Esta guía te da los pasos clave para automatizar tu chatbot: desde la definición de su misión y la recogida de datos, hasta la elección del Gran Modelo de Lenguaje (LLM). Aquí tienes un artículo completo que te ayudará a definir tu estrategia para crear un chatbot de IA. También te damos nuestra opinión sobre ChatGPT y la automatización de tareas, así como sobre las alternativas LLM existentes.
Descubre la mejor forma de orquestar estas inteligencias para crear un potente asistente virtual que sea realmente útil para tu empresa, ¡con o sin ChatGPT!
La clave del éxito de un chatbot: la personalización
En primer lugar, veamos lo que podría parecer obvio sobre el despliegue de un chatbot eficaz. Para que un chatbot sea eficaz, ¡debe estar diseñado para un fin específico! Un chatbot de RRHH no tendrá las mismas necesidades que un asistente de comercio electrónico o un chatbot de RRHH. Si un chatbot está mal orientado, rápidamente resultará inútil. ¡La pertinencia de las respuestas, la fiabilidad de las interacciones y el retorno de la inversión dependen de su personalización!
Definir el ámbito de actuación de tu chatbot
Empieza por establecer claramente los casos de uso concretos que tu chatbot deberá cubrir. Para crear un chatbot eficaz, el primer paso es definir con precisión su función. Pregúntate qué casos de uso concretos tendrá que gestionar. ¿Qué interacciones recurrentes quieres automatizar? ¿En qué contexto se utilizará el chatbot y, sobre todo, a quién irá dirigido?
Tu chatbot necesita resolver problemas. Puede tratarse de falta de información, tareas repetitivas o peticiones frecuentes.
También tendrás que elegir los canales en los que aparecerá el chatbot: sitio web, Messenger, WhatsApp o, por ejemplo, una intranet. ¿Dónde interactuarán tus usuarios con el chatbot? El chatbot debe ser accesible y fácil de usar si quieres que los usuarios lo adopten rápidamente.
Recoger los datos adecuados
Un chatbot necesita datos para funcionar: ¡le permiten comprender el contexto y responder con precisión! Documentos internos, preguntas frecuentes, historial de clientes o contenido de productos: toda esta información alimenta el modelo. Cuanto más claros, estructurados y específicos sean tus datos, más relevante será tu chatbot.
ChatGPT y los grandes modelos lingüísticos (LLM) como él se alimentan de estos datos. Para que tu chatbot basado en ChatGPT funcione bien, no basta con conectarlo a tus fuentes. También tienes que proporcionarle instrucciones claras y precisas (prompts).
Estas indicaciones guiarán la comprensión de ChatGPT y le ayudarán a formular respuestas adaptadas a tu contexto específico. Combinando datos de calidad con instrucciones bien diseñadas, conseguirás un chatbot realmente relevante y útil para tus usuarios.
Elige ChatGPT para crear un chatbot
El rendimiento de tu chatbot se basa en su LLM (Large Language Model). Este motor genera respuestas, interpreta las preguntas y se adapta a medida que avanza la conversación. La elección del LLM debe tener en cuenta tu presupuesto, tus requisitos técnicos y tu política de seguridad.
ChatGPT es la referencia para automatizar tareas, por varias razones estratégicas:
- Tiene una comprensión contextual avanzada
La arquitectura GPT destaca en la comprensión matizada del lenguaje natural. Las conversaciones con ChatGPT suelen fluir sin problemas, incluso con una redacción compleja o ambigua. Tu chatbot puede captar sutilezas, referencias implícitas ¡y mantener el hilo de una conversación durante varios turnos!
- ChatGPT es extremadamente versátil
Con la documentación y los avisos adecuados, Chat GPT puede adaptarse a cualquier ámbito profesional: comercio electrónico, sanidad, educación, servicios financieros y muchos otros. Su capacidad de Aprendizaje Automático le permite asimilar el vocabulario empresarial y los procesos específicos de cada sector profesional.
- Desarrollo técnico constante
La API OpenAI ofrece distintas configuraciones en función de las necesidades de rendimiento de ChatGPT. Puedes ajustar la potencia de cálculo, la velocidad de respuesta y la funcionalidad según lo que te convenga en cada momento.
- ChatGPT es fácil de personalizar
Sobre todo mediante el ajuste fino, la técnica más sencilla, que consiste en volver a entrenarlo con los datos de tu propia empresa. También hay otra forma, mediante una arquitectura RAG (Recuperación-Generación Aumentada), más compleja de configurar, en la que busca respuestas en tus documentos internos para ofrecer respuestas precisas y fiables.
