El futuro de las APIs son las APIs conversacionales

El futuro de las APIs son las APIs conversacionales

La evolución de las APIs son las conversacionales, las que buscan y sirven respuestas en lenguaje natural a través de interfaces de usuario conversacionales. El escenario de innovación depende de la adopción temprana de las APIs como instrumento de lanzamiento de productos e integración de la comunidad de desarrolladores. 

BBVAOpen4U
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29 Sep. 2017

Mucho se está hablando de cómo los chatbots podrían sustituir en un futuro a las aplicaciones nativas como vehículo de relación primario con los usuarios, pero poco de la evolución natural de las APIs en APIs conversacionales.

Las APIs conversacionales son el resultado de un proceso de evolución de las actuales interfaces de desarrollo de aplicaciones, no como bots conversacionales, sino manteniendo su dimensión como APIs. En cierta forma seguirían cumpliendo su destino actual, servir como vehículo de conversación entre aplicaciones, plataformas y dispositivos, pero de una forma totalmente distinta y más enriquecedora. APIs con capacidad de procesamiento de lenguaje natural.

De una API REST a una API conversacional

La mayoría de empresas del mundo utiliza API REST en la actualidad, interfaces de desarrollo de aplicaciones que basan todo en las habituales peticiones HTTP (POST -crear-, GET -leer y consultar-, PUT -editar- y DELETE -eliminar-) y que obtienen como respuesta datos en formato JSON o XML. Este tipo de APIs han funcionado a la perfección en el escenario de intercambio de datos y enlace entre máquina y máquina. Incluso en interfaces de usuario desarrolladas para el intercambio de información entre máquina y humano. Pero la evolución natural es que las APIs conversacionales aporten un gran valor añadido en este último caso, a la vez que no tienen mucho sentido en un escenario de intercambio de datos M2M.

Actualmente existe una gran variedad de conceptos distintos que, en la mayoría de ocasiones, conforman una amalgama amorfa en la cabeza de los usuarios con menos conocimientos técnicos. Al final todo termina siendo casi lo mismo, aunque los procesos y los objetivos sean radicalmente distintos. No es lo mismo una interfaz de usuario que una interfaz de usuario conversacional, como tampoco lo es una interfaz de desarrollo de aplicaciones (API) que una API conversacional.

● Una interfaz de usuario es el método por el que un usuario interactúa con una aplicación o plataforma. Hoy en día, la mayoría de interfaces de usuario son gráficas (GUI) y permiten la interacción a través de pantallas o botones. Cuando esas interfaces de usuario tienen capacidad de interacción con humanos gracias al procesamiento de lenguaje natural, estamos ante una interfaz de usuario conversacional o uno de esos chatbots que tanto revuelo están provocando. Un bot capaz de responder preguntas de los usuarios.

● Las interfaces de desarrollo de aplicaciones (APIs) son el vehículo perfecto de interacción entre aplicaciones o plataformas. Lo que intercambian son datos. Es lo habitual en las API REST. Mientras, las APIs conversacionales permiten peticiones mediante mensajes en lenguaje natural, el lenguaje usado por los usuarios. Lo que intercambian son ideas, no datos.

La evolución de las APIs conversacionales

En este escenario, vamos hacia un espacio ocupado por dos tipos de APIs. Aquellas que se utilicen en procesos internos para el intercambio de datos, ya sean de tipo REST o cualquier otro, y aquellas que sirvan para estrenar un nuevo tipo de relación con los clientes, primero para facilitarles información comercial en lenguaje natural y, en segundo término, para generar una relación conversacional real entre usuario y máquina cuando este realice cualquier petición de información.

Vamos hacia un futuro en el que los usuarios podrán hacer peticiones comerciales o de atención al cliente a una interfaz de usuario conversacional como un chatbot y, que a través del uso de APIs conversacionales, la respuesta que reciba de esa información no sea un dato o un conjunto de datos estructurados en una tabla, sino una respuesta en lenguaje natural con sentido.

Por poner un ejemplo dentro del sector bancario, un usuario podría preguntar a qué se debe un gasto concreto, en una cuenta determinada realizado en una fecha exacta, y la API conversacional sería capaz de acceder a esos datos estructurados y servir una respuesta a través de un chatbot similar a ésta: ‘El gasto de 40 euros realizado el 3 de agosto de 2016 corresponde a una cena en el Restaurante Miramar de Cádiz’. Ese tipo de generación de información es muy distinta a una estructura de datos jSON:

“nombre”: “Juan”,

“apellido”: “Fernández”,

“fecha”: “03/08/2016”

“importe”: “40 EUR”

“descripción”: “RESTAURANTE MIRAMAR, CÁDIZ”
“saldo”: “2.340 EUR”

Hoy en día, este tipo de requisitos están dentro de lo que es posible con relativa facilidad. Usuarios que piden información y APIs e interfaces de usuario conversacionales que dan respuesta natural a esas peticiones. Lo complejo es que esas interfaces y, por tanto, la APIs que buscan, generan y sirven respuestas en lenguaje natural sean capaces de mantener conversaciones reales e imprevisibles con los usuarios. Y que el usuario tenga la sensación de que la máquina es humana.

Ese salto de gran valor añadido podría venir de la mano de lo que hoy se conoce como vectores de pensamiento, uno de los últimos avances del gurú de Google y maestro de maestros en Inteligencia Artificial Geoffrey Hinton. Al final los vectores de pensamiento permiten atribuir pesos numéricos a las palabras en sus distintos contextos, lo que facilita a la máquina la comprensión real de las palabras en sus distintas posiciones en las oraciones construidas por los usuarios. 

Un vector de pensamiento es lo que posibilita generar un contexto determinado en torno a un pensamiento concreto. Atribuyendo pesos numéricos a las palabras y sus contextos (grupos de palabras usadas a su alrededor), la máquina es capaz de entender el sentido real de los mensajes dentro de una conversación imprevisible con el usuario. La máquina es capaz de comprender una serie de pensamientos dentro de una cadena de razonamientos. Sería la inteligencia artificial real. 

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