Desde la recopilación de datos hasta la integración en WhatsApp o en un sitio web, descubre en esta completa guía cómo diseñar, probar y desplegar un asistente de IA de alto rendimiento adaptado a todos tus objetivos.
Fase 1: Recoger y preparar los datos para el chatbot
Un chatbot de RRHH no tendrá las mismas expectativas ni las mismas fuentes de datos que un chatbot de comercio electrónico o un asistente deportivo personal. Cada uno de estos asistentes virtuales destacará por la pertinencia de sus respuestas, la fiabilidad de sus interacciones y, sobre todo, ¡por la rentabilidad de su inversión!
Para empezar, tienes que definir con precisión el campo de aplicación de tu chatbot: es el conjunto de casos de uso concretos que tu chatbot tendrá que cubrir:
- En función de las interacciones recurrentes que se vayan a automatizar y del contexto empresarial o personal en el que se utilice
- Teniendo en cuenta los problemas del usuario que hay que resolver, como la falta de información, las tareas repetitivas o las peticiones frecuentes;
- Por último, piensa en los canales de distribución del chatbot: sitio web, WhatsApp, intranet, etc.
A continuación, hay que recopilar los datos que permitan al chatbot comprender el contexto, responder con precisión y adaptarse a las necesidades de tus usuarios. Esta información se utiliza para alimentar el modelo: documentos internos, preguntas frecuentes, historial del cliente o contenido del producto.
Cuanto más claros, estructurados y bien orientados estén los datos, más relevante será tu chatbot.
Elige el tipo de chatbot GPT en función de las tareas a automatizar y los datos disponibles
Para ayudarte, aquí tienes algunos ejemplos de tareas que se pueden automatizar en un chatbot con los datos relevantes que se deben proporcionar. Para tener una visión de 360º, también hemos mencionado el tipo de chatbot recomendado para la tarea automatizada:
| Tareas a automatizar | Tipo de chatbot GPT recomendado | Ejemplos de datos a recoger |
| Responder a preguntas generales | GPT generalista (LLM bruto) | Ninguno específico (modelo preentrenado) |
| Responder a las políticas internas (RRHH, jurídico) | GPT especializado (a través de RAG) | Documentos internos, FAQs, bases de datos de RRHH o jurídicas |
| Seguimiento de las solicitudes de los clientes, análisis de los registros | GPT especializado + integración IS (API, CRM, ITSM) | Datos de sistemas empresariales (tickets, registros, historial) |
| Ofrecer recomendaciones personalizadas | GPT personalizada (RAG o avisos avanzados) | Datos del cliente, preferencias, historial de compra o uso |
| Generar documentos o respuestas automáticas | GPT + estructura de plantillas (formularios, PDF, correos electrónicos) | Documentos modelo, variables a rellenar |
No olvides utilizar formatos indexables (TXT, HTML, CSV, JSON, etc.).
Paso 2: Elegir la tecnología y plataforma LLM adecuadas
La calidad de tu chatbot depende del motor que lo impulsa: su LLM (Large Language Mode). Es este LLM el que generará las respuestas, comprenderá las preguntas y se adaptará al contexto. La elección del LLM para un chatbot dependerá de tu presupuesto y de tus requisitos técnicos, ¡pero también de tu política de seguridad!
Crear un chatbot con GPT
El LLM más conocido es el GPT, desarrollado por OpenAI.
Es potente, versátil y fácil de desplegar. GPT es un modelo preentrenado diseñado para producir respuestas fluidas y mantener el hilo de una conversación. Comienza con una fase de preentrenamiento en miles de millones de textos, lo que le proporciona una sólida base de conocimientos generales.
En segundo lugar, el chatbot puede personalizarse de dos maneras:
- O afinándolo, una técnica que consiste en volver a entrenarlo con los datos de tu propia empresa;
- O mediante una arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation), que le permite obtener respuestas de tus documentos internos para ofrecer respuestas precisas y fiables.
