ni hablar con alguien de Recursos humanos.

Una start-up llamada Talla, con sede en Boston (EEUU), está diseñando chatbots para ayudar a los trabajadores a ponerse al día rápidamente y aumentar su productividad. La empresa está utilizando avanzadas técnicas de aprendizaje automático y de procesamiento del lenguaje natural con el fin de crear un software más inteligente que la mayoría de los bots.

Recientemente, Talla lanzó un prototipo sencillo para gestionar listas de tareas en Slack, la plataforma de comunicaciones en el entorno laboral. Según informa el CEO de Talla, Rob May, unas 600 empresas ya lo han incorporado a su canal de Slack y lo utilizan habitualmente. Durante las próximas semanas se lanzará una versión para HipChat, un competidor de Slack.

Crédito: Ilustración de Aisha Franz

En octubre, Talla se actualizará para incorporar habilidades de recursos humanos (RR. HH.) más sofisticadas. May detalla: "Si viniese a trabajar con nosotros, en vez de darle una pila de información, diríamos: 'Aquí hay un bot, Talla, y va a ayudarle durante el proceso'".

El CEO confiesa que quiere que Talla pase de ser un ayudante para listas de tareas a convertirse en asistente de cualquier entorno de trabajo. La empresa planea ofrecer una versión gratuita de su tecnología, mientras que las versiones más avanzadas sí tendrían un coste. Según afirma May, "cada día ella [Talla] le dirá en qué debe concentrarse; le hará preguntas y comentarios. Si tiene dudas, pregunte: 'Oye, Talla, ¿cuándo cobramos?', o: '¿Libramos el viernes?', o bien: '¿Cómo puedo cambiar mi seguro dental?'. Estas son las cosas que el bot podrá hacer".

A pesar de que los primeros bots de conversación son de hace más de una década, el auge actual de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) ha vuelto a despertar el interés en ellas, así como la esperanza de que una nueva generación de bots mucho más inteligente y útil. Compañías de todo tipo están lanzando bots para plataformas como Facebook y Whatsapp, y la popularidad de los sistemas de chat en el entorno de trabajo, como Slack, implica que pronto podremos encontrarnos con más chatbots en las oficinas.

Microsoft se ha comprometido a apoyar el desarrollo de bots de conversación en su software, y Apple ha anunciado que permitirá a los desarrolladores externos utilizar Siri, su asistente personal controlado por voz. Gartner, una empresa que ofrece análisis de mercado, estima que para 2019 el 25% de los hogares utilizará asistentes inteligentes para acceder a los diferentes servicios en línea.

Sin embargo, el mayor desafío al que se enfrentan los chatbots es entender lo que quieren decir las personas cuando hablan. Recientemente se ha dado grandes progresos muchos aspectos de la IA, pero la comprensión del lenguaje sigue siendo el obstáculo (ver Un examen más duro que el de Turing revela que las máquinas aún son estúpidas).

Talla emplea algunas de las últimas técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje para intentar crear un sistema más inteligente. Por ejemplo, su tecnología utiliza un clasificador de aprendizaje profundo (una amplia, aunque algo rudimentaria, red de neuronas simuladas que pueden entrenarse para reconocer la información entrante) que permite determinar si un mensaje es una pregunta o una orden.

Talla también utiliza las "integraciones de palabras" o palabras incrustadas, es decir, una forma de representar el significado de palabras y frases mediante vectores matemáticos con varias dimensiones. Esta técnica permite identificar el significado de una orden o una pregunta, incluso si se formula de forma nueva. May afirma que la versión básica de Talla tiene una precisión del 97% a la hora de entender las órdenes que debe llevar a cabo. Talla ha entrenado a la aplicación de tareas pendientes utilizando sus propios datos. Lo más probable es que una empresa deba alimentar el sistema con el manual de RR. HH., deberá entrenarlo y realizar pruebas.

El profesor adjunto de la Universidad de Washington (EEUU) Noah Smith, que desarrolla algoritmos informáticos diseñados para comprender el lenguaje, afirma que el aprendizaje profundo y las integraciones de palabras cada vez se utilizan más para crear sistemas de procesamiento del lenguaje natural.

Smith considera que un chatbot de recursos humanos"parece interesante y merece la pena probarlo", pero añade que podría resultar difícil lanzar uno completo debido a la complejidad que exige el lenguaje. Según el experto, "la contratación parece un problema muy difícil para un ordenador, ya que la mayoría de modelos de generación de lenguaje no integran todavía todo lo que saben y hacen los humanos para persuadir, aunque podría ser un desafío interesante".

Smith también afirma que, como norma general, los sistemas de lenguaje se mejoran mediante el uso continuo, así que el interés actual que despiertan los chatbots podría aprovechar esta ventaja. Según sus propias palabras: "Es emocionante ver cómo tantos laboratorios y empresas los exploran [los sistemas], mientras que los consumidores los utilizan", y añade: "Creo que sentarán las bases para explorar nuevas capacidades, y permitirán saber qué quiere la gente, qué es fácil de realizar y qué necesita una mayor inversión en investigación".

Cada vez resulta más fácil construir un chatbot para realizar tareas específicas. El cofundador y responsable tecnológico de Hubspot (una plataforma de software de marketing), Dharmesh Shah, está desarrollando uno para profesionales del marketing. Su software, GrowthBot, está conectado con un gran número de servicios en línea, y emplea la tecnología de procesamiento del lenguaje natural desarrollada por Wit.ai, una empresa que compró Facebook en 2015. Sin embargo, Shah reconoce que no aspira a crear nada demasiado sofisticado.

"Ofrece una interfaz rápida, cómoda y natural para lo que necesitan hacer cada día los especialistas de marketing", afirma Shah. Por ejemplo, un usuario puede preguntar a GrowthBot: "¿Cuánto tráfico tuvo la página web la semana pasada?", o: "¿Qué cantidad de tráfico orgánico tuvo la página el mes pasado?", para recuperar información del software analítico de la empresa.

May considera que, con el tiempo, Talla podría ayudar a decidir a quién se debería entrevistar para un puesto de trabajo. Los ingenieros de su empresa han diseñado un sistema de aprendizaje automático que busca semejanzas entre las posibles nuevas contrataciones y los empleados actuales que han demostrado tener éxito. "Funciona muy bien, es bastante guay", concluye.