Receso del Blog

 

Estudio de Necesidades 2025-2026

Le agradeceria a todos los usuarios, ya sean virtuales o presenciales que respondan este estudio de necesidades, gracias encarecidas.

¡Felicidades Graduando!

 

Riesgos del chatbot

Finalizamos esta semana hablandole de los riesgos del chatbot, espero que la información sea de su interés.

Riesgos del chatbot

https://botpress.com/es/blog/chatbot-security#:~:text=Los%20chatbots%20manejan%20a%20menudo,los%20usuarios%20sin%20salvaguardias%20s%C3%B3lidas.

Privacidad e información confidencial 

Los chatbots manejan a menudo datos personales, como nombres, direcciones de correo electrónico o detalles financieros. Esto significa que se convierten en un riesgo para la privacidad cuando manejan datos sensibles de los usuarios sin salvaguardias sólidas.

Esto es especialmente importante en chatbots médicos, chatbots que procesan pagos de cualquier tipo, chatbots financieros, chatbot bancarios o cualquier chatbot empresarial que maneje datos confidenciales.

Si estos datos se almacenan de forma insegura o se transmiten sin cifrar, se vuelven vulnerables a las filtraciones, lo que expone a las empresas a importantes riesgos legales, financieros y de reputación.

Desinformación y alucinaciones

Los chatbots impulsados por LLMs , si no están bien construidos, corren el riesgo de difundir información errónea. 

Por ejemplo, el infame fiasco del chatbot de Air Canada. El chatbot del sitio web de la compañía informó a un pasajero de que podía solicitar tarifas de duelo para un vuelo tras el fallecimiento de su abuela. 

Tras solicitar el reembolso, le dijeron que la póliza solo se aplicaba a los viajes realizados. La empresa admitió que el chatbot había utilizado "palabras engañosas" y el caso llegó a los tribunales.

Este tipo de alucinaciones no sólo avergüenzan a las marcas, sino que les cuestan.

Pero es posible crear chatbots que se mantengan dentro del tema y de la marca. Uno de nuestros clientes, una plataforma de coaching sobre salud, consiguió reducir en un 65% la asistencia manual mediante un chatbot. En sus 100.000 conversaciones, la empresa no encontró ninguna alucinación. 

¿Cómo? La generación aumentada por recuperación (RAG) desempeña un papel importante en la mayoría de los chatbots empresariales. En lugar de generar respuestas de forma libre, la RAG combina las capacidades generativas del chatbot con una base de datos de información verificada y actualizada. Esto garantiza que las respuestas se basen en la realidad, no en suposiciones o conjeturas.

Cómo funcionan los chatbots

Les brindo información sobre como funcionan los chatbots, espero que la información sea de su interés.

Cómo funcionan los chatbots

https://www.ibm.com/es-es/think/topics/chatbots

Los primeros chatbots eran esencialmente programas interactivos de preguntas frecuentes, que se basaban en un conjunto limitado de preguntas comunes con respuestas preescritas. Incapaces de interpretar el lenguaje natural, estas preguntas frecuentes generalmente requerían que los usuarios seleccionaran entre palabras clave y frases sencillas para hacer avanzar la conversación. Estos chatbots rudimentarios y tradicionales son incapaces de procesar preguntas complejas, ni de responder a preguntas sencillas que no hayan sido previstas por los desarrolladores.

Con el tiempo, los algoritmos de chatbot se hicieron capaces de programar reglas más complejas e incluso de procesar el lenguaje natural, lo que permitió expresar las consultas de los clientes de forma conversacional. Esto dio lugar a un nuevo tipo de chatbot, contextualmente consciente y equipado con machine learning para optimizar continuamente su capacidad de procesar correctamente y predecir las consultas a través de la exposición a más y más lenguaje humano.

Los chatbots de IA modernos utilizan ahora la comprensión del lenguaje natural (CLN) para discernir el significado de las entradas abiertas del usuario, lo que les permite evitar errores tipográficos y de traducción. A continuación, las herramientas avanzadas de IA asignan ese significado a la "intención" específica que el usuario desea que el chatbot lleve a cabo y utilizan la IA conversacional para formular una respuesta adecuada. Estas tecnologías de IA aprovechan tanto el machine learning como el deep learning (elementos distintos de la IA, con algunas diferencias matizadas) para desarrollar una base de conocimientos cada vez más granular de preguntas y respuestas informadas por las interacciones del usuario. Esta sofisticación, basada en los recientes avances en grandes modelos de lenguaje (LLM), ha permitido incrementar la satisfacción de los clientes y hacer más versátiles las aplicaciones de chatbot.

