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Chatbot

Un chatbot asistente virtual El chatbot ELIZA de 1966 Un chatbot (originalmente chatterbot ) [ 1 ] es una aplicación de software o interfaz web diseñada para conversar mediante ...

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Un chatbot asistente virtual
El chatbot ELIZA de 1966

Un chatbot (originalmente chatterbot ) [ 1 ] es una aplicación de software o interfaz web diseñada para conversar mediante texto o voz. [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] Los chatbots modernos suelen estar en línea y utilizan sistemas de inteligencia artificial generativa capaces de mantener una conversación con un usuario en lenguaje natural y simular el comportamiento de un humano como interlocutor. Estos chatbots suelen utilizar aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural . Existen chatbots más sencillos desde hace décadas.

Los chatbots ganaron popularidad durante el auge de la IA en la década de 2020, con el lanzamiento de chatbots de IA generativa como ChatGPT , Gemini , Claude y Grok . Estos chatbots suelen utilizar modelos de lenguaje grandes y optimizados para generar texto.

Un área importante donde los chatbots se han utilizado durante mucho tiempo es el servicio y soporte al cliente , con varios tipos de asistentes virtuales . [ 5 ]

Historia

Prueba de Turing

En 1950, Alan Turing publicó un artículo titulado " Máquinas de computación e inteligencia " en el que propuso lo que hoy se conoce como la prueba de Turing como criterio de inteligencia . Este criterio se basa en la capacidad de un programa informático para suplantar la identidad de un ser humano en una conversación escrita en tiempo real con un juez humano, hasta el punto de que el juez sea incapaz de distinguir de forma fiable, basándose únicamente en el contenido de la conversación, entre el programa y un ser humano real. [ 6 ]

Los primeros chatbots

El programa ELIZA de Joseph Weizenbaum se publicó por primera vez en 1966. Weizenbaum no afirmó que ELIZA fuera realmente inteligente, y la introducción a su artículo lo presentó más bien como un ejercicio de refutación:

In artificial intelligence, machines are made to behave in wondrous ways, often sufficient to dazzle even the most experienced observer. But once a particular program is unmasked, once its inner workings are explained, its magic crumbles away; it stands revealed as a mere collection of procedures. The observer says to himself "I could have written that". With that thought, he moves the program in question from the shelf marked "intelligent", to that reserved for curios. The object of this paper is to cause just such a re-evaluation of the program about to be "explained". Few programs ever needed it more.[7]

ELIZA's key method of operation involves the recognition of clue words or phrases in the input, and the output of the corresponding pre-prepared or pre-programmed responses that can move the conversation forward in an apparently meaningful way (e.g. by responding to any input that contains the word 'MOTHER' with 'TELL ME MORE ABOUT YOUR FAMILY').[7] Thus an illusion of understanding is generated, even though the processing involved has been merely superficial. ELIZA showed that such an illusion is surprisingly easy to generate because human judges are ready to give the benefit of the doubt when conversational responses are capable of being interpreted as "intelligent".

Following ELIZA, psychiatrist Kenneth Colby developed PARRY in 1972.[8][9][10][11]

From 1978[12] to some time after 1983,[13] the CYRUS project led by Janet Kolodner constructed a chatbot simulating Cyrus Vance (57th United States Secretary of State). It used case-based reasoning, and updated its database daily by parsing wire news from United Press International. The program was unable to process the news items subsequent to the surprise resignation of Cyrus Vance in April 1980, and the team constructed another chatbot simulating his successor, Edmund Muskie.[14][13]

In 1984, an interactive version of the program Racter was released which acted as a chatbot.[15]

ALICE se lanzó en 1995. Utiliza un lenguaje de marcado llamado AIML [ 3 ] , específico para su función como agente conversacional , y que desde entonces ha sido adoptado por varios desarrolladores de los llamados Alicebots. ALICE es una IA débil sin capacidad de razonamiento. Se basa en una técnica de reconocimiento de patrones similar a la de ELIZA en 1966. No se trata de una IA fuerte, que requeriría sapiencia y capacidad de razonamiento lógico .