Los 3 mejores LLM para crear un chatbot (además del GPT)
Otros LLM son igual de eficaces, dependiendo de tus necesidades:
- Claude (Antrópica): esta IA estadounidense asegura los datos y se centra en el razonamiento;
- Gemini (Google): fuerte contexto e integraciones con Google ;
- Mistral (código abierto): rápido, personalizable, sin dependencia de la nube
A continuación, debes elegir una plataforma adecuada para lanzar tu chatbot, en función de tus necesidades.
¿Qué plataforma debes utilizar para crear tu chatbot?
Hay varias plataformas que puedes utilizar para crear tu chatbot, dependiendo de tu nivel técnico:
- Si estás empezando, utiliza ChatGPT (versión Plus). Puedes crear un asistente personalizado sin codificar, directamente desde la interfaz. Es rápido y sencillo.
- Si quieres integrar tu chatbot en un sitio web o en WhatsApp, recurre a plataformas expertas como Botnation AI.
Fase 3: Desarrollo: integración front-end y back-end del chatbot GPT
Una vez que el modelo y los datos están listos, llega la fase técnica: conectar el chatbot a tu entorno digital: ya sea en lainterfaz de usuario (front-end) o en los sistemas internos (back-end). ¡O ambos!
Integrar tu chatbot GPT en el front-end: dónde y cómo se muestra el chatbot
El front-end es la interfaz visible para el usuario. Tu chatbot puede integrarse en :
- Un sitio web escaparate (WordPress, Webflow, HTML) ;
- Un sitio de comercio electrónico (Shopify, WooCommerce, Prestashop) ;
- Aplicaciones web (portal del cliente, intranet) ;
- O servicios de mensajería como WhatsApp, Messenger, Slack y Teams.
Para integrar un chatbot GPT en tu sitio o aplicación, existen generalmente varias posibilidades, como :
- La forma más sencilla es insertar un script JavaScript directamente en el código de tus páginas;
- Utiliza un iframe o widget listo para usar.
Algunas plataformas, como Botnation, incluso ofrecen integraciones nativas, como un plugin de chatbot para WordPress, Shopify o WooCommerce. Por último, para necesidades más complejas, puedes utilizar una API proporcionada por una solución de terceros.
Conecta los sistemas y automatiza las respuestas en el back office
El back-end permite al chatbot vivir en profundidad: accede a datos, desencadena acciones y sigue a los usuarios. Para ello, necesitas :
- Conecta el chatbot a tus herramientas empresariales: CRM, ERP, HRIS, base de datos de productos, etc;
- Activa acciones automatizadas: envía un correo electrónico, abre un ticket, modifica una programación, etc;
- Accede a datos en tiempo real: existencias, agenda, estado de los pedidos, documentos internos.
Dependiendo de la plataforma utilizada, tu chatbot puede integrarse en tu CRM de varias formas:
- API o GraphQL ;
- Webhooks personalizados ;
- Conexiones a bases de datos SQL/NoSQL ;
- Integración con middleware como Zapier, Make o n8n ;
- Uso de conectores nativos (Zendesk, Salesforce, Jira, etc.).
Paso 4: Probar el chatbot GPT antes del lanzamiento
Un buen chatbot no da la misma respuesta a todo el mundo. Tiene que adaptarse a cada usuario: su perfil, su situación y la etapa en la que se encuentra en su viaje (nuevo cliente, cliente fidelizado, empleado, etc.). Por ejemplo, no responderá de la misma manera a una primera solicitud de información que a una reclamación o a un recordatorio interno.
Así que antes de lanzar el chatbot, ¡tienes que probarlo!
Simula escenarios reales, imagina los casos de uso más frecuentes
Crea diferentes pruebas de tu chatbot con :
- Diferentes perfiles (cliente, empleado, posible cliente);
- Situaciones variadas (pregunta sencilla, frustración, petición compleja);
- Canales separados (web, móvil, WhatsApp).
¡Echa un vistazo a los escenarios típicos que hay que probar para un chatbot de IA!
