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IMPLEMENTACIÓN DE UN CHATBOT PARA BRINDAR INFORMACIÓN ACADÉMICA INTEGRADO A LA RED SOCIAL DE LA UNIVERSIDAD ESTATAL DEL SUR DE MANABÍ

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Academic year: 2023

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UNIVERSIDAD ESTATAL DEL SUR DE MANABÍ

FACULTAD DE CIENCIAS TÉCNICAS

CARRERA DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN

PROYECTO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE:

INGENIERA EN TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN

TEMA

IMPLEMENTACIÓN DE UN CHATBOT PARA BRINDAR INFORMACIÓN ACADÉMICA INTEGRADO A LA RED SOCIAL DE LA UNIVERSIDAD

ESTATAL DEL SUR DE MANABÍ

AUTORA

MARLENE MARIELA PIN ASUNCIÓN

TUTOR

ING. JOSÉ NEVARDO PALADINES MORÁN, PHD.

JIPIJAPA – MANABÍ – ECUADOR

2022

(2)

ii

APROBACIÓN DEL TUTOR

(3)

iii

APROBACIÓN TRIBUNAL

(4)

iv

DECLARACIÓN DE AUTORÍA

(5)

v

RENUNCIA DE DERECHOS

(6)

vi

DEDICATORIA

El presente trabajo se lo dedico principalmente a Dios, por regalarme una vida llena de bendiciones, sabiduría y fe para no rendirme y seguir adelante.

A mis padres Wilfrido Pin Quimis y Trinidad Asunción Rodríguez por haber sido mi impulso, apoyo y fortaleza más grande para llegar a cumplir mis metas a pesar de cualquier adversidad que se presentó. Gracias por estar dispuestos a acompañarme y apoyarme tanto emocional como económicamente en todo momento.

A mis hermanos quienes siempre estuvieron dispuestos a ayudarme de una u otra manera, gracias por motivarme a cumplir mis sueños y siempre confiar en mí.

A mis sobrinos y demás familiares por el apoyo moral que me brindaron día a día durante el transcurso de mi carrera, gracias por ser parte de mi vida.

A todas las personas que de una u otra forma me han apoyado y han hecho que el trabajo de investigación se realice con éxito. Especialmente a todos aquellos que siempre estuvieron presentes aportando con sus conocimientos sin esperar nada a cambio y contribuyendo para que este sueño se haga realidad.

Pin Asunción Marlene Mariela

(7)

vii

AGRADECIMIENTO

Al terminar el presente trabajo quiero expresar mi sincero agradecimiento a aquellas personas que de una u otra manera han contribuido en mi vida profesional y personal, demostrando su interés, cercanía y apoyo moral.

Expreso mi profunda gratitud:

A Dios por darme salud y sabiduría, por acompañarme y guiarme a lo largo de mi carrera, por ser mi fuente de fortaleza e inspiración en los momentos de debilidad y sobre todo por darme la oportunidad de poder cumplir mis metas propuestas.

A mis queridos padres: Wilfrido Pin Quimis y Trinidad Asunción Rodríguez por ser los principales promotores de mis sueños, por los valores que me han inculcado, por su apoyo y amor incondicional, por cada uno de sus sacrificios y esfuerzos que han hecho para que este sueño se haga realidad.

A mis hermanos, sobrinos y demás familiares por estar siempre pendiente de mí brindándome su apoyo, comprensión y cariño en todo momento.

A la Universidad Estatal del Sur de Manabí por haberme brindado la oportunidad de ser parte de ella y formarme profesionalmente.

A los docentes de la Carrera de Tecnologías de la Información quienes con su paciencia y dedicación contribuyeron en mi formación académica, en especial a mi tutor de tesis, Ing. José Paladines Morán, PhD. por su apoyo incondicional, disponibilidad, profesionalismo, y motivación para direccionar este trabajo y llegar a su culminación.

Muchas gracias, a todos.

Pin Asunción Marlene Mariela

(8)

viii

ÍNDICE

APROBACIÓN DEL TUTOR ... ii

APROBACIÓN TRIBUNAL ... iii

DECLARACIÓN DE AUTORÍA ... iv

RENUNCIA DE DERECHOS ... v

DEDICATORIA ... vi

AGRADECIMIENTO ... vii

ÍNDICE ... viii

ÍNDICE DE TABLAS ... xii

ÍNDICE DE GRÁFICOS ... xiv

ÍNDICE DE FIGURAS ... xv

RESUMEN ... xvii

ABSTRACT ... xviii

INTRODUCCIÓN ... 1

I. TÍTULO DEL PROYECTO ... 3

II. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ... 4

2.1. Definición del Problema ... 4

2.2. Formulación del Problema ... 5

III. OBJETIVOS ... 6

3.1. Objetivo General ... 6

3.2. Objetivos Específicos ... 6

IV. JUSTIFICACIÓN ... 7

V. MARCO TEÓRICO ... 9

5.1. Antecedentes Investigativos ... 9

5.2. Bases Teóricas ... 13

5.2.1. Chatbots o Agentes conversacionales ... 13

(9)

ix

5.2.1.1. Elementos que integran un chatbot... 14

5.2.1.2. Características de un chatbot ... 14

5.2.1.3. Aplicaciones de los chatbot ... 14

5.2.1.4. Tipos de chatbots ... 15

5.2.1.5. Arquitectura ... 16

5.2.1.6. Los chatbot en la educación ... 17

5.2.2. Tecnologías para desarrollar chatbots ... 18

5.2.2.1. Dialogflow ... 18

5.2.2.2. Wit.ai ... 26

5.2.2.3. Amazon lex ... 26

5.2.2.4. Watson ... 28

5.2.2.5. Bot Framework ... 29

5.2.2.6. Análisis comparativo de tecnologías de chatbots ... 30

5.2.3. Redes Sociales ... 32

5.2.3.1. Tipos de redes sociales ... 33

5.2.3.2. Redes sociales como herramientas de comunicación ... 34

5.2.3.3. Tipo de información que se maneja en las redes sociales ... 35

5.2.4. Servidor web ... 35

5.2.5. Nodejs ... 36

5.2.5.1. Express ... 36

5.2.6. Base de datos ... 36

5.2.6.1. MySQL ... 37

5.3. MARCO CONCEPTUAL ... 38

VI. HIPÓTESIS Y VARIABLES ... 41

6.1. Hipótesis ... 41

6.2. Variables ... 41

VII. METODOLOGÍA ... 42

(10)