Jabberwacky , lanzado en 1997, aprende nuevas respuestas y contexto basándose en las interacciones del usuario en tiempo real , en lugar de basarse en una base de datos estática .

Las competiciones de chatbots se centran en la prueba de Turing o en objetivos más específicos. Dos de estos concursos anuales son el Premio Loebner y el Chatterbox Challenge (este último está fuera de línea desde 2015, sin embargo, aún se pueden encontrar materiales en archivos web). [ 16 ]

Antes de la generación actual de grandes modelos de lenguaje, Gavagai, una empresa emergente sueca de tecnología del lenguaje, creó un bot basado en Twitter en 2015 [ 17 ] y DBpedia creó un chatbot durante el Google Summer of Code de 2017 [ 18 ] que se comunicaba a través de Facebook Messenger .

Chatbots modernos basados ​​en grandes modelos de lenguaje

Una conversación de Character.ai con un chatbot que simula al filósofo Wittgenstein.

Los chatbots modernos, como ChatGPT, suelen basarse en grandes modelos lingüísticos fundamentales llamados transformadores generativos preentrenados (GPT). Se basan en una arquitectura de aprendizaje profundo denominada transformador , que contiene redes neuronales artificiales . Generan texto tras ser entrenados con un gran corpus de texto y poseen capacidades emergentes para las que no han sido entrenados específicamente.

Los chatbots integrados en aplicaciones y sitios web pueden llamar a modelos de generación de imágenes o buscar en la web. [ 19 ] [ 20 ] Algunas plataformas también permiten a los usuarios interactuar con interfaces conversacionales directamente a través de entornos de chat basados ​​en la web, lo que permite asistencia en tiempo real, generación de contenido y automatización de tareas sin necesidad de instalar software.

Solicitud

aplicaciones de mensajería

Muchos chatbots de empresas funcionan en aplicaciones de mensajería o simplemente mediante SMS . Se utilizan para el servicio al cliente B2C , ventas y marketing. [ 21 ]

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. [ 22 ]

Desde septiembre de 2017, esto también ha sido parte de un programa piloto en WhatsApp. Las aerolíneas KLM y Aeroméxico anunciaron su participación en las pruebas; [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] ambas aerolíneas habían lanzado previamente servicios 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 de comunicación, empresas de comercio electrónico, aerolíneas, cadenas hoteleras, minoristas, proveedores de atención médica, entidades gubernamentales y cadenas de restaurantes han utilizado chatbots para responder preguntas sencillas , aumentar la participación del cliente , [ 27 ] para promoción y para ofrecer formas adicionales de realizar pedidos. [ 28 ] Los chatbots también se utilizan en la investigación de mercado para recopilar respuestas breves a encuestas. [ 29 ]

Un estudio de 2017 mostró que el 4% de las empresas utilizaban chatbots. [ 30 ] En un estudio de 2016, el 80% de las empresas dijeron que tenían la intención de tener uno para 2020. [ 31 ]

Como parte de las aplicaciones y sitios web de la empresa.

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 [ 32 ], o el agente virtual de atención al cliente de Expedia , que se lanzó en 2011. [ 32 ] [ 33 ] La nueva generación de chatbots incluye a "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. [ 34 ] [ 35 ]

Secuencias de chatbot

Los profesionales del marketing utilizan secuencias de mensajes predefinidas, muy similares a las de un autorrespondedor . Estas secuencias pueden activarse mediante la suscripción del usuario o el uso de palabras clave en sus interacciones. Tras la activación, se envía una secuencia de mensajes hasta la siguiente respuesta prevista del usuario. Cada respuesta se utiliza en el árbol de decisiones para ayudar al chatbot a navegar por las secuencias de respuesta y enviar el mensaje correcto.

