El desarrollo de tecnologías de chatbots habilitados para voz ha dado un paso significativo adelante gracias a Amazon Lex, una herramienta que busca optimizar la interacción con los usuarios al capturar de manera precisa sus entradas de voz. Uno de los principales retos en este ámbito es la exactitud en la captura de datos específicos, como números de cuenta o códigos de confirmación, donde la precisión del reconocimiento del habla es crucial. Para enfrentar este reto, Amazon Lex ha introducido puntuaciones de confianza de transcripción, un recurso que promete mejorar la fiabilidad en la recopilación de datos.
Las puntuaciones de confianza de transcripción son indicadores que muestran el nivel de certeza de Amazon Lex respecto a la conversión de voz a texto en relación a los valores de slots. Estos indicadores, que pueden variar desde niveles bajos hasta altos, son independientes de las puntuaciones de reconocimiento de intenciones o entidades. Para cada valor de slot mencionado por el usuario, Lex ofrece una puntuación de confianza, lo cual permite a los desarrolladores verificar si la entrada ha sido comprendida correctamente, decidir si es necesaria una confirmación adicional, o incluso modificar los flujos de conversación dependiendo del nivel de confianza obtenido.
Entre las estrategias para utilizar eficazmente estas puntuaciones destacan la confirmación progresiva, que sugiere cómo proceder según el nivel de confianza: una puntuación alta (superior a 0.9) indicaría aceptar el valor, mientras que puntuaciones medias o bajas implican confirmar la información con el usuario o pedir que se repita. También está la re-pregunta adaptativa, que ajusta los mensajes de re-pregunta según el nivel de confianza, y la lógica de ramificación, que permite dirigir al usuario a un agente humano tras varios intentos fallidos.
Este enfoque tiene un impacto directo en las experiencias cotidianas de los usuarios cuando interactúan con agentes virtuales. Implementar estas estrategias no solo minimiza los errores en la captura de información crítica, sino que también mejora las tasas de autoservicio y facilita la gestión de condiciones de audio complicadas. De este modo, se logran flujos de conversación más inteligentes que optimizan la experiencia del cliente.
La solución se incorpora en una arquitectura que conecta un bot de Amazon Lex con Amazon Connect, creando un flujo conversacional sólido. Esta integración permite a Amazon Lex evaluar el grado de confianza en las transcripciones durante las interacciones, ajustando el proceso de confirmación en consecuencia. Ejemplos prácticos demuestran cómo la confianza en la transcripción influye en las respuestas del agente virtual, mejorando la experiencia del usuario al facilitar una interacción más fluida.
Para implementar esta solución, es necesario contar con una cuenta de AWS y los permisos adecuados para gestionar los recursos requeridos. A partir de ahí, los usuarios pueden seguir ciertos pasos para crear y configurar tanto el bot de Amazon Lex como el flujo de Amazon Connect. La configuración de la lógica de puntuación de confianza de la transcripción es manejable a través de la Visual Conversation Builder, que está diseñada para facilitar la personalización del flujo conversacional.
Sin embargo, es crucial considerar algunas limitaciones. Actualmente, las puntuaciones de confianza de transcripción solo están disponibles en inglés y para entradas de audio de 8 kHz. Además, no se generarán puntuaciones de confianza para las entradas de audio provenientes de la ventana de prueba de Amazon Lex V2.
En conclusión, la optimización de la experiencia del usuario es una prioridad esencial para cualquier diseñador de conversaciones en Amazon Lex. Al implementar estas características, se logra un diálogo más natural y se asegura la precisión en la captura de información vital, resultando en una experiencia más satisfactoria para el usuario durante toda la interacción.