x

7.1. Métodos ... 42

7.2. Técnicas ... 43

7.3. Población y Muestra ... 43

7.3.1. Población ... 43

7.3.2. Muestra ... 44

7.4. Recursos ... 45

7.4.1. Recursos materiales ... 45

7.4.2. Recursos humanos ... 45

7.4.3. Recursos económicos ... 45

VIII. PRESUPUESTO ... 46

IX. ANÁLISIS DE RESULTADOS ... 47

X. CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES ... 57

XI. DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN ... 58

I. JUSTIFICACIÓN ... 58

II. DESCRIPCIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN ... 59

III. ANÁLISIS PREVIO DE LA IMPLEMENTACIÓN ... 60

3.1. Alcance ... 60

3.2. Factibilidad Técnica ... 60

3.3. Factibilidad Operativa ... 61

3.4. Factibilidad Económica ... 61

IV. DESARROLLO DE LA IMPLEMENTACIÓN ... 62

V. METODOLOGÍA DE LA IMPLEMENTACIÓN ... 63

5.1. Fase de iniciación ... 63

5.1.1. Requerimientos del chatbot ... 64

5.1.2. Roles del Proyecto ... 66

5.1.3. Historias de usuarios épicas... 66

5.1.4. Product backlog ... 68

(11)

xi

5.1.5. Realease planning ... 69

5.2. Fase de planificación y estimación ... 70

5.2.1. Ejecución de Sprints 0 ... 70

5.2.2. Ejecución de Sprints 1 ... 74

5.2.3. Arquitectura del chatbot ... 86

5.2.4. Estructura del sistema ... 87

5.3. Fase de implementación ... 88

5.4. Fase de Revisión ... 92

5.5. Fase de Lanzamiento ... 99

VI. ESTIMACIÓN DE LA IMPLEMENTACIÓN ... 101

VII. CRONOGRAMA DE LA IMPLEMENTACIÓN ... 102

XII. CONCLUSIONES ... 103

XIII. RECOMENDACIONES ... 104

XIV. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 105

ANEXOS ... 110

(12)

xii

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Principales entidades de Dialogflow ... 22

Tabla 2. Tipos de integraciones con Dialogflow ... 25

Tabla 3. Comparación de las tecnologías para desarrollar chatbots ... 31

Tabla 4. Población ... 43

Tabla 5. Presupuestos destinados al proyecto investigativo ... 46

Tabla 6. Medios de menor tiempo de respuesta ... 47

Tabla 7. Red social de Facebook Messenger ... 48

Tabla 8. Página de Facebook ... 49

Tabla 9. Tipo de información en la página de Facebook ... 50

Tabla 10. Funcionamiento de un chatbot ... 51

Tabla 11. Chatbot programados para responder mensajes ... 52

Tabla 12. Interacción con chatbot ... 53

Tabla 13. Canales de comunicación para solicitar información ... 54

Tabla 14. Tipos de información académica ... 55

Tabla 15. Implementación de un chatbot ... 56

Tabla 16. Cronograma de actividades ... 57

Tabla 17. Roles del proyecto de investigación ... 66

Tabla 18. Solicitar información sobre matrícula ... 66

Tabla 19. Consultar información con respecto a becas de la universidad ... 67

Tabla 20. Realizar consultas sobre la planificación académica del periodo actual ... 67

Tabla 21. Consultar carreras que oferta la universidad ... 67

Tabla 22. Product Backlog ... 68

Tabla 23. Realease Planning ... 69

Tabla 24. Configuración de Dialogflow ... 70

Tabla 25. Configuración de Facebook for Developers ... 71

(13)

xiii

Tabla 26. Sprint backlog de configuración de Dialogflow ... 71

Tabla 27. Sprint backlog de configuración de Facebook For Developer ... 72

Tabla 28. Revisión de los Criterios de aceptación del Sprint 0 ... 72

Tabla 29. Estado de ejecución del Sprint 0. ... 73

Tabla 30. Consultar fechas programadas de matrículas ... 74

Tabla 31. Preguntar sobre los requisitos para matrículas ... 75

Tabla 32. Consultar Pago de crédito ... 75

Tabla 33. Consultar segunda y tercera matrícula... 76

Tabla 34. Consultar requisitos de matrículas para estudiantes de otras IES. ... 76

Tabla 35. Sprint backlog sobre consultas de fechas para matrículas ... 77

Tabla 36. Sprint backlog de requisitos de matrículas para semestre ... 77

Tabla 37. Sprint backlog de consultas de pago de crédito ... 80

Tabla 38. Sprint backlog de estudiantes con segunda y tercera matrícula ... 80

Tabla 39. Sprint backlog de requisitos de matrícula para estudiantes de otra IES ... 81

Tabla 40. Revisión de los Criterios de aceptación del Sprint 1 ... 83

Tabla 41. Estado de ejecución del Sprint 1. ... 84

Tabla 42. Aplicación de caso de prueba información sobre matrícula ... 92

Tabla 43. Aplicación de caso de prueba información sobre becas ... 94

Tabla 44. Aplicación de caso de prueba planificación académica y carreras ... 97

Tabla 45. Presupuestos destinados a la implementación ... 101

Tabla 46. Cronograma de la implementación ... 102

(14)

xiv

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico 1. Medios de menor tiempo de respuesta ... 47

Gráfico 2. Red social de Facebook Messenger ... 48

Gráfico 3. Página de Facebook ... 49

Gráfico 4. Tipo de información en la página de Facebook ... 50

Gráfico 5. Funcionamiento de un chatbot ... 51

Gráfico 6. Chatbot programados para responder mensajes ... 52

Gráfico 7. Interacción con chatbot ... 53

Gráfico 8. Canales de comunicación para solicitar información ... 54

Gráfico 9. Tipos de información académica ... 55

Gráfico 10. Implementación de un chatbot ... 56

Gráfico 11. Gráfico de trabajo del Sprint 0 ... 74

Gráfico 12. Gráfico de trabajo del Sprint 1 ... 85

(15)

xv

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Ingresos globales de los chatbot ... 13