Plataformas internas de la empresa

Las empresas han utilizado chatbots para la atención al cliente, recursos humanos o en proyectos de Internet de las Cosas (IoT). Overstock.com , por ejemplo, ha lanzado un chatbot llamado Mila para intentar automatizar ciertos procesos cuando los empleados de atención al cliente solicitan baja por enfermedad. [ 36 ] Otras grandes empresas como Lloyds Banking Group, Royal Bank of Scotland, Renault y Citroën ahora utilizan chatbots en lugar de centros de llamadas con personal humano para proporcionar un primer punto de contacto. En grandes empresas, como hospitales y organizaciones de aviación, los chatbots también se utilizan para compartir información dentro de las organizaciones y para asistir y reemplazar los servicios de atención al cliente. [ 37 ]

Servicio al cliente

Se han propuesto los chatbots como sustitutos de los departamentos de atención al cliente . [ 38 ] En 2026, The Financial Times informó sobre chatbots con capacidad de agencia que podrían realizar compras para los clientes una vez recibidas las instrucciones. [ 39 ]

En 2016, el banco ruso Tochka Bank lanzó un chatbot en Facebook para una variedad de servicios financieros, incluyendo la posibilidad de realizar pagos. [ 40 ] En julio de 2016, Barclays Africa también lanzó un chatbot en Facebook. [ 41 ]

Cuidado de la salud

Los chatbots también están apareciendo en la industria de la salud. [ 42 ] [ 43 ] 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. [ 44 ] Una revisión de 2025 encontró que los participantes a menudo calificaron las respuestas de los chatbots como más empáticas que las de los médicos. [ 45 ]

En 2020, WhatsApp trabajó con la Organización Mundial de la Salud y el Gobierno de la India para crear chatbots que respondieran a las preguntas de los usuarios sobre la COVID-19 . [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ]

In 2023, US-based National Eating Disorders Association replaced its human helpline staff with a chatbot but had to take it offline after users reported receiving harmful advice from it.[50][51][52]

Politics

In New Zealand, the chatbot SAM – short for Semantic Analysis Machine[53] – has been developed by Nick Gerritsen of Touchtech.[54] It is designed to share its political thoughts, for example on topics such as climate change, healthcare and education, etc. It talks to people through Facebook Messenger.[55][56][57][58]

In 2022, the chatbot "Leader Lars" or "Leder Lars" was nominated for The Synthetic Party to run in the Danish parliamentary election,[59] and was built by the artist collective Computer Lars.[60] Leader Lars differed from earlier virtual politicians by leading a political party and by not pretending to be an objective candidate.[61] This chatbot engaged in critical discussions on politics with users from around the world.[62]

In India, the state government has launched a chatbot for its Aaple Sarkar platform,[63] which provides conversational access to information regarding public services managed.[64][65]

Toys

Chatbots have also been incorporated into devices not primarily meant for computing, such as toys.[66]

Hello Barbie is an Internet-connected version of the doll that uses a chatbot provided by the company ToyTalk,[67] which previously used the chatbot for a range of smartphone-based characters for children.[68] These characters' behaviors are constrained by a set of rules that in effect emulate a particular character and produce a storyline.[69]

The My Friend Cayla doll was marketed as a line of 18-inch (46 cm) dolls which uses speech recognition technology in conjunction with an Android or iOS mobile app to recognize the child's speech and have a conversation. Like the Hello Barbie doll, it attracted controversy due to vulnerabilities with the doll's Bluetooth stack and its use of data collected from the child's speech.

IBM's Watson computer has been used as the basis for chatbot-based educational toys for companies such as CogniToys,[66] intended to interact with children for educational purposes.[70]

Malicious use

Malicious chatbots are frequently used to fill chat rooms with spam and advertisements by mimicking human behavior and conversations or to entice people into revealing personal information, such as bank account numbers. They were commonly found on Yahoo! Messenger, Windows Live Messenger, AOL Instant Messenger and other instant messaging protocols. There has also been a published report of a chatbot used in a fake personal ad on a dating service's website.[71]

Tay, an AI chatbot designed to learn from previous interactions, caused major controversy after being targeted by internet trolls on Twitter. Soon after its launch, the bot was exploited, and with its "repeat after me" capability, it started releasing racist, sexist, and controversial responses to Twitter users.[72] This suggests that although the bot learned effectively from experience, adequate protection was not put in place to prevent misuse.[73]