Comprueba la relevancia de las respuestas del chatbot
Tu chatbot debe en todo momento :
- Responde con claridad y sin confusión;
- Proponer acciones concretas (CTA, formularios, enlaces) ;
- Adapta tu tono: por ejemplo, formal para B2B, más ligero para B2C;
- No alucines ni des una respuesta equivocada.
Prueba para ver si el chatbot es eficaz y se adapta al perfil del usuario
Un buen chatbot es el que se adapta:
- Historial del usuario (cliente nuevo frente a cliente habitual) ;
- El nivel de información esperado (experto o principiante) ;
- Al idioma, al canal y a la hora del día.
Por ejemplo, un empleado de RRHH necesitará información interna, mientras que un candidato buscará una respuesta general sobre el proceso de contratación.
En particular, es posibleautomatizar las pruebas de chatbot, utilizando herramientas especializadas como :
- Simuladores de interacción (Botium, TestMyBot);
- Cuadros de mando de análisis integrados (Botpress, Dialogflow);
- Registros de conversaciones para corregir desviaciones;
- Pruebas de carga (para comprobar el número de usuarios simultáneos)
Pruebas de chatbot: indicadores clave
Antes de lanzar, sigue las instrucciones :
- Porcentaje de intenciones correctamente comprendidas;
- Tiempo medio de resolución ;
- Tasa de escalada (necesidad de un humano) ;
- Satisfacción del usuario (valoración o respuesta posterior a la interacción).
Estos datos te ayudarán a priorizar los ajustes que necesitas hacer antes de que tu chatbot se ponga en marcha.
Fase 5: despliegue del chatbot (web, aplicaciones, mensajería)
El desarrollo se ha completado, ¡las pruebas se han validado! Es hora de desplegar tu chatbot GPT: sitio web, aplicación móvil, intranet, mensajería o CRM. En esta etapa no se trata sólo de “enchufar” un widget… Tienes que pensar en la experiencia del usuario, la seguridad, los canales y el mantenimiento.
Elegir los canales de distribución adecuados
La elección del canal de distribución del chatbot dependerá en gran medida de :
- Tus usuarios (clientes, empleados, socios)
- Tus usos (ventas, soporte, servicios internos)
- El nivel de interacción esperado (asíncrona, conversación en directo)
Estos son los canales más populares para un chatbot: sitio web (mediante widget o script incrustado), aplicación móvil (mediante SDK o API), WhatsApp/Facebook Messenger; Slack, Teams, Discord (para uso interno); portales de clientes o extranets.
Asegurar el acceso y los datos de tu chatbot
Desplegar un chatbot en la vida real significa proteger los intercambios del chatbot con sus usuarios. Para que sean seguros, ten en cuenta :
- Autenticación basada en roles o SSO (especialmente para B2B/intranet) ;
- Filtrar solicitudes sensibles ;
- Registrar conversaciones ;
- Cifrado de datos (almacenamiento + tránsito) ;
- Cumplimiento del RGPD (inclusión voluntaria, supresión de datos, anonimización).
Si utilizas datos internos sensibles, opta por un alojamiento controlado o una solución de código abierto.
Integrar el chatbot en las herramientas existentes
Para ser realmente útil, el chatbot debe interactuar con tus sistemas internos, así que no olvides integrarlo con tus herramientas existentes: CRM (HubSpot, Salesforce, etc.), ERP o herramientas de gestión, HRIS o portal de RRHH, FAQs dinámicas o bases de datos de documentos, sistemas de ticketing (Jira, Zendesk, etc.).
Seguimiento del chatbot
Una vez que el asistente virtual está en línea, debe ser supervisado regularmente, en particular para :
- Supervisa los indicadores clave de rendimiento (tasas de interacción, satisfacción, escalada, etc.);
- Identificar las intenciones mal entendidas ;
- Actualiza los datos (por ejemplo, documentos modificados, nuevos productos) ;
- Añade nuevos escenarios o funciones.