Figura 2. Componentes fundamentales de un chatbot ... 14

Figura 3. Estructura básica de un chatbot ... 16

Figura 4. Estructura amplia de un chatbot ... 17

Figura 5. Esquema de conversación en Dialogflow ... 19

Figura 6. Eventos en Dialogflow ... 19

Figura 7. Acción en Dialogflow ... 20

Figura 8. Parámetro en Dialogflow ... 20

Figura 9. Diagrama de flujo de coincidencia de intenciones y respuestas ... 21

Figura 10. Sinónimos de entidad en Dialogflow ... 22

Figura 11. Funcionamiento del contexto en Dialogflow ... 23

Figura 12. Entidad de seguimiento en Dialogflow ... 24

Figura 13. Arquitectura de un chatbot en Dialogflow ... 24

Figura 14. Implementación de un chatbot en Amazon Lex... 27

Figura 15. Implementación de un diálogo en Watson Assistant ... 28

Figura 16. Arquitectura del Bot Framework ... 30

Figura 17. Usuarios activos en las redes sociales a nivel mundial en el 2021 ... 32

Figura 18. Fases de la metodología Scrum... 63

Figura 19. Diagrama general del chatbot basado en intenciones ... 65

Figura 20. Consulta de fechas programadas de matrículas ... 78

Figura 21. Información sobre matrícula de semestre ... 79

Figura 22. Consultar pago de crédito, Segunda y Tercera matrícula – Estudiantes provenientes de otras IES ... 82

Figura 23. Arquitectura del chatbot ... 86

Figura 24. Modelo Vista Controlador (MVC) ... 87

Figura 25. Vinculación de la página con la App de Facebook ... 88

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xvi

Figura 26. Token de acceso a la FanPage ... 89

Figura 27. Estimación del hosting ... 89

Figura 28. Subiendo archivos a Heroku ... 90

Figura 29. Contratación del dominio ... 90

Figura 30. Subiendo archivos en el servidor ... 91

Figura 31. Permisos y funciones de la integración ... 99

Figura 32. Revisión de la app ... 100

Figura 33. Aprobación del chatbot ... 100

(17)

xvii

RESUMEN

Los chatbots que se han desarrollado en los últimos años cuentan con la capacidad de simular conversaciones programadas con los humanos a través del Procesamiento de Lenguaje Natural. Estas herramientas, además, son de fácil integración en las aplicaciones de mensajería instantánea, facilitan la interacción del usuario con el software, ahorran recursos y agilizan las tareas para la cuales fueron diseñado. El principal objetivo de esta investigación fue implementar un chatbot que brinde información académica a los estudiantes de la Universidad Estatal del Sur de Manabí, por medio de la página de Facebook Messenger. Este proyecto es de vital importancia, porque permite resolver la problemática de la falta de respuestas inmediatas a la comunidad universitaria sobre los diferentes aspectos académicos. Como respaldo del trabajo se empleó la técnica de encuesta a una muestra de 326 estudiantes de la Facultad de Ciencias Técnicas, con el fin de recopilar datos verídicos para el desarrollo del proyecto. Finalmente, se presentó la estructura y el desarrollo del chatbot que siguió la metodología SCRUM y que consistió en la construcción de un chatbot en un Framework de Google llamado Dialogflow que es gestionado mediante código Node.js, PHP y MySQL. Con el aporte de estas tecnologías se logró la implementación del chatbot en la página de Facebook de la Universidad Estatal del Sur de Manabí para resolver dudas académicas, mejorando la calidad del servicio prestado a la comunidad estudiantil y conjuntamente beneficiando a los profesionales de área de Comunicación Social y Gestión de Tecnología de la Información.

Palabras claves: asistente virtual; base de datos; conexión; gestión de información; interfaz gráfica.

(18)

xviii

ABSTRACT

Chatbots that have been developed in recent years have the ability to simulate programmed conversations with humans through Natural Language Processing. These tools are also easy to integrate into instant messaging applications, facilitate user interaction with the software, save resources, and streamline the tasks for which they were designed. The main objective of this research was to implement a chatbot that provides academic information to the students at Universidad Estatal del Sur de Manabí, through the Facebook Messenger page. This project is of vital importance, because it allows solving the problem of the lack of immediate answers to the university community on the different academic aspects. As support for the work, the survey technique was used with a sample of 326 students from the Faculty of Technical Sciences, in order to collect accurate data for the development of the project. Finally, the structure and development of the chatbot that followed the SCRUM methodology was presented, which consisted of building a chatbot in a Google Framework called Dialogflow that is managed by Node.js, PHP and MySQL code. With the contribution of these technologies, the implementation of the chatbot was achieved on the facebook page of the State University of the South of Manabí to resolve academic doubts, improving the quality of the service provided to the student community and jointly benefiting professionals in the Communication area. Social and Information Technology Management.

Keywords: virtual assistant; database; Connection; information management; Graphic interface.

(19)

1

INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial ha logrado un gran avance en la era tecnológica, principalmente en los chatbots o también denominados asistentes conversacionales. Estas herramientas se centran en el área del comercio online y atención al cliente, por la capacidad con la que cuentan para simular conversaciones programadas con un humano a través del procesamiento del lenguaje natural. Además, sus características e innovaciones dan paso a que se apliquen en otros campos como la educación.

Las Universidades de Ecuador tanto públicas como privadas, actualmente ven la necesidad de incluir herramientas tecnológicas que beneficien a sus estudiantes y mejoren la imagen de la institución. Es por este motivo que muchas de ellas están implementando chatbot en sus redes sociales o sitios webs para mantener informados a sus estudiantes sobre los diferentes procesos académicos, con el fin de que se sientan satisfechos al recibir una respuesta.

La Universidad Estatal del Sur de Manabí (UNESUM), actualmente no cuenta con una herramienta tecnológica de chatbot en la página de Facebook Messenger que responda automáticamente a cada una de las preguntas que realizan los estudiantes para obtener información académica, por lo que en ocasiones tienen que dirigirse hasta la institución o incluso redactar oficios esperando tener una respuesta oportuna que muchas veces no es atendida.

