Como funciona el chatbot A.I. para WhatsApp

¿Qué es un chatbot con AI para WhatsApp?

Un chatbot con AI para whatssapp es básicamente un asistente que se integra en tu cuenta de whatsapp business por ejemplo, así todas las personas que escriban o chateen con este número interactuarán directamente con el chatbot quien podrá contestar en tiempo real. 

¿Para qué sirve un chatbot con IA para WhatsApp?

El chatbot con IA para WhatsApp puede cumplir diversas funciones, entre las cuales destacan:

Chatbot para servicio al cliente:

Un chatbot con un modelo preentrenado y generativo puede responder a tus usuarios y atender preguntas sobre tus productos, servicios, horarios de atención, o cualquier otra consulta que tengan tus clientes. Esto es posible porque el chatbot tiene previamente toda la información de tu negocio almacenada en su base de conocimientos.

Chatbot para automatización de procesos:

Actualmente, con el uso de APIs, es posible conectar herramientas de automatización al chatbot, como Make o n8n, para programar automatizaciones. Aunque estas tareas son más complejas de programar, permiten resultados significativos, como integrar la API de Google Cloud para conectar herramientas como el calendario de Google, de manera que el chatbot pueda agendar citas automáticamente, enviar correos electrónicos y realizar muchas otras tareas de acuerdo con las necesidades de cada caso.

¿Cómo funciona un chatbot con IA para WhatsApp?

El chatbot con IA para WhatsApp está construido desde el código fuente, es decir, no se utilizan herramientas de terceros como Botpress o Stack AI, ya que el entorno de desarrollo que requiere este chatbot es diferente al de los chatbots diseñados para una página web, por ejemplo.

En este caso, el chatbot está desarrollado en TypeScript y requiere de varias herramientas conectadas a través de APIs para responder de manera inteligente y realizar acciones de automatización, como agendar una cita en el calendario. A continuación, te detallo los servicios que utiliza el chatbot para su funcionamiento:

OpenAI API:

El chatbot se conecta a la API de OpenAI para utilizar un modelo de GPT, que es el encargado de procesar la información y generar respuestas para tus clientes.

n8n:

En este caso, el chatbot utiliza n8n, una herramienta similar a Make, que permite conectarse a la API de Google Cloud para obtener datos del calendario (para que el chatbot sepa cuándo hay fechas disponibles) y agendar la cita una vez verificada la disponibilidad.

Google Cloud API:

Como se mencionó anteriormente, es necesario conectar la cuenta de Google Cloud para enlazar los datos a través de la API y configurar las respectivas autorizaciones de OAuth. Sin estas configuraciones, el chatbot de WhatsApp no podrá consultar ni agendar citas.

¿Cómo hacer un chatbot para WhatsApp?

Para diseñar uno de estos chatbots tendrás que disponer de las herramientas descritas en el punto anterior, una vez hayas montado tu chatbot podrás desplegarlo en tu propio servidor web.

Y ya que la implementación de este servicio es más técnica te recomendamos echarle un vistazo a nuestro Chatbot Para WhatsApp  con AI, aquí la solución ya está implementada y solo necesitamos configurarlo con la información de tu empresa o negocio para que pueda comenzar a responder mensajes de tus clientes 24/7.

¿Qué son las automatizaciones con AI?

Las automatizaciones con AI (Inteligencia Artificial) se refieren al uso de tecnologías de IA para realizar tareas y procesos automáticamente, sin intervención humana directa. Estas automatizaciones pueden aplicarse en diversos ámbitos y permiten que las máquinas o sistemas tomen decisiones, realicen análisis, o ejecuten acciones basadas en datos, patrones, y reglas predefinidas.

Algunas características clave de las automatizaciones con AI incluyen:

1. Toma de Decisiones Automática: La IA puede analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en esos análisis. Esto se usa comúnmente en sistemas de recomendación, diagnóstico médico, y finanzas.

2. Optimización de Procesos: Las automatizaciones con AI pueden mejorar la eficiencia de procesos industriales, logísticos, o de negocio, ajustando parámetros en tiempo real para optimizar el rendimiento o reducir costos.

3. Interacción con Usuarios: Los chatbots y asistentes virtuales son ejemplos de automatizaciones que utilizan AI para interactuar con usuarios, respondiendo preguntas o realizando tareas como agendar citas o procesar solicitudes.

4. Análisis Predictivo: Las automatizaciones con AI pueden predecir resultados futuros basándose en datos históricos. Esto es útil en áreas como el mantenimiento predictivo, donde se anticipan fallos en equipos antes de que ocurran.

5. Automatización en la Creación de Contenidos: La IA puede generar automáticamente textos, imágenes, o incluso videos, lo cual se usa en marketing, periodismo, y entretenimiento.

¿Cómo funcionan los LLM como GPT?

Los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) como GPT (Generative Pre-trained Transformer) son sistemas avanzados de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar texto de manera similar a como lo haría un ser humano. Funcionan mediante un proceso que incluye varias fases clave:

1. Arquitectura Transformer:

• Transformers: Los LLM como GPT se basan en la arquitectura Transformer, que es particularmente eficaz para procesar secuencias de datos, como el lenguaje natural. Un Transformer utiliza mecanismos de atención para dar contexto a cada palabra en una secuencia en relación con todas las demás palabras de esa secuencia.

