Bottester

Recientemente, los agentes conversacionales han atraído la atención de muchas empresas como IBM, Facebook, Google y Amazon, que se han centrado en desarrollar herramientas o API (Interfaces de Programación de Aplicaciones) para que los desarrolladores creen sus propios chatbots. En este documento, nos centramos en nuevos enfoques para evaluar tales sistemas, presentando algunas recomendaciones derivadas de la evaluación de un caso de uso real de chatbot. Probar agentes conversacionales o chatbots no es una tarea trivial debido a la multitud de aspectos/tareas (por ejemplo, comprensión del lenguaje natural, gestión del diálogo y generación de respuestas) que deben considerarse por separado y como una mezcla. Además, la creación de una herramienta de prueba general es un desafío, ya que la evaluación es muy sensible al contexto de la aplicación. Finalmente, las pruebas exhaustivas pueden ser una tarea tediosa para el equipo del proyecto, lo que crea la necesidad de una herramienta que lo realice automáticamente. Este documento abre una discusión sobre cómo las herramientas de prueba de sistemas conversacionales son esenciales para garantizar el buen funcionamiento de tales sistemas, así como para ayudar a los diseñadores de interfaces guiándolos para desarrollar interfaces conversacionales consistentes.