Con la finalidad de solventar el problema detectado se organizó este documento en trece secciones donde se explica detalladamente la estructura de la investigación. En la segunda sección, se presenta la problemática que es la falta de respuesta inmediata por medio de la página de Facebook a la comunidad estudiantil. En la tercera sección, se muestran los objetivos del proyecto que conllevan a la implementación del chatbot en la página de Facebook de la universidad. La cuarta sección aborda la justificación del proyecto. En la quinta sección se presenta el marco teórico que abarca los antecedentes investigativos, las bases teóricas y el

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2

marco conceptual que respaldan a la investigación. En la sexta sección se muestra la hipótesis y las variables tanto independiente como dependiente. La séptima sección presenta la metodología empleada en el desarrollo de la investigación, haciendo énfasis en los diferentes métodos, técnicas, población y muestra y recursos que sirvieron de apoyo para la elaboración del proceso investigativo. En la octava sección se muestra el presupuesto con los rubros necesarios para la realización del mismo. En la novena sección se evidencian los resultados de la encuesta realizada a los 326 estudiantes de la Facultad de Ciencias Técnicas y en la décima sección se muestra el cronograma de actividades que siguió el desarrollo de la investigación.

En la decimoprimera sección se presenta la construcción del chatbot que fue desarrollado bajo la metodología SCRUM por las múltiples ventajas que ofrece a sus usuarios. En esta sección también se realizaron una serie de pruebas que dieron paso a la producción del chatbot en la cuenta principal y entrega de un software libre de errores. En la última sección, se enuncian las conclusiones y recomendación del trabajo investigativo.

(21)

3

I. TÍTULO DEL PROYECTO

Implementación de un chatbot para brindar información académica integrado a la red social de la Universidad Estatal del Sur de Manabí

(22)

4

II. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

2.1. Definición del Problema

Durante los últimos años la inteligencia artificial ha alcanzado un gran crecimiento en los sistemas de procesamiento de lenguaje natural, por ende, es viable desarrollar sistemas que aprendan a partir de las conversaciones que mantienen con los seres humanos y gracias a la aplicación de Machine Learning. Motivo por el cual las instituciones de educación superior a nivel mundial ven la necesidad de incluir en sus redes sociales un asistente conversacional (chatbot) que permita a los estudiantes despejar interrogantes sencillas sobre temas académicos.

En las Universidades del país de Ecuador, diariamente se reciben múltiples solicitudes por parte de los estudiantes, quienes solicitan información académica que muchas veces suele estar publicada en las páginas oficiales de la institución, pero que en ocasiones resulta difícil localizarlas. Al no contar con un chatbot, los estudiantes se dirigen hasta la página web, la cual contiene datos que están organizados por pestañas, por lo tanto, muchas veces no satisfacen sus dudas y acuden a otras fuentes invirtiendo más tiempo del previsto.

La Universidad Estatal del Sur de Manabí del cantón Jipijapa, actualmente no cuenta con un chatbot en la página de Facebook Messenger, que responda automáticamente a los requerimientos de los estudiantes de las diferentes carreras, pues muchas veces solicitan información relacionada con las fechas del calendario académico, evaluaciones, requisitos de matrículas, becas y otro tipo de información académica. En ocasiones los administradores de la red social pasan ocupados en otras actividades y los mensajes no son respondidos a tiempo, tanto que para aquellos usuarios que están esperando una respuesta se les hace tedioso no ser atendidos. Es por este motivo que los estudiantes para obtener respuesta tienen que dirigirse hasta la institución o redactar oficios que son enviados a los correos electrónicos que asigna la universidad, esperando tener una respuesta oportuna. Otra de las situaciones es que la población

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5

estudiantil prefiere informarse por las redes sociales y no por las páginas webs, es por esto que muchas veces no visualizan la información publicada en el sitio web.

2.2. Formulación del Problema

¿La implementación de un chatbot en la red social de la Universidad Estatal del Sur de Manabí permitirá brindar permanentemente información académica a la comunidad estudiantil?

(24)

6

III. OBJETIVOS

3.1. Objetivo General

Implementar un chatbot que brinde información académica a los estudiantes de la Universidad Estatal del Sur de Manabí por medio de la red social.

3.2. Objetivos Específicos

✓ Estudiar las plataformas que facilitan la construcción de chatbot para la selección de la herramienta más idónea.

✓ Analizar la información académica que es solicitada por los estudiantes de la UNESUM para la construcción del corpus de diálogo.

✓ Diseñar un chatbot con las especificaciones necesarias que responda a los intereses de los estudiantes de la UNESUM.

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7

IV. JUSTIFICACIÓN

Actualmente el desarrollo de la inteligencia artificial está en constante evolución, mostrando avances tecnológicos e incorporándolos en distintos campos que estén relacionados con el ser humano, lo que ha impulsado el incremento de los asistentes virtuales, incluidos los chatbots o agentes conversacionales. Su aparición se debe al impacto que han logrado las aplicaciones de mensajería instantáneas en los últimos años, siendo unas de las mejores alternativas para mantener a las empresas e instituciones educativas conectadas con el público.

Cabe enfatizar que los chatbots son cada vez más populares, es por ello que las instituciones educativas deben hacer uso de esta tecnología, para automatizar procesos recurrentes, optimizar tiempos de respuestas y generar un mejor nivel de servicio a la comunidad. Además, se menciona que los estudiantes universitarios son actualmente un grupo generacional que están vinculados directamente en el mundo de la tecnología, con lo que respecta a dispositivos móviles, internet y herramientas digitales. Por lo tanto, se espera contar con herramientas de última generación en las instituciones donde se están formando profesionalmente, que faciliten no solo el acceso al sistema, sino que también brinden respuestas inteligentes conforme a las solicitudes que realizan (Díaz, González, & Vásquez, 2019).

Este proyecto es de vital importancia, porque permite resolver la problemática planteada en la Universidad Estatal del Sur de Manabí (UNESUM), que es la falta de respuestas inmediatas a la comunidad universitaria y usuarios externos que solicitan información sobre los diferentes aspectos académicos, por medio de la red social. Además, se eligió este tema de investigación debido al gran uso que le dan los usuarios actualmente a los dispositivos tecnológicos y a las redes sociales, comúnmente a la aplicación de Facebook Messenger, de acuerdo con la investigación realizada. Con la implementación del chatbot, los estudiantes simplemente tendrán que comunicarse desde su perfil de Facebook a través de un mensaje de texto con la página oficial de Facebook de la universidad, por ende, deberán realizar su pregunta para que

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8

el chatbot le responda de manera automática y personalizada, sin la necesidad de que la persona interesada tenga que redactar oficios y enviarlos a los correos electrónicos o en otros casos viajar hasta la institución.