• Atención: El mecanismo de atención permite al modelo enfocarse en diferentes partes de la entrada al generar una salida, lo que le permite captar relaciones y dependencias a largo plazo en el texto.

2. Entrenamiento a Gran Escala:

• Pre-entrenamiento: Los LLM se entrenan inicialmente en grandes cantidades de texto (como libros, artículos, sitios web, etc.) para aprender el lenguaje. Este proceso implica ajustar los parámetros del modelo para que pueda predecir la siguiente palabra en una oración dada su secuencia anterior.

• Modelo Generativo: GPT es un modelo generativo, lo que significa que no solo puede comprender texto, sino también generarlo. Durante el entrenamiento, el modelo aprende patrones, gramática, hechos, y el estilo de escritura a partir de los datos en los que se entrena.

3. Capacidad de Generación:

• Predicción de Secuencias: Cuando se le da una secuencia de texto, GPT predice cuál es la palabra más probable que siga, basándose en todo lo que ha aprendido durante su entrenamiento. A partir de esta predicción, genera palabras una tras otra para formar una respuesta coherente.

• Contexto y Coherencia: La capacidad del modelo para entender el contexto es clave. A medida que genera texto, tiene en cuenta tanto el texto previo como el contexto general de la conversación o documento.

4. Adaptabilidad:

• Ajuste Fino (Fine-Tuning): Después del pre-entrenamiento, los modelos como GPT pueden ajustarse finamente en tareas específicas, como generación de texto para un dominio particular (medicina, derecho, etc.) o para realizar tareas específicas como traducción, resumen, o respuestas a preguntas.

• Generalización: Aunque los LLM son entrenados en una amplia gama de textos, son capaces de generalizar y adaptarse a nuevos temas o contextos que no necesariamente se encontraban en su conjunto de datos original.

5. Limitaciones y Consideraciones:

• Sesgo y Veracidad: Los modelos GPT pueden generar texto que refleje sesgos presentes en los datos de entrenamiento, y no siempre garantizan la veracidad de la información que producen. Esto requiere un uso cuidadoso y a menudo supervisión humana.

• Memoria Limitada: Aunque GPT puede manejar una cantidad significativa de contexto, tiene una memoria limitada en cuanto a la longitud del texto que puede procesar a la vez, lo que puede afectar la coherencia en respuestas largas o complejas.

¿Que es un API?

Un API (Application Programming Interface, o Interfaz de Programación de Aplicaciones en español) es un conjunto de definiciones y protocolos que permiten que dos aplicaciones o sistemas diferentes se comuniquen entre sí. En esencia, un API es un intermediario que permite que software y aplicaciones interactúen y compartan datos o funcionalidades sin necesidad de que los desarrolladores tengan acceso al código fuente interno del otro software.

Componentes Básicos de un API:

1. EndPoints: Son las direcciones URL específicas a las que se pueden hacer solicitudes para interactuar con el API. Cada endpoint generalmente representa una función o recurso específico.

2. Métodos HTTP: Los APIs suelen usar métodos HTTP (como GET, POST, PUT, DELETE) para indicar la acción que se quiere realizar. Por ejemplo:

• GET: Para solicitar datos.
• POST: Para enviar datos y crear un nuevo recurso.
• PUT: Para actualizar un recurso existente.
• DELETE: Para eliminar un recurso.

3. Solicitudes y Respuestas:

• Solicitud (Request): La aplicación que utiliza el API envía una solicitud al servidor, indicando la acción deseada y cualquier dato necesario.
• Respuesta (Response): El servidor responde con los datos solicitados o una confirmación de que la acción se realizó, a menudo en formato JSON o XML.

4. Autenticación y Autorización: Muchos APIs requieren autenticación (como claves API o tokens) para asegurar que solo los usuarios o aplicaciones autorizados puedan acceder a los recursos.

Ejemplos de Uso de un API:

• Integraciones de Terceros: Un sitio web puede usar un API de pago (como PayPal o Stripe) para procesar transacciones sin tener que desarrollar su propio sistema de pagos.
• Redes Sociales: Aplicaciones pueden usar APIs de redes sociales como Twitter o Facebook para publicar actualizaciones, leer datos de usuarios, o integrar feeds sociales en una página web.
• Servicios en la Nube: APIs permiten interactuar con servicios en la nube como Google Cloud, AWS, o Azure, para gestionar recursos, almacenar datos, o ejecutar aplicaciones.

Beneficios de un API:

• Modularidad: Permite que diferentes partes de un sistema se desarrollen y mantengan por separado.
• Reusabilidad: Funcionalidades desarrolladas en una API pueden ser reutilizadas por diferentes aplicaciones.
• Facilidad de Integración: APIs simplifican la integración entre diferentes sistemas y tecnologías

Conclusiones

El mundo del desarrollo de aplicaciones con AI es un terreno relativamente nuevo en donde están surgiendo varias técnologias e interesados en explorar y diseñar sus propias herramientas, así que en este campo del  desarrollo de AI (al igual que en la programación en general) no existe un solo camino para encontrar la solución y serás tu el encargado de descubrir la mejor opción para integrar inteligencia artificial en tu gestión diaria. 

Steve Acosta,

Director de marketing.