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Un chatbot (originalmente chatterbot ) [1] es una aplicación de software o interfaz web que está diseñada para imitar una conversación humana a través de interacciones de texto o voz. [2] [3] [4] Los chatbots modernos suelen estar en línea y utilizan sistemas de inteligencia artificial generativa que son capaces de mantener una conversación con un usuario en lenguaje natural y simular la forma en que un humano se comportaría como interlocutor. Estos chatbots suelen utilizar aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural , pero existen chatbots más simples desde hace décadas.
Desde finales de 2022, el campo ha ganado una amplia atención debido a la popularidad de ChatGPT de OpenAI , [5] [6] seguido de alternativas como Copilot de Microsoft y Gemini de Google . [7] Estos ejemplos reflejan la práctica reciente de basar dichos productos en amplios modelos de lenguaje fundamentales , como GPT-4 o el modelo de lenguaje Gemini , que se afinan para apuntar a tareas o aplicaciones específicas (es decir, simular una conversación humana, en el caso de los chatbots). Los chatbots también se pueden diseñar o personalizar para apuntar aún más a situaciones más específicas y/o dominios temáticos particulares. [8]
Un área importante en la que los chatbots se han utilizado durante mucho tiempo es en el servicio y soporte al cliente , con varios tipos de asistentes virtuales . [9] Empresas que abarcan una amplia gama de industrias han comenzado a utilizar las últimas tecnologías de inteligencia artificial generativa para impulsar desarrollos más avanzados en dichas áreas. [8]
Como los chatbots funcionan prediciendo respuestas en lugar de conocer el significado de sus respuestas, esto significa que pueden producir contenido que suena coherente pero inexacto o inventado, conocido como " alucinaciones ". Cuando los humanos usan y aplican contenido de chatbot contaminado con alucinaciones, esto da como resultado "basura de bot". [10] Dada la creciente adopción y uso de chatbots para generar contenido, existe la preocupación de que esta tecnología reducirá significativamente el costo que les cuesta a los humanos generar, difundir y consumir basura de bot. [11]
En 1950 se publicó el famoso artículo de Alan Turing " Computing Machinery and Intelligence " [12] , en el que se proponía lo que hoy se denomina el test de Turing como criterio de inteligencia . Este criterio depende de la capacidad de un programa informático de hacerse pasar por un ser humano en una conversación escrita en tiempo real con un juez humano hasta el punto de que el juez no pueda distinguir de forma fiable (basándose únicamente en el contenido de la conversación) entre el programa y un ser humano real. La notoriedad del test propuesto por Turing estimuló un gran interés por el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum , publicado en 1966, que parecía ser capaz de engañar a los usuarios para que creyeran que estaban conversando con un ser humano real. Sin embargo, el propio Weizenbaum no afirmó que ELIZA fuera genuinamente inteligente, y la introducción a su artículo lo presentó más como un ejercicio de desacreditación:
En la inteligencia artificial, las máquinas se comportan de maneras asombrosas, a menudo suficientes para deslumbrar incluso al observador más experimentado. Pero una vez que se desenmascara un programa en particular, una vez que se explica su funcionamiento interno, su magia se desmorona; queda al descubierto como una mera colección de procedimientos. El observador se dice a sí mismo: "Yo podría haber escrito eso". Con ese pensamiento, mueve el programa en cuestión del estante marcado como "inteligente" al reservado para las curiosidades. El objetivo de este artículo es provocar precisamente esa reevaluación del programa que está a punto de ser "explicado". Pocos programas lo han necesitado más que él. [13]
El método de funcionamiento clave de ELIZA (copiado por los diseñadores de chatbots desde entonces) implica el reconocimiento de palabras o frases clave en la entrada y la salida de las correspondientes respuestas preparadas o preprogramadas que pueden hacer avanzar la conversación de una manera aparentemente significativa (por ejemplo, respondiendo a cualquier entrada que contenga la palabra "MADRE" con "CUÉNTAME MÁS SOBRE TU FAMILIA"). [13] De este modo se genera una ilusión de comprensión, aunque el procesamiento involucrado haya sido meramente superficial. ELIZA demostró que una ilusión de este tipo es sorprendentemente fácil de generar porque los jueces humanos están muy dispuestos a dar el beneficio de la duda cuando las respuestas conversacionales pueden interpretarse como "inteligentes".