Los principales beneficiarios de este proyecto son los estudiantes de las diferentes carreras de la UNESUM, debido a que no tendrán que esperar horas o días para obtener una respuesta referente a fechas de exámenes, requisitos de matrículas, becas, calendario académico, eventos, feriados y otro tipo de información académica. Asimismo, se beneficiará a los profesionales del área de Comunicación Social y Gestión de Tecnología de la Información que son los encargados de administrar y responder a los mensajes que llegan a esta red social, ya que el chatbot estará programado con preguntas y respuestas referentes a procesos académicos.

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9

V. MARCO TEÓRICO

5.1. Antecedentes Investigativos

En el presente proyecto se consideraron los antecedentes investigativos más principales que contribuyeron con el tema propuesto. Dentro de la época actual es notorio el avance que ha logrado la inteligencia artificial con la implementación de los chatbots, debido a su gran inteligencia y capacidad para simular conversaciones tal y como lo haría una persona.

Según, Vásquez (2016) en su proyecto de investigación realizado en la Universidad Privada del norte, con el tema “Implementación de un chatbot y su influencia en el proceso de atención a las unidades descentralizadas de la SUTRAN”, buscaba determinar los beneficios del impacto de implementar un chatbot que atendiera a 17 unidades descentralizadas distribuidas en todo el país, para de esta manera evitar la pérdida de tiempo o retrasos en la atención brindada a los administradores de cada unidad. El estudio de esta investigación fue de tipo Experimental y el diseño Cuasi – Experimental. Su población de estudio estuvo conformada por las unidades descentralizadas de la Superintendencia de Transporte Terrestre de Personas, Carga y Mercancía, donde tomó como muestra un tamaño de 55 personas y obtuvo datos a través de escala tipo Likert tabulada en SPSS. De acuerdo a los resultados obtenidos, se demostró que la implementación de este chatbot influyó de manera positiva en el proceso de atención a los usuarios de las unidades descentralizadas de SUTRAN, 2016. Por lo tanto, recomienda que se implementen chatbots en otras entidades del estado y por otros medios de comunicación.

Según Condori (2017) en su proyecto realizado en la Universidad Privada de Tacna, con el tema “Desarrollo de un asistente virtual utilizando Facebook Messenger para mejorar el servicio de atención al cliente en la Universidad Privada de Tacna en el 2017”, tenía como objetivo principal implementar un servicio de asistencia a los usuarios por medio de la plataforma de Facebook Messenger para ofrecer respuestas instantáneas y mejorar el servicio

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10

de atención al cliente que brinda la universidad. Esta investigación fue de tipo aplicada y el diseño experimental, su población estuvo conformada por los estudiantes de Ingeniería de Sistemas, donde se tomó una muestra de 52 participantes con el fin obtener información relevante y oportuna para el desarrollo del chatbot. Por lo tanto, quedó demostrado que la implementación de un asistente virtual influye de manera positiva en el servicio de atención al cliente. El investigador recomienda que se implementen asistentes conversacionales en las universidades del país para automatizar los procesos de atención al cliente cuando se trate de brindar información académica.

Casseres et al. (2018) realizaron un estudio titulado “Chatbot para facilitar información en la Facultad de Ingenierías de la Universidad Simón Bolívar”, teniendo como objetivo mostrar la implementación de un chatbot que permita facilitar las consultas de mayor frecuencia que realizan los estudiantes en secretaría de la facultad de Ingenierías de la Universidad Simón Bolívar y mejorar el proceso de información. Su población estuvo conformada por funcionarias del área de atención al cliente y estudiantes, donde se tomó una muestra de 10 alumnos para precisar el comportamiento de los procesos de información y saber su tiempo de respuesta, para obtener los resultados se realizó una prueba de aplicación donde un 50% manifestaron la aprobación del chatbot en la universidad. Por lo cual se concluye que los chatbots reducen recurso y tiempo, que puede ser empleado en otras funciones de mayor relevancia, brindando información inmediata y exacta a la comunidad estudiantil.

Según Gonzales (2018) en su proyecto realizado en la Universidad César Vallejo, con el tema “Aplicación móvil con chatbot para el aprendizaje en el uso de la plataforma canvas en docentes de la UTP”, tenía como objetivo principal determinar el impacto de la implementación de una aplicación móvil con chatbot en el desempeño académico y la motivación de los docentes. El estudio fue de tipo experimental - aplicativo, en la cual se tomó una muestra de 25 docentes de Pregrado y se realizó la encuesta a través de la escala Likert.

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Por lo tanto, se concluye que la utilización de la aplicación móvil con chatbot incide favorablemente en el proceso de aprendizaje de los docentes de la Universidad Tecnológica del Perú. Por lo que el autor recomienda que se agregue un perfil de administrador para ver los reportes de la usabilidad que se le da al chatbot.

Según Osorio (2019) en su investigación realizada en la Escuela Politécnica Nacional, con el tema “Desarrollo de un prototipo de chatbot para responder preguntas frecuentes de la carrera de Tecnologías de la Información”, tenía como objetivo general desarrollar un prototipo de Chatbot para responder preguntas frecuentes sobre los procesos de matriculación y titulación de la Carrera de Tecnologías de la Información, utilizando la metodología ágil Kanban que le permite dividir el trabajo en distintos bloques llamados ítems, con el fin de visualizar el flujo de trabajo en todo momento. Al finalizar este proyecto se cuenta con un prototipo que está diseñado para responder a treinta temas que cubren procesos de matriculación, titulación y otros más. Por lo que el autor recomienda que para instalar un chatbot se tiene que usar plataformas cognitivas que existen en el medio como IBM Watson, Dialogflow entre otras.