If a text-sending algorithm can pass itself off as a human instead of a chatbot, its message would be more credible. Therefore, human-seeming chatbots with well-crafted online identities could start scattering fake news that seems plausible, for instance making false claims during an election. With enough chatbots, it might be even possible to achieve artificial social proof.[74][75]

Data security

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 usuario y comunicaciones pasadas, que son muy valiosas para el entrenamiento y desarrollo de los chatbots, también puede dar lugar a amenazas a la seguridad. [ 76 ] 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 usuario que difieren de las del chatbot. [ 76 ] Las amenazas a la seguridad pueden reducirse o prevenirse mediante la incorporación de 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. [ 76 ]

Salud mental

Los chatbots han demostrado ser una tecnología emergente utilizada en el campo de la salud mental. Su uso puede alentar a los usuarios a buscar asesoramiento sobre temas de salud mental como un medio para evitar la estigmatización que puede surgir al compartir dichos temas con otras personas. [ 77 ] Esto se debe a que los chatbots pueden brindar una sensación de privacidad y anonimato al compartir información sensible, además de proporcionar un espacio que permite al usuario estar libre de juicios. [ 77 ] Un ejemplo de esto se puede ver en un estudio que encontró que, dado que tanto las redes sociales como los chatbots de IA son posibles vías para expresar la salud mental en línea, los usuarios estaban más dispuestos a compartir sus emociones más oscuras y depresivas con el chatbot. [ 77 ] Los usuarios también pueden recurrir a los chatbots porque sus respuestas pueden percibirse como empáticas y de apoyo emocional. [ 78 ]

Los hallazgos demuestran que los chatbots tienen un gran potencial en situaciones en las que a los usuarios les resulta difícil contactar con familiares o amigos para obtener apoyo. [ 77 ] Se ha observado que demuestran la capacidad de brindar a los jóvenes "diversos tipos de apoyo social, como apoyo de evaluación, informativo, emocional e instrumental". [ 77 ] Los estudios han encontrado que los chatbots pueden ayudar a los usuarios a gestionar problemas como la depresión y la ansiedad. [ 77 ] Algunos ejemplos de chatbots que cumplen esta función son "Woebot, Wysa, Vivibot y Tess". [ 77 ]

La evidencia indica que cuando los chatbots de salud mental interactúan con los usuarios, tienden a seguir ciertos flujos de conversación. [ 79 ] Estos son la conversación guiada, la conversación semiguiada y la conversación abierta. [ 79 ] La más popular, la conversación guiada, "solo permite a los usuarios comunicarse con el chatbot con respuestas predefinidas por este. No permite ningún tipo de entrada abierta por parte de los usuarios". [ 79 ] También se ha observado en un estudio que analiza los métodos empleados por varios chatbots de salud mental, que la mayoría de ellos empleaban una forma de terapia cognitivo-conductual con el usuario. [ 79 ]

Efectos adversos

La investigación ha identificado posibles barreras de entrada relacionadas con el uso de chatbots para la salud mental. [ 80 ] Existen preocupaciones constantes sobre la privacidad al compartir datos personales de los usuarios en los registros de chat con los chatbots. [ 80 ] Hay una falta de disposición por parte de las personas de menor nivel socioeconómico para adoptar interacciones con chatbots como una forma significativa de mejorar la salud mental. [ 80 ] Si bien los chatbots pueden detectar emociones humanas simples en las interacciones con los usuarios, son incapaces de replicar el nivel de empatía que tienen los terapeutas humanos. [ 80 ]

Debido a que los chatbots son modelos de aprendizaje de lenguaje entrenados con numerosos conjuntos de datos, existe el problema del sesgo algorítmico . [ 80 ] Los chatbots con sesgos inherentes a su entrenamiento pueden manifestarse contra personas de ciertos antecedentes y dar lugar a la transmisión de información incorrecta. [ 80 ]

