2.5. Lectura crítica de los casos de estudio seleccionados
2.5.1. Introducción
En el libro Designing Bots (Amir Shevat, 2017) se dice textualmente que no todos los bots son iguales. No todos tienen la misma gama de opciones ni comparten la misma funcionalidad. Entender que existen diferentes tipos de bots y cuáles son las diferentes posibilidades nos hace más capaces de diseñar el mejor sistema posible para cada caso y nos hace ser más abiertos a explorar alternativas.
Para explicar mejor sus diferencias, Shevat hace varias categorizaciones de los bots desde diferentes puntos de vista: según el tipo de bot y su funcionalidad, así como de las principales plataformas.
Para empezar, habla de cinco ejes a partir de los cuales puede definirse un bot, y en los cuales un bot puede diferir de otro:
- personal – team
- super domain – specific
- business – consumer
- voice – text
- bots integrados – nuevos sistemas
Estas divisiones son interesantes para entender los diferentes rasgos que puede tener un bot a simple vista: por ejemplo, si tiene una función específica o si busca satisfacer cualquier necesidad, si está integrado en un sistema ya existente o si forma un nuevo sistema en sí mismo. A pesar de que no entraremos en cada uno de estos ejes en detalle, os recomendamos que leáis el apartado para ver diferentes ejemplos y para poder entender mejor qué rasgos tiene un bot que lo diferencian de otro.
Siguiendo con las categorizaciones, más adelante en el libro, Shevat hace una definición de los principales casos en los que se puede utilizar un bot. Hacer una categorización así puede ser una buena manera de empezar a pensar en aspectos de diseño de vuestro bot y os puede ayudar a tener una idea de lo que ya existe en este campo. Los casos principales definidos en el libro son los siguientes:
- Conversational commerce: bots que facilitan las compras («Alexa, añade papel higiénico a la lista»).
- Bots for business: bots que os conectan con departamentos de recursos humanos o de marketing y que facilitan la comunicación interdepartamental de los negocios.
- Productivity and coaching: bots enfocados a recordatorios, listas de tareas y gestión de tareas personales o de equipos.
- Alert/notification bots: alertas de noticias (o cuando baja el precio de un producto), bots centrados en enviar notificaciones y alertas.
- Bots as routers between humans: bots que conectan a los usuarios con otros humanos.
- Customer service and FAQ bots: el bot sirve como primera línea de apoyo, para trabajadores internos o clientes externos.
- Third-party integration bots: integra información que proviene de otras aplicaciones y facilita que el usuario tenga toda la información necesaria para sus objetivos.
- Games and entertainment bots: bots que exploran nuevas maneras de entretener al usuario, ya sea mediante juegos o explicando chistes, como Alexa.
- Brand bots: bots que intentan crear conciencia y compromiso con una marca.
En este punto no entraremos en detalle en ver las características de cada uno de ellos, pero os recomendamos que hagáis una lectura del capítulo 4 del libro para entender bien cada categoría. Lo que nos interesa de esta categorización es dar un contexto a los diferentes casos de estudio seleccionados. No obstante, es interesante tener en cuenta estos casos cuando desarrolléis vuestro proyecto, pero la idea es ir más allá.
Por ello, ahora que habéis visto estos ejes, reflexionad e id más allá. ¿Podríais elaborar una lista de estas características desde el punto de vista del diseño especulativo?
Elegid una de estas categorías y pensad de qué manera podríais subvertir un bot de estas características. ¿Podríais modificar algunos aspectos de manera que ofreciera otro punto de vista a la interacción conversacional? Por ejemplo, podríais pensar en un bot que, en lugar de facilitar las compras en línea, las dificultara, con el objetivo de ahorrar. Cada vez que quisierais comprar algo, el bot os preguntaría si realmente lo necesitáis, o si en lugar de comprarlo preferiríais enviar el dinero a una cuenta de ahorro.
Como veréis a continuación, sistemas como Alexa entran muy bien dentro de esta división, puesto que podemos identificar rápidamente que se trata de un bot doméstico. Los casos de estudio que vienen a continuación trazan una línea histórica interesante que parte de Eliza, como el primer chatbot, pasa por Zork y AI Dungeon como ejemplos de juegos textuales, y acaba con Alexa y el reconocimiento de voz.