Según Carita (2020) en su investigación titulada “Asistente Virtual mediante el uso de la tecnología Chatbot (Lucia System)”, tenía como objetivo principal implementar un asistente virtual mediante el uso tecnológico Chatbot, para mantener informados a los estudiantes y docentes de la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Pública de El Alto, las 24 horas del día por medio de la red social de Facebook que está enlazada a Messenger, sin necesidad de pago, ni gasto de material de escritorio. Esta investigación se desarrolló bajo la metodología Addie, también, se entrevistó a los docentes y estudiantes de esta carrera, con el fin de verificar las necesidades y obtener información valiosa. Por lo tanto, el autor concluye que el asistente virtual de Dialogflow brinda información de manera rápida e inmediata, misma que va a estar escrita o en pdf para que el usuario pueda descargar e imprimir. Por lo tanto, se

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recomienda que el usuario debe contar con el servicio de internet para poder interactuar con el chatbot.

León & León (2020) realizaron su investigación sobre el “Desarrollo de un asistente virtual (chatbot) para mejorar el acceso a la información recurrente por los estudiantes de Instituciones de Educación Superior”, teniendo como objetivo mejorar la calidad del servicio brindado a todas las entidades de su entorno, incluidos estudiantes, profesores, personal administrativo e incluso personas ajenas a la institución, la muestra que tomaron de estudio se obtuvo mediante un procedimiento básico de muestreo probabilístico aleatorio, aplicado a 278 estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Universidad de Guayaquil. Por lo tanto, el autor concluye que la implementación de un asistente virtual facilita la emisión de respuestas rápidas y con altas disponibilidad de servicio sin importar la hora o el lugar donde se encuentre el usuario.

Según Bonilla (2021) en su proyecto de investigación realizado en la Universidad Técnica de Ambato, con el tema “Prototipo de chatbot para la resolución y atención de inquietudes académicas de la secretaría de ingeniería en sistemas computacionales e informáticos”

propone el desarrollo de un prototipo de chatbot para agilizar la atención y resolución de inquietudes de los estudiantes, así mismo menciona realizar pruebas de funcionamiento de corrección y detección de errores. Para obtener datos verídicos en su investigación encuestó a 51 estudiantes. Por lo tanto, concluye que el entrenamiento de un chatbot es de vital importancia debido a que permitirá reconocer la mayoría de intenciones ingresadas por los usuarios y posteriormente brindar mejores respuestas.

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13 5.2. Bases Teóricas

5.2.1. Chatbots o Agentes conversacionales

Un chatbot es un programa informático capaz de simular una conversación humana por medio de una interfaz conversacional. Mediante el uso de estas técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático se logra la simulación de una determinada serie de respuestas razonables y en un determinado contexto, logrando que las conversaciones cada vez sean más humanas por medio respuestas en forma de mensajes, las cuales van a estar ubicadas en las bases de conocimiento o en el entrenamiento que se le dio al mismo (García, 2018).

Uno de los lugares donde están funcionando con mayor frecuencia en los últimos años es en los chats de Facebook Messenger o en otras aplicaciones de mensajerías instantáneas como WhatsApp, Telegram e Instagram Messaging, los chatbots se agregan como si fueran un contacto más (Viteri, Herrera, & Bazurto, 2018).

Estadística de los chatbots a nivel mundial.

Figura 1. Ingresos globales de los chatbot Fuente: (Statista, 2020)

Adicionalmente, los asistentes virtuales más conocidos y utilizados en la actualidad son Alexa de Amazon, Siri de Apple, Cortana de Windows o Google Assistant, los cuales proporcionan información detallada desde el pronóstico del tiempo hasta el medio de transporte más conveniente.

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14 5.2.1.1. Elementos que integran un chatbot

Nieves (2018), menciona que los chatbot deben hacer uso de los siguientes componentes para tener una buena conversación:

Figura 2. Componentes fundamentales de un chatbot Fuente: (García Reina, 2018)

5.2.1.2. Características de un chatbot

Según Cobos, (2013) cada chatbot tiene características diferentes que les permitirán realizar múltiples funciones de acuerdo al campo que se va a desempeñar, entre ellas las más relevantes son las siguientes:

Adaptabilidad: es la capacidad de aprendizaje que tiene un chatbot y su comportamiento en función de los conocimientos almacenados.

Expresividad: es la capacidad de expresarse por medio de imágenes, videos y sonido para que la conversación pueda ser más entendible.

Proactividad: los chatbots pueden demostrar un comportamiento orientado a objetivos tomando la iniciativa en una conversación.

5.2.1.3. Aplicaciones de los chatbot

Los chatbot cuentan con la ventaja de integrarse en distintos campos, por su capacidad de integración en los canales de mensajería instantánea (Zarabia, 2018).

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Académico: Son aplicados para resolver preguntas frecuentes de nivel académico o administrativo, como fechas de evaluaciones o matrículas, aprender idiomas, buscar información, normas ortográficas etc (Nieto, 2020).

Empresarial: se basan en atención al cliente, efectuar ventas, reservaciones, solicitudes, marketing y otras necesidades de los usuarios.

Personal: a través de asistencia, agendar citas, buscar información, preguntas frecuentes, entre otras.

La aplicación más extendida que han tenido los chatbots se ha visto reflejada en los servicios de atención al cliente, actualmente están siendo explorada en el sector educativo, por las necesidades de las instituciones educativas de compartir información y resolver dudas de los estudiantes o docentes, convirtiéndose en una herramienta muy útil y con diferentes usos, dependiendo del fin con el que se lo va a desarrollar.

5.2.1.4. Tipos de chatbots

Clasificación de los chatbot de acuerdo a la interacción con el usuario.

Chatbots según el modo de interacción con el usuario

⁎ Interacción por texto. Se encargan de interactuar únicamente con el usuario a través de texto, de manera escrita, pero solo usando palabras y nada de audio.

⁎ Interacción combinada. Este chatbot trabaja con texto, pero de manera más enriquecida, es decir con texto, audio e imágenes.

⁎ Interacción por voz. Aquí el usuario va a interactuar con el chatbot directamente con la voz, es uno de los más populares con la aparición de Siri, Cortana y Alexa.

Chatbots según su aplicación práctica

⁎ Soporte y atención al cliente. Están encargados de brindar sus servicios las 24 horas del día.

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⁎ Automatización. Son configurados con preguntas y respuestas que normalmente realizan los usuarios.

Chatbots según la tecnología utilizada

⁎ Chatbots de aprendizaje automático. Son capaces de interactuar con el ser humano de manera más natural y en base a sus conocimientos adquiridos.