El tiempo que se tarda en crear un chatbot de IA puede variar en función de la pila tecnológica y las herramientas de desarrollo que se utilicen, la complejidad del chatbot, las características deseadas, la disponibilidad de datos y la necesidad o ausencia de ella de integrarlo con otros sistemas, bases de datos o plataformas. Con una plataforma intuitiva y no-code/low-code, los chatbots de IA pueden crearse aún más rápido.

El valor del Chatbot

Se les provee información para que entiendan el valor o la importancia que posee los chatbots, espero que la información sea de su interés.

El valor de los chatbots

https://www.ibm.com/es-es/think/topics/chatbots

Los chatbots pueden facilitar a los usuarios la búsqueda de información respondiendo instantáneamente a preguntas y solicitudes (mediante entrada de texto, entrada de audio o ambas) sin necesidad de intervención humana o investigación manual.

La tecnología de chatbot es ahora algo común, que se encuentra en todas partes, desde los altavoces inteligentes en casa y las instancias orientadas al consumidor de SMS, WhatsApp y Facebook Messenger, hasta las aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo, incluido Slack. La última evolución de los chatbots de IA, a menudo denominados "asistentes virtuales inteligentes" o "agentes virtuales", no solo es capaz de comprender conversaciones fluidas a través del uso de sofisticados modelos de lenguaje, sino incluso de automatizar tareas relevantes. Además de los conocidos asistentes virtuales inteligentes para el consumidor (como Siri de Apple, Alexa de Amazon, Gemini de Google y ChatGPT de OpenAI), los agentes virtuales también se utilizan cada vez más en el contexto empresarial para ayudar a clientes y empleados.

Para aumentar la potencia de las aplicaciones ya en uso, los chatbots bien diseñados pueden integrarse en el software que ya utiliza una organización. Por ejemplo, se puede añadir un chatbot a Microsoft Teams para crear y personalizar un centro productivo donde el contenido, las herramientas y los miembros se reúnen para chatear, reunirse y colaborar.

Para sacar el máximo partido de los datos existentes de una organización, los chatbots de nivel empresarial pueden integrarse con sistemas críticos y orquestar flujos de trabajo dentro y fuera de un sistema CRM. Los chatbots pueden gestionar en tiempo real acciones tan rutinarias como un cambio de contraseña, hasta un complejo flujo de trabajo de varios pasos que abarque varias aplicaciones. Además, el análisis conversacional puede analizar y extraer información de conversaciones en lenguaje natural, normalmente entre clientes que interactúan con empresas a través de chatbots y asistentes virtuales.

La inteligencia artificial también puede ser una herramienta poderosa para desarrollar estrategias de marketing conversacional. Los chatbots de IA están disponibles para ofrecer atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y son capaces de descubrir información sobre el compromiso y los patrones de compra de sus clientes para impulsar más conversaciones convincentes y ofrecer experiencias digitales más coherentes y personalizadas en sus canales web y de mensajería.

En el día de hoy hablaremos sobre el chat generativo, espero que entiendan este concepto y espero que la información sea de su interés.

Chatbots generativos basados en IA

https://www.ibm.com/es-es/think/topics/chatbots

La próxima generación de chatbots con capacidades de IA generativa ofrecerá una funcionalidad aún mayor con su comprensión del lenguaje común y las consultas complejas, su capacidad para adaptarse al estilo de conversación del usuario y el uso de la empatía al responder a las preguntas de los usuarios. Los líderes empresariales ven claramente este futuro: el 85 % de los ejecutivos afirman que la IA generativa interactuará directamente con los clientes en los próximos dos años, según se recoge en el estudio The CEO's guide to generative AI, del IBV. Una solución de inteligencia artificial de nivel empresarial puede permitir a las empresas automatizar el autoservicio y acelerar el desarrollo de experiencias de usuario excepcionales.

Los chatbots de preguntas frecuentes ya no necesitan estar preprogramados con respuestas a preguntas fijas: Es más fácil y rápido utilizar la IA generativa en combinación con la base de conocimientos de una organización para generar automáticamente respuestas a una gama más amplia de preguntas.

Los chatbots de IA conversacional pueden procesar las preguntas o comentarios de los usuarios y generar una respuesta similar a la humana, mientras que los chatbots de IA generativa pueden ir un paso más allá y generar outputs que incluyan nuevos contenidos. Este nuevo contenido puede incluir texto, imágenes y sonido de alta calidad basados en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con los que se han entrenado. Las interfaces de chatbot con IA generativa pueden reconocer, resumir, traducir, predecir y crear contenidos en respuesta a la consulta de un usuario sin necesidad de interacción humana.

Los chatbots de IA generativa de nivel empresarial y autoaprendizaje creados con un producto de IA conversacional mejoran de forma continua y automática. Emplean algoritmos que aprenden automáticamente de interacciones anteriores cuál es la mejor manera de responder a las preguntas y mejorar el enrutamiento del flujo de la conversación.