Los diseñadores de interfaces han llegado a comprender que la disposición de los seres humanos a interpretar la salida de la computadora como si fuera genuinamente conversacional (incluso cuando en realidad se basa en una comparación de patrones bastante simple) puede aprovecharse para fines útiles. La mayoría de las personas prefieren interactuar con programas que son similares a los humanos, y esto le da a las técnicas de estilo chatbot un papel potencialmente útil en sistemas interactivos que necesitan obtener información de los usuarios, siempre que esa información sea relativamente sencilla y se enmarque en categorías predecibles. Así, por ejemplo, los sistemas de ayuda en línea pueden emplear de manera útil las técnicas de chatbot para identificar el área de ayuda que requieren los usuarios, lo que potencialmente proporciona una interfaz "más amigable" que un sistema de búsqueda o menú más formal. Este tipo de uso ofrece la posibilidad de trasladar la tecnología de chatbot del "estante ... reservado para curiosidades" de Weizenbaum al marcado como "métodos computacionales genuinamente útiles".
Entre los primeros chatbots más notables se encuentran ELIZA (1966) y PARRY (1972). [14] [15] [16] [17] Entre los programas notables más recientes se incluyen ALICE , Jabberwacky y DUDE ( Agence Nationale de la Recherche y CNRS 2006). Si bien ELIZA y PARRY se usaban exclusivamente para simular conversaciones mecanografiadas, muchos chatbots ahora incluyen otras características funcionales, como juegos y capacidades de búsqueda web . En 1984, se publicó un libro llamado The Policeman's Beard is Half Constructed , supuestamente escrito por el chatbot Racter (aunque el programa tal como se lanzó no habría sido capaz de hacerlo). [18]
Desde 1978 [19] hasta algún tiempo después de 1983, [20] el proyecto CYRUS dirigido por Janet Kolodner construyó un chatbot que simulaba a Cyrus Vance (57.º Secretario de Estado de los Estados Unidos ). Utilizaba el razonamiento basado en casos y actualizaba su base de datos diariamente analizando las noticias de United Press International . El programa no pudo procesar las noticias posteriores a la sorpresiva renuncia de Cyrus Vance en abril de 1980, y el equipo construyó otro chatbot que simulaba a su sucesor, Edmund Muskie . [21] [20]
Un campo pertinente de investigación de IA es el procesamiento del lenguaje natural . Por lo general, los campos de IA débil emplean software especializado o lenguajes de programación creados específicamente para la función específica requerida. Por ejemplo, ALICE utiliza un lenguaje de marcado llamado AIML, [3] que es específico para su función como agente conversacional , y desde entonces ha sido adoptado por varios otros desarrolladores de los llamados Alicebots . Sin embargo, ALICE todavía se basa puramente en técnicas de coincidencia de patrones sin ninguna capacidad de razonamiento, la misma técnica que ELIZA estaba utilizando en 1966. Esta no es una IA fuerte, que requeriría sapiencia y habilidades de razonamiento lógico .
Jabberwacky aprende nuevas respuestas y contextos en función de las interacciones de los usuarios en tiempo real , en lugar de basarse en una base de datos estática . Algunos chatbots más recientes también combinan el aprendizaje en tiempo real con algoritmos evolutivos que optimizan su capacidad de comunicación en función de cada conversación mantenida. Aun así, actualmente no existe una inteligencia artificial conversacional de propósito general, y algunos desarrolladores de software se centran en el aspecto práctico, la recuperación de información .
Los concursos de chatbots se centran en el test de Turing o en objetivos más específicos. Dos de estos concursos anuales son el Premio Loebner y el Chatterbox Challenge (este último no está disponible desde 2015, pero aún se pueden encontrar materiales en los archivos web). [22]
Los chatbots pueden utilizar redes neuronales artificiales como modelo de lenguaje . Por ejemplo, los transformadores generativos preentrenados (GPT), que utilizan la arquitectura de transformadores , se han vuelto comunes para construir chatbots sofisticados. El "preentrenamiento" en su nombre se refiere al proceso de entrenamiento inicial en un gran corpus de texto , que proporciona una base sólida para que el modelo funcione bien en tareas posteriores con cantidades limitadas de datos específicos de la tarea. Un ejemplo de un chatbot GPT es ChatGPT . [23] A pesar de las críticas por su precisión y su tendencia a "alucinar", es decir, a emitir con confianza información falsa e incluso citar fuentes inexistentes, ChatGPT ha ganado atención por sus respuestas detalladas y su conocimiento histórico. Otro ejemplo es BioGPT, desarrollado por Microsoft , que se centra en responder preguntas biomédicas . [24] [25] En noviembre de 2023, Amazon anunció un nuevo chatbot, llamado Q, para que la gente lo use en el trabajo. [26]
DBpedia creó un chatbot durante el GSoC de 2017. [27] [28] [29] Puede comunicarse a través de Facebook Messenger (ver el artículo Master of Code Global).