⁎ Chatbots de reconocimiento de palabras clave. Trabajan con información programada y responden, acorde a las palabras claves predefinidas en el entorno de la conversación (Aunoa, 2020).

5.2.1.5. Arquitectura

En la figura 3 se muestran los componentes principales de un chatbot básico:

Figura 3. Estructura básica de un chatbot Fuente: (Cobos Torres, 2013)

Interfaz de Usuario: es el medio de comunicación entre el usuario y el chatbot, es decir, el usuario ingresa la consulta o más bien introduce la entrada de la información que desea conocer y esta interfaz va a presentar el resultado a través de la salida (Gamboa, 2019).

Motor de Inferencia: analiza y procesa la información que envía el usuario para obtener la respuesta a base del conocimiento, posteriormente se obtendrá una respuesta que será devuelta a la interfaz de usuario.

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Base de Conocimiento: contiene todo el conocimiento sobre el proceso que realiza el experto humano y luego ingresa toda esta información como plantillas y patrones (Cobos, 2013).

Figura 4. Estructura amplia de un chatbot Fuente: (Zarabia, 2018)

5.2.1.6. Los chatbot en la educación

La educación es un comportamiento basado en la comunicación y la interacción, es por ello que los chatbots tienen un importante potencial educativo precisamente porque pueden comunicarse a través del lenguaje natural.

Una de las razones principales para introducir los chatbots en la educación es que mejoran el proceso de atención al usuario, porque están disponibles las 24 horas del día y los 7 días de la semana, evitando que los profesores y el personal de servicio tengan que repetir y responder

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preguntas frecuentes. Antes de incluir los chatbots en la educación las instituciones deben reflexionar con anticipación si su propósito es educativo o no. Por ello se debe realizar un debate institucional y organizacional para asegurar la funcionalidad y factibilidad dentro de la institución.

5.2.2. Tecnologías para desarrollar chatbots

Las instituciones o empresas actualmente hacen gran uso de internet, por ende, ven las interfaces conversacionales como el mejor medio de comunicación para interactuar con el usuario. Estas tecnologías son empleadas por los programadores para desarrollar e implementar bots que mantengan informados a los usuarios de los servicios que ofrecen, se integran a un determinado canal de mensajería instantánea como Messenger, Telegram, WhatsApp, entre otros. Estas herramientas se encuentran tanto gratuitas como de pago, y cuentan con interfaces sencillas para aquellos que no saben programar.

5.2.2.1. Dialogflow

Dialogflow es una plataforma de comprensión del lenguaje natural que permite diseñar e integrar fácilmente interfaces de usuario conversacionales en sus aplicaciones móviles, aplicaciones web, dispositivos, bots, sistemas interactivos de respuesta de voz y más. Con esta tecnología las organizaciones proporcionan a sus usuarios nuevas formas de conocer el producto o servicio que ofrecen.

Dialogflow cuenta con la capacidad de analizar las entradas de los usuarios, es por esto que los textos o audio serán analizados para luego emitir una respuesta. (Google Cloud, 2021). Sus principales componentes son los siguientes:

Agentes (Agents). Se encarga de gestionar las conversaciones de los usuarios finales a través de la comprensión del lenguaje natural. Contienen la información requerida por

el sistema.

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Intenciones (Intents). Sirven para crear las posibles preguntas o afirmaciones que el usuario realice al Bot. Estas intenciones son indispensables para crear respuestas predefinidas que el bot responderá cuando las frases de entrenamientos coincidan.

Figura 5. Esquema de conversación en Dialogflow Fuente: (Google Cloud, 2021)

Como se puede visualizar en la figura 5 el usuario ingresa la pregunta y Dialogflow lo hace coincidir con alguna intención creada dentro del agente, es decir reconoce la frase de entrenamiento del intents y extrae datos que se encuentran en alguna entidad que tenga relación con el intent para poder expresarse al usuario. Los intent creados en dialogflow están compuestos por los siguientes elementos:

⁎ Eventos: existen diferentes eventos que se pueden agregar en Dialogflow al integrar el agente a una plataforma, es decir que con esta alternativa va a aparecer el texto sin que el usuario lo ingrese. Por ejemplo, este evento se va a activar cuando el usuario pregunte por los colores de carpeta para entregar la documentación de primer semestre en secretaria general.

Figura 6. Eventos en Dialogflow Elaborado por: Pin Asunción Marlene Mariela

⁎ Frases de entrenamiento: se definen las frases que probablemente los usuarios le dirán al chatbot, si una de estas coincide entonces Dialogflow lo reconocerá como intents,

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además ya viene con una lista de frases predefinidas que pueden ser utilizadas por el desarrollador conforme al intents que defina.

⁎ Acción: se activa cuando un intents llama a la acción definidas en el sistema o también por el nombre con la que es creada.

Figura 7. Acción en Dialogflow

Elaborado por: Pin Asunción Marlene Mariela

⁎ Parámetros: se activan una vez que el usuario ingrese una frase de entrada, Dialogflow extrae los datos y verifica si alguna entidad está vinculada con la respuesta de la intención. En el parámetro se debe configurar los siguientes campos: nombre del parámetro, entidad, valor, mensaje y valor predeterminado.

Figura 8. Parámetro en Dialogflow Elaborado por: Pin Asunción Marlene Mariela

⁎ Respuestas: se coloca la respuesta que el chatbot va a mostrar al usuario. Una vez que se activa este intens se puede dar respuestas de texto, imágenes, archivos, tarjetas, repuestas rápidas y más. Se le brinda la respuesta al usuario y si desea más información se le sigue respondiendo, caso contrario finaliza la conversación.

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Por ejemplo, si un usuario dice: “¿cuándo son las matrículas?”, aunque esta frase de entrenamiento no está agregada, se podría entender que está haciendo referencia a la intención Matrícula Semestre (mts), que corresponde a una de las frases entrenadas “En qué fecha son las matrículas”. Otros ejemplos de intenciones creadas en el chatbot son Carreras, Becarios_UNESUM, Planificación Académica y muchas más interacciones que necesite el chatbot para poder responder.

En la figura 9 se muestra el funcionamiento del intent y del agente. En este caso el usuario se expresa y el agente busca el intents que esté más relacionado con la frase de entrenamiento para posteriormente dar una respuesta al usuario.