Los límites de ChatGPT para crear un chatbot
Aunque el ChatGPT de OpenAI es muy popular, hay muchas otras opciones LLM para desarrollar un chatbot. A menudo se critica a ChatGPT por tener alucinaciones, información no verificada o incluso inventada, dificultad para gestionar el contexto y adaptarse a necesidades muy específicas.
Los datos enviados a las API de OpenAI se procesan y se utilizan potencialmente para mejorar el modelo, lo que no siempre es compatible con las políticas de seguridad de las empresas. Sin embargo, es posible sortear este problema con soluciones como el autoalojamiento de LLM de código abierto o el uso de API.
¿Qué LLM distinto de ChatGPT debería utilizar para un chatbot?
Éstas son las posibles alternativas LLM a ChatGPT para crear un chatbot:
- Google Gemini : la respuesta de Google a ChatGPT. Gemini está diseñado para ser multimodal, capaz de comprender y generar texto, código, imágenes y otros formatos. Se integra de forma natural con el ecosistema de Google (Google Cloud, Workspace), lo que puede ser muy útil si ya utilizas estos servicios. Existen diferentes versiones, entre ellas Gemini 1.5 Flash para consultas más rápidas y Advanced para tareas complejas;
- Microsoft Copilot : integrado en los productos de Microsoft (Edge, Windows, Office 365), Copilot está impulsado por los modelos GPT-4 de OpenAI (Microsoft es uno de sus inversores). Ofrece capacidades de búsqueda en tiempo real y puede ser muy útil si utilizas Microsoft ;
- Claude : desarrollado por Anthropic, empresa fundada por antiguos empleados de OpenAI, Claude destaca por su enfoque basado en la seguridad y la ética. Es famoso por su capacidad para manejar textos largos y generar conversaciones fluidas y naturales;
- IA de Perplejidad : este modelo combina las capacidades de un LLM conversacional con un motor de búsqueda muy potente. Es excelente para la supervisión de documentos y proporciona fuentes citadas, lo que es una ventaja si la fiabilidad y verificación de la información es crucial para tu chatbot.
Luego están los LLM de código abierto, que requieren conocimientos ligeramente más técnicos para su despliegue y mantenimiento.
- LLaMA (Meta): Meta ofrece varias versiones de LLaMA (incluida LLaMA 3.1) que son potentes y versátiles. Estos modelos son muy apreciados por la comunidad de desarrolladores por su capacidad de ajuste y adaptación a casos de uso específicos. Son una opción excelente si dispones de los recursos técnicos para una implantación personalizada;
- Mistral AI (Francia): esta start-up francesa desarrolla LLM de alto rendimiento, como Mixtral 8x7B. Mistral se posiciona como una alternativa europea seria, que ofrece un buen rendimiento a la vez que suele ser más ligera y rápida para la inferencia. Sus modelos están disponibles como código abierto;
- BLOOM (BigScience): fruto de una colaboración internacional, BLOOM es un modelo multilingüe (46 idiomas) de código abierto con un gran número de parámetros. Está diseñado para tareas de generación de texto y ofrece una gran versatilidad;
- LUCIE : un modelo de «fundación» francesa totalmente de código abierto y 50% francófona. LUCIE destaca por su enfoque ético e integrador, destinado a preservar las especificidades lingüísticas y culturales de Europa.
Automatizar tu chatbot mediante varios LLM: orquestación de LLM o ensamblaje de modelos
En tu proceso de automatización (o flujo de trabajo del chatbot), es totalmente posible combinar varios LLM en un único chatbot. Esto puede ser complejo desde el punto de vista del diseño, pero muy útil para crear un chatbot automatizado de alto rendimiento. He aquí las distintas técnicas para integrar varios LLM en un chatbot:
- Enrutamiento inteligente: un componente «enrutador» analiza la consulta del usuario y determina qué LLM es el más pertinente para responderla. Por ejemplo, una pregunta sobre vacaciones se dirigirá al LLM especializado en RRHH, mientras que una pregunta sobre las últimas tendencias en marketing irá a un LLM más generalista;
- Fusionar respuestas: varios LLM generan una respuesta en paralelo, luego un «árbitro» (que puede ser otro LLM o un algoritmo) selecciona la mejor respuesta o resume los elementos más relevantes de cada propuesta;
- Encadenamiento de modelos (pipeline): la salida de un LLM se utiliza como entrada para otro. Un primer LLM podría, por ejemplo, extraer la información clave de una solicitud, ¡que el segundo LLM utilizaría para generar la respuesta final!
