Hoy nuestros Hunters nos hablan de Botpress: una plataforma para la construcción de chatbots empresariales y open source mediante la que podemos crear, entrenar, probar y desplegar bots personalizados. Estos bots pueden servirnos, por ejemplo, como fuente de información para los usuarios de un sitio web o como asistentes personales que nos permitan centralizar los servicios que utilizamos habitualmente (envío de correos, búsqueda de información, programación de reuniones...).

¿Cuáles son las características de Botpress?

La plataforma Botpress hace uso de un motor de NLU propio para interpretar las intervenciones del usuario. El Natural Language Understanding, como su propio nombre dice, es una rama de procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial que se basa en la comprensión de un texto dado. Este motor le permite analizar los mensajes que recibe del usuario y, a partir del entrenamiento que se le proporcione, decidir cómo responderle y qué acciones realizar. 

Un chatbot Botpress puede responder a un usuario con contenido en forma de texto, imágenes, audio o vídeo, entre otras opciones. Su entrenamiento se realiza a través de una interfaz gráfica, donde definimos flujos de conversación secuenciales.

Figura 1: Ejemplo de flujo de conversación secuencial en la interfaz gráfica de Botpress.

Como podemos ver en la imagen (nodo “Agradecer”), es posible que una entrada de usuario obtenga más de un mensaje como respuesta.

Cabe destacar que es posible la extracción de información contenida en mensajes del usuario, como su nombre o su correo, y almacenarla en variables en memoria a corto o largo plazo. De esta forma podríamos, por ejemplo, referirnos al usuario siempre por su nombre o enviarle correos de forma periódica (tipo newsletter) con novedades u ofertas; lo que hace que sus aplicaciones para departamentos como el de marketing sean muy interesantes.

¿Cómo funciona?

La respuesta de Botpress a nuestros mensajes se obtiene de la siguiente forma:

Figura 2: Ciclo de vida de intercambio de mensajes con Botpress.

1. Tras recibir un mensaje del usuario, el motor NLU interpreta la intención que tiene el usuario.
2. Botpress busca la respuesta adecuada en su entrenamiento y el contenido estático necesario para responder. En el caso de que sea necesaria la ejecución de acciones (código NodeJS), estas se ejecutarán devolviendo el resultado obtenido.
3. El administrador de diálogo enviará al usuario la salida resultante.

¿Podemos extender Botpress?

Debido a su naturaleza open source, es posible extenderlo de distintas formas:

• Además de contenido estático, existe la posibilidad de ejecución de código mediante acciones. Las acciones son ficheros de código en NodeJS que se le proporcionan a Botpress con las que es posible, por ejemplo, realizar operaciones o acceder a servicios externos como APIs Rest o bases de datos.
• También podemos añadir Hooks, que permiten ejecutar código NodeJS cuando ocurren eventos específicos (por ejemplo, cuando se inicia el servidor o se acaba una conversación).
• Otra posibilidad sería modificar el apartado visual (por ejemplo, la interfaz del chat web, adaptándola para que encaje con el estilo de nuestro sitio web) mediante la creación de componentes nuevos o la modificación de los ya existentes.

¿Y en cuanto a su integración?

Para integrar un bot Botpress tenemos varias posibilidades:

• Acceder al bot mediante API Rest (intercambio de información en JSON), facilitando el acceso e integración desde otras plataformas, independientemente de su lenguaje de programación.
• Integrar en un sitio web mediante un script JS.
• Integrar en herramientas de comunicación como Facebook Messenger, RocketChat, Telegram, Microsoft Teams y Slack, entre otros.

Caso de éxito con Botpress

VR Bank (institución financiera alemana) ha hecho uso de Botpress para agilizar y automatizar el proceso de solicitudes de préstamos. Este banco recibe más de 3000 solicitudes de préstamos al año, cuyo coste de procesamiento suele exceder los 400€ por cada una, superando el millón de euros anual.

Para mejorar su servicio y reducir costes, VR Bank junto con Botpress diseñaron e implementaron AVA, una IA conversacional que ofrece información adaptada a los usuarios 24 horas al día, 7 días a la semana. El resultado: una reducción de la carga de trabajo del personal y una reducción en los costes del tratamiento de solicitudes en 150€ cada una, medio millón de euros anuales.

En este vídeo podemos ver un ejemplo sencillo de entrenamiento:

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Nicolás Cuello

Ingeniero de Sotfware en Altia