Hay una falta de investigación sobre cómo exactamente estas interacciones ayudan en la vida real del usuario. [ 79 ] Existen preocupaciones con respecto a la seguridad de los usuarios al interactuar con dichos chatbots. [ 79 ] Cuando se realizan mejoras y avances en estas tecnologías, cómo esto puede afectar a los humanos no es una prioridad. [ 79 ] Es posible que esto pueda conducir a "consecuencias negativas no deseadas, como sesgos, respuestas inadecuadas y fallidas, y problemas de privacidad". [ 79 ]

Un riesgo en el uso de chatbots para abordar la salud mental es el aumento del aislamiento, así como la falta de apoyo en momentos de crisis. [ 79 ] Un estudio de 2025 de la Universidad Sentio evaluó cómo seis chatbots importantes respondieron a las revelaciones de riesgo de suicidio y otras crisis agudas de salud mental, y encontró que ninguno cumplió consistentemente con los estándares de seguridad determinados por los clínicos. [ 81 ] Otro riesgo notable es la falta general de una comprensión sólida de la salud mental. [ 79 ] Los estudios han indicado que los chatbots orientados a la salud mental han sido propensos a recomendar a los usuarios soluciones médicas y a depender en gran medida de sí mismos. [ 79 ]

El uso obsesivo de chatbots se ha relacionado con la psicosis por chatbots [ 82 ] en personas ya propensas al pensamiento delirante y conspirativo. Esto se debe en parte a que los chatbots "alucinan" información [ 83 ] , ya que están diseñados para la interacción y para mantener a la gente hablando [ 84 ] .

Limitaciones

Los chatbots tradicionales carecían particularmente de comprensión de las solicitudes de los usuarios, lo que resultaba en conversaciones torpes y repetitivas. Sus respuestas preprogramadas a menudo no lograban satisfacer las consultas inesperadas de los usuarios, causando frustración. Estos chatbots eran especialmente inútiles para los usuarios que no comprendían claramente su problema o el servicio que necesitaban. [ 85 ]

Los chatbots basados ​​en grandes modelos de lenguaje son mucho más versátiles, pero requieren una gran cantidad de datos conversacionales para su entrenamiento. Estos modelos generan nuevas respuestas palabra por palabra basadas en la entrada del usuario y, por lo general, se entrenan con un gran conjunto de datos de frases en lenguaje natural. [ 3 ] A veces proporcionan respuestas que suenan plausibles pero incorrectas o sin sentido, denominadas " alucinaciones ". Por ejemplo, pueden inventar nombres, fechas o eventos históricos. [ 86 ] Cuando los humanos usan y aplican contenido de chatbot contaminado con alucinaciones, esto da como resultado "botshit". [ 87 ] Dada la creciente adopción y uso de chatbots para generar contenido, existe la preocupación de que esta tecnología reduzca significativamente el costo que les supone a los humanos generar desinformación . [ 88 ]

Impacto en el empleo

Chatbots and technology in general are used to automate repetitive tasks. But advanced chatbots like ChatGPT are also targeting high-paying, creative, and knowledge-based jobs, raising concerns about workforce disruption and quality trade-offs in favor of cost-cutting.[89]

Chatbots are increasingly used by small and medium enterprises, to handle customer interactions efficiently, reducing reliance on large call centers and lowering operational costs.[90]

Prompt engineering, the task of designing and refining prompts (inputs) leading to desired AI-generated responses has quickly gained significant demand with the advent of large language models,[91] although the viability of this job is questioned due to new techniques for automating prompt engineering.[92]

Impact on the environment

Generative AI uses a high amount of electric power. Due to reliance on fossil fuels in its generation, this increases air pollution, water pollution, and greenhouse gas emissions. In 2023, a question to ChatGPT consumed on average 10 times as much energy as a Google search.[93] Data centres in general, and those used for AI tasks specifically, use significant amounts of water for cooling.[94][95]

See also

References

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  • Logotipo de Wikimedia CommonsContenido multimedia relacionado con los chatbots en Wikimedia Commons.