Desarrollo de un chatbot inteligente entrenado con datos empresariales para mejorar la experiencia del cliente

Abstract

En un entorno de rápida transformación digital, la comunicación efectiva con los clientes es crucial para el éxito de las organizaciones, pero la gestión de la atención al cliente presenta desafíos en recursos y tiempos. La inteligencia artificial y los chatbots que hacen uso de modelos de procesamiento de lenguaje natural, emergen como soluciones para optimizar esta relación. Este proyecto se enfoca en crear un chatbot de inteligencia artificial que mejore la atención al cliente mediante respuestas personalizadas y contextuales para reducir costos operativos, mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer la imagen de la empresa. La metodología combina enfoques ágiles y centrados en el usuario para desarrollar, implementar y mejorar el chatbot. El proyecto se desarrolló usando las técnicas generación de embeddings, con el modelo all-MiniLM-L12-v2. La aplicación de la búsqueda semántica reveló un rendimiento aceptable en el análisis del reglamento estudiantil del Pascual. Estos resultados destacan la fortaleza y las capacidades de esta metodología en el ámbito de estudio. Además, la integración del modelo GPT 3.5 en el proceso nos permitió ofrecer respuestas con un lenguaje más natural y adaptado a las necesidades del proyecto, enriqueciendo aún más la comprensión y el análisis de los resultados obtenidos.