Los chatbots de muchas empresas funcionan en aplicaciones de mensajería o simplemente a través de SMS . Se utilizan para atención al cliente, ventas y marketing B2C . [30]
En 2016, Facebook Messenger permitió a los desarrolladores colocar chatbots en su plataforma. Se crearon 30.000 bots para Messenger en los primeros seis meses, cifra que aumentó a 100.000 en septiembre de 2017. [31]
Desde septiembre de 2017, esto también forma parte de un programa piloto en WhatsApp. Las aerolíneas KLM y Aeroméxico anunciaron su participación en las pruebas; [32] [33] [34] [35] ambas aerolíneas habían lanzado previamente servicios de atención al cliente en la plataforma Facebook Messenger.
Los bots suelen aparecer como uno de los contactos del usuario, pero a veces pueden actuar como participantes en un chat grupal .
Muchos bancos, aseguradoras, empresas de medios, empresas de comercio electrónico, aerolíneas, cadenas hoteleras, minoristas, proveedores de atención médica, entidades gubernamentales y cadenas de restaurantes han utilizado chatbots para responder preguntas simples , aumentar la participación del cliente , [36] para promociones y para ofrecer formas adicionales de realizar pedidos. [37] Los chatbots también se utilizan en investigaciones de mercado para recopilar respuestas breves de encuestas. [38]
Un estudio de 2017 mostró que el 4% de las empresas usaban chatbots. [39] Según un estudio de 2016, el 80% de las empresas dijeron que tenían la intención de tener uno para 2020. [40]
Las generaciones anteriores de chatbots estaban presentes en los sitios web de las empresas, por ejemplo, Ask Jenn de Alaska Airlines , que debutó en 2008 [41] o el agente de servicio al cliente virtual de Expedia , que se lanzó en 2011. [41] [42] La nueva generación de chatbots incluye "Rocky", impulsado por IBM Watson , presentado en febrero de 2017 por la empresa de comercio electrónico Rare Carat , con sede en la ciudad de Nueva York , para proporcionar información a los posibles compradores de diamantes. [43] [44]
Los especialistas en marketing utilizan este método para crear secuencias de mensajes, de forma muy similar a una secuencia de respuesta automática . Estas secuencias se pueden activar mediante la aceptación del usuario o el uso de palabras clave en las interacciones del usuario. Una vez que se produce un desencadenante, se envía una secuencia de mensajes hasta la siguiente respuesta prevista del usuario. Cada respuesta del usuario se utiliza en el árbol de decisiones para ayudar al chatbot a navegar por las secuencias de respuestas para enviar el mensaje de respuesta correcto.
Otras empresas exploran formas en las que pueden usar chatbots internamente, por ejemplo, para atención al cliente, recursos humanos o incluso en proyectos de Internet de las cosas (IoT). Overstock.com , por ejemplo, ha lanzado un chatbot llamado Mila para automatizar ciertos procesos simples pero que consumen mucho tiempo cuando se solicita una licencia por enfermedad. [45] Otras grandes empresas como Lloyds Banking Group , Royal Bank of Scotland , Renault y Citroën ahora están utilizando asistentes en línea automatizados en lugar de centros de llamadas con humanos para proporcionar un primer punto de contacto. Un ecosistema empresarial de chatbot SaaS ha estado creciendo de manera constante desde la Conferencia F8 cuando Mark Zuckerberg de Facebook reveló que Messenger permitiría chatbots en la aplicación. [46] En grandes empresas, como en hospitales y organizaciones de aviación, los arquitectos de TI están diseñando arquitecturas de referencia para chatbots inteligentes que se utilizan para desbloquear y compartir conocimiento y experiencia en la organización de manera más eficiente, y reducir significativamente los errores en las respuestas de los servicios de asistencia de expertos. [47] Estos chatbots inteligentes hacen uso de todo tipo de inteligencia artificial, como moderación de imágenes y comprensión del lenguaje natural (NLU), generación de lenguaje natural (NLG), aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Los chatbots tienen un gran potencial para servir como una fuente alternativa de servicio al cliente. [48] Muchas organizaciones bancarias de alta tecnología buscan integrar soluciones automatizadas basadas en IA, como los chatbots, en su servicio al cliente para brindar una asistencia más rápida y económica a sus clientes, quienes se sienten cada vez más cómodos con la tecnología. En particular, los chatbots pueden llevar a cabo un diálogo de manera eficiente, generalmente reemplazando otras herramientas de comunicación como el correo electrónico, el teléfono o los SMS . En la banca, su principal aplicación está relacionada con el servicio al cliente rápido que responde a solicitudes comunes, así como con el soporte transaccional.
Las técnicas de aprendizaje profundo se pueden incorporar en aplicaciones de chatbot para permitirles mapear conversaciones entre usuarios y agentes de servicio al cliente, especialmente en las redes sociales. [49] Las investigaciones han demostrado que los métodos que incorporan aprendizaje profundo pueden aprender estilos de escritura de una marca y transferirlos a otra, promoviendo la imagen de la marca en las plataformas de redes sociales. [49] Los chatbots pueden crear nuevas formas de interacción entre marcas y usuarios, lo que puede ayudar a mejorar el desempeño de la marca y permitir que los usuarios obtengan "beneficios sociales, informativos y económicos". [49]
Varios estudios informan de una reducción significativa en el coste de los servicios de atención al cliente, que se espera que genere miles de millones de dólares de ahorro económico en los próximos diez años. [50] En 2019, Gartner predijo que para 2021, el 15% de todas las interacciones de servicio al cliente a nivel mundial serán manejadas completamente por IA. [51] Un estudio de Juniper Research en 2019 estima que las ventas minoristas resultantes de interacciones basadas en chatbots alcanzarán los 112 mil millones de dólares para 2023. [52]
Desde 2016, cuando Facebook permitió a las empresas ofrecer soporte automatizado al cliente, orientación sobre comercio electrónico, contenido y experiencias interactivas a través de chatbots, se desarrolló una gran variedad de chatbots para la plataforma Facebook Messenger. [53]
En 2016, el Banco Tochka, con sede en Rusia, lanzó el primer bot de Facebook del mundo para una variedad de servicios financieros, incluida la posibilidad de realizar pagos. [54]
En julio de 2016, Barclays Africa también lanzó un chatbot en Facebook, convirtiéndose en el primer banco en hacerlo en África. [55]
El tercer banco más grande de Francia por activos totales [56] Société Générale lanzó su chatbot llamado SoBot en marzo de 2018. Si bien el 80% de los usuarios de SoBot expresaron su satisfacción después de haberlo probado, el director adjunto de Société Générale, Bertrand Cozzarolo, declaró que nunca reemplazará la experiencia brindada por un asesor humano. [57]
Las ventajas de utilizar chatbots para las interacciones con los clientes en la banca incluyen la reducción de costos, el asesoramiento financiero y el soporte 24 horas al día, 7 días a la semana. [58] [59]
Los chatbots también están apareciendo en la industria de la salud. [60] [61] Un estudio sugirió que los médicos en los Estados Unidos creían que los chatbots serían más beneficiosos para programar citas médicas, localizar clínicas de salud o proporcionar información sobre medicamentos. [62]
El chatbot GPT ChatGPT puede responder consultas de los usuarios relacionadas con la promoción de la salud y la prevención de enfermedades, como la detección y la vacunación . [63] WhatsApp se ha asociado con la Organización Mundial de la Salud (OMS) para crear un servicio de chatbot que responde a las preguntas de los usuarios sobre COVID-19 . [64]
En 2020, el Gobierno de la India lanzó un chatbot llamado MyGov Corona Helpdesk, [65] que funcionaba a través de WhatsApp y ayudaba a las personas a acceder a información sobre la pandemia del coronavirus (COVID-19). [66] [67]
Algunos grupos de pacientes aún se muestran reacios a utilizar chatbots. Un estudio de métodos mixtos mostró que las personas aún dudan en utilizar chatbots para su atención médica debido a la escasa comprensión de la complejidad tecnológica, la falta de empatía y las preocupaciones sobre la ciberseguridad. [68] El análisis mostró que, si bien el 6 % había oído hablar de un chatbot de salud y el 3 % tenía experiencia en su uso, el 67 % percibía que era probable que utilizara uno en un plazo de 12 meses. La mayoría de los participantes utilizarían un chatbot de salud para buscar información de salud general (78 %), reservar una cita médica (78 %) y buscar servicios de salud locales (80 %). Sin embargo, un chatbot de salud se percibía como menos adecuado para buscar resultados de pruebas médicas y buscar asesoramiento especializado, como salud sexual.
El análisis de las variables actitudinales mostró que la mayoría de los participantes manifestaron su preferencia por hablar de su salud con los médicos (73%) y tener acceso a información sanitaria fiable y precisa (93%). Mientras que el 80% sentía curiosidad por las nuevas tecnologías que podrían mejorar su salud, el 66% afirmó que solo acudía al médico cuando experimentaba un problema de salud y el 65% pensaba que un chatbot era una buena idea. El 30% manifestó que no le gustaba hablar con ordenadores, el 41% sentía que sería extraño hablar de asuntos de salud con un chatbot y aproximadamente la mitad no estaba segura de poder confiar en los consejos que daba un chatbot. Por tanto, la fiabilidad percibida, las actitudes individuales hacia los bots y el desagrado por hablar con ordenadores son las principales barreras para los chatbots de salud. [63]
En Nueva Zelanda se ha desarrollado el chatbot SAM (abreviatura de Semantic Analysis Machine [69] , creado por Nick Gerritsen de Touchtech [70] ). Está diseñado para compartir sus opiniones políticas, por ejemplo sobre temas como el cambio climático, la atención sanitaria y la educación, etc. Habla con la gente a través de Facebook Messenger. [71] [72] [73] [74]
En 2022, el chatbot "Leader Lars" o "Leder Lars" fue nominado por el Partido Sintético para presentarse a las elecciones parlamentarias danesas , [75] y fue creado por el colectivo de artistas Computer Lars. [76] El líder Lars se diferenciaba de los políticos virtuales anteriores al liderar un partido político y al no pretender ser un candidato objetivo. [77] Este chatbot participó en debates críticos sobre política con usuarios de todo el mundo. [78]
En la India , el gobierno estatal ha lanzado un chatbot para su plataforma Aaple Sarkar, [79] que proporciona acceso conversacional a información sobre los servicios públicos gestionados. [80] [81]
Los chatbots se han utilizado en distintos niveles de los departamentos gubernamentales, incluidos los contextos locales, nacionales y regionales. Los chatbots se utilizan para proporcionar servicios como ciudadanía e inmigración, administración de tribunales, ayuda financiera y consultas sobre los derechos de los migrantes. Por ejemplo, EMMA responde a más de 500.000 consultas mensuales sobre servicios de ciudadanía e inmigración en los EE. UU. [82]
Los chatbots también se han incorporado a dispositivos que no están pensados principalmente para la informática, como los juguetes. [83]
Hello Barbie es una versión de la muñeca conectada a Internet que utiliza un chatbot proporcionado por la empresa ToyTalk, [84] que anteriormente utilizó el chatbot para una variedad de personajes basados en teléfonos inteligentes para niños. [85] Los comportamientos de estos personajes están limitados por un conjunto de reglas que, en efecto, emulan a un personaje en particular y producen una historia. [86]
La muñeca My Friend Cayla se comercializó como una línea de muñecas de 18 pulgadas (46 cm) que utiliza tecnología de reconocimiento de voz junto con una aplicación móvil Android o iOS para reconocer el habla del niño y mantener una conversación. Al igual que la muñeca Hello Barbie, generó controversia debido a las vulnerabilidades de la pila Bluetooth de la muñeca y su uso de datos recopilados del habla del niño.
La computadora Watson de IBM se ha utilizado como base para juguetes educativos basados en chatbots para empresas como CogniToys, [83] destinados a interactuar con niños con fines educativos. [87]
Los chatbots maliciosos se utilizan con frecuencia para llenar las salas de chat con spam y anuncios imitando el comportamiento y las conversaciones humanas o para incitar a las personas a revelar información personal, como números de cuenta bancaria. Se los encontró comúnmente en Yahoo! Messenger , Windows Live Messenger , AOL Instant Messenger y otros protocolos de mensajería instantánea . También se ha publicado un informe sobre un chatbot utilizado en un anuncio personal falso en el sitio web de un servicio de citas. [88]
Tay , un chatbot de inteligencia artificial diseñado para aprender de interacciones anteriores, causó una gran controversia debido a que fue blanco de ataques de trolls de Internet en Twitter. Poco después de su lanzamiento, el bot fue explotado y, con su capacidad de "repetir después de mí", comenzó a publicar respuestas racistas, sexistas y controvertidas para los usuarios de Twitter. [89] Esto sugiere que, aunque el bot aprendió de manera efectiva de la experiencia, no se implementó la protección adecuada para evitar el uso indebido. [90]
Si un algoritmo de envío de mensajes de texto pudiera hacerse pasar por un humano en lugar de un chatbot, su mensaje sería más creíble. Por lo tanto, los chatbots que parecieran humanos pero con identidades en línea bien diseñadas podrían comenzar a difundir noticias falsas que parezcan plausibles, por ejemplo, haciendo afirmaciones falsas durante una elección. Con suficientes chatbots, incluso podría ser posible lograr una prueba social artificial . [91] [92]
La seguridad de los datos es una de las principales preocupaciones de las tecnologías de chatbot. Las amenazas a la seguridad y las vulnerabilidades del sistema son debilidades que suelen ser explotadas por usuarios malintencionados. El almacenamiento de datos de los usuarios y de comunicaciones pasadas, que es muy valioso para la formación y el desarrollo de los chatbots, también puede dar lugar a amenazas a la seguridad. [93] Los chatbots que operan en redes de terceros pueden estar sujetos a diversos problemas de seguridad si los propietarios de las aplicaciones de terceros tienen políticas con respecto a los datos de los usuarios que difieren de las del chatbot. [93] Las amenazas a la seguridad se pueden reducir o prevenir incorporando mecanismos de protección. La autenticación de usuarios , el cifrado de extremo a extremo del chat y los mensajes autodestructivos son algunas soluciones eficaces para resistir posibles amenazas a la seguridad. [93]
La creación e implementación de chatbots es un área en desarrollo, muy relacionada con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático , por lo que las soluciones proporcionadas, si bien poseen ventajas obvias, tienen algunas limitaciones importantes en términos de funcionalidades y casos de uso. Sin embargo, esto está cambiando con el tiempo.
Las limitaciones más comunes se enumeran a continuación: [94]
En 2023, la Asociación Nacional de Trastornos Alimentarios, con sede en EE. UU., reemplazó el personal de su línea de ayuda humana por un chatbot, pero tuvo que desconectarlo después de que los usuarios informaran haber recibido consejos perjudiciales de este. [97] [98] [99]
Los chatbots están cada vez más presentes en las empresas y, a menudo, se utilizan para automatizar tareas que no requieren talentos especializados. Dado que el servicio de atención al cliente se realiza a través de aplicaciones de mensajería y llamadas telefónicas, hay cada vez más casos de uso en los que la implementación de chatbots ofrece a las organizaciones un claro retorno de la inversión. Los trabajadores de los centros de atención telefónica pueden correr un riesgo especial a causa de los chatbots impulsados por IA. [100]
Empleos de chatbot
Los desarrolladores de chatbots crean, depuran y mantienen aplicaciones que automatizan los servicios de atención al cliente u otros procesos de comunicación. Sus tareas incluyen revisar y simplificar el código cuando sea necesario. También pueden ayudar a las empresas a implementar bots en sus operaciones.
Un estudio de Forrester (junio de 2017) predijo que el 25% de todos los empleos se verían afectados por las tecnologías de IA para 2019. [101]
La ingeniería de indicaciones , la tarea de diseñar y refinar indicaciones (entradas) que conducen a las respuestas deseadas generadas por IA, ha ganado una demanda y popularidad significativas en los últimos años, con el advenimiento de modelos sofisticados, en particular la serie GPT de OpenAI (que aún contiene fallas y limitaciones notables, como se describió anteriormente).
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Medios relacionados con Chatbots en Wikimedia Commons
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