Figura 9. Diagrama de flujo de coincidencia de intenciones y respuestas Fuente: (Google Cloud, 2021)

Entidades (Entities). Es una palabra clave extraída de un campo de intención, es decir de la frase de entrenamiento cuyo valor puede variar y ser utilizada como parámetro denominado tipo de entidad, en otras palabras, es el medio para capturar información específica relevante para el sistema que se esté diseñando (Google Cloud, 2021).

Por ejemplo, al definir la entidad Carreras a esta se le va a asignar automáticamente el símbolo @ una vez que ya ha sido creada @Carreras_Universitarias, haciendo referencia a esta entidad sus valores serían turismo, ingeniería civil, tecnologías de la información, laboratorio

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clínico, enfermería, etc. Además, a estos valores se le pueden agregar otros sinónimos. Por ejemplo, en tecnologías de la información unos de sus sinónimos serían computación, TI, etc.

Las entidades predefinidas por el sistema pueden ser añadidas a las intenciones sin necesidad de realizar modificaciones o crearlas. Adicionalmente, se pueden hacer uso de las entidades compuestas, que es una entidad formada por dos o más entidades que pueden ser tanto del desarrollador como del sistema.

Tabla 1. Principales entidades de Dialogflow

NOMBRE CATEGORÍA COINCIDENCIAS

sys.person Nombres Nombres y apellidos

sys.email Contactos Correos electrónicos

sys.phone-number Contactos Números de teléfonos

sys.any Genéricos Disponible para cualquier cosa

sys.color Color Colores

sys.date-time Fecha y Hora Hora, tiempo, intervalos u hora

sys.date Fecha Tiempo, plazo o momento actual

sys.time Hora Duración, intervalo u hora

sys.number Números Número ordinal o cardinal

sys.location Geográficos Entidad general para referirse a cualquier locación.

sys.geo-city Geográficos Principales ciudades

sys.geo-country Geográficos Nombre países y abreviaturas

sys.address Geográficos Dirección completa

sys.geo-capital Geográficos Capitales del mundo

Elaborado por: Marlene Mariela Pin Asunción Tecnologías de la Información

Tecnologías de la Información TI

Computación Informática

Figura 10. Sinónimos de entidad en Dialogflow Elaborado por: Pin Asunción Marlene Mariela

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Contextos (Contexts). Se relacionan con las entidades para crear una estructura de la conversación con el fin de que los intents coincidan de forma correcta. Se deben configurar teniendo en cuenta cual va hacer el contexto de entrada y salida. De acuerdo a la configuración de estos el usuario tendrá respuestas o continuará en la conversación con el chatbot.

Figura 11. Funcionamiento del contexto en Dialogflow Fuente: (Google Cloud, 2021)

El usuario solicita la información, el agente de Dialogflow se encarga de analizar los intent creados y verificar si existe alguna coincidencia con la expresión, seguidamente el intents que se va a activar es el que está relacionado con el contexto de salida. Posteriormente, el agente le va a preguntar al usuario qué información está buscando. Después de que el sistema realice la consulta, el agente responde con la información solicitada por el usuario (Google Cloud, 2021).

Lifespan o ciclo de vida es el número de turnos que el contexto de salida va a tener, en otras palabras, si a un contexto se le ubica como lifespan 5 solo va a estar vigente durante los 5 turnos y a partir del sexto este contexto ya no estará vigente.

Intent de seguimiento (Follow-up intents). Están diseñados para asociar un intent secundario con un intent principal. La creación de una intención de seguimiento agrega automáticamente el contexto de salida a la intención principal y el contexto de entrada a la intención de seguimiento con el mismo nombre.

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En la figura 12, se muestra un ejemplo del intent de seguimiento, en este caso el intent superior es “mts_ord_yes” y sus intents secundarios son mts_ord_yes_allsemest_carorfac, mts_ord_yes_pri, mts_ord_yes_pri_car, mts_ord_yes_allsemest una vez que coincidan estos

intent entonces enviaran una respuesta al usuario.

Figura 12. Entidad de seguimiento en Dialogflow Elaborado por: Pin Asunción Marlene Mariela

Cumplimiento (Fulfillment). Es acceder a escribir código de programación para el agente conversacional por lo que se debe tener un conocimiento general de JavaScript, el fulfillment sirve para llamar APIs externas, incluso para buscar la información, procesarla y posteriormente enviarla al usuario. La herramienta de Dialogflow trabaja con dos formas de Cumplimiento o Fulfillment una de ellas es realizando llamadas por medio de un webhook externo en un servidor y la otra es mediante el editor en línea de Dialogflow.

Figura 13. Arquitectura de un chatbot en Dialogflow Fuente: (Google Cloud, 2021)

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El proceso del webhook en Dialogflow empieza cuando el usuario se pronuncia con una frase de entrada, posterior a ello Dialogflow se encarga de verificar si en algunos de los intents creados coincide con la expresión del usuario, en el caso de que exista una coincidencia entonces extrae los parámetros para conectarse con el webhook y extraer la información que va a tener como respuesta el usuario (Google Cloud, 2021). Para hacer uso del cumplimiento en un sistema de producción, se debe implementar el servicio de webhook, por ello se deben aceptar las solicitudes JSON y devolver respuestas JSON para que el agente esté autorizado a realizar solicitudes.

Tabla 2. Tipos de integraciones con Dialogflow TIPOS DE

INTEGRACIONES DESCRIPCIÓN PLATAFORMA

Integraciones de

telefonía integradas por socios

Son creadas por socios de Google, por lo que no brindan soporte, solo debe ponerse en contacto con el propietario de la integración.

⁎ AudioCodes

⁎ Avaya

⁎ Genesys

⁎ Twilio

⁎ Voximplant

Integraciones incorporadas de Dialogflow

Son totalmente compatibles con Dialogflow y están configuradas con la consola de la misma plataforma.

⁎ Messenger Dialogflow

⁎ Messenger de Facebook

⁎ Asistente de Google

⁎ Chat de Hangouts

⁎ Telegram

Integraciones de código abierto

Son integraciones incorporadas heredadas, por lo que algunas de ellas aún se pueden seleccionar como plataformas para respuestas de intención.

⁎ Kik

⁎ Skype

⁎ Spark (Cisco Webex)

⁎ Mensajería Twilio

⁎ Viber Integraciones

independientes

No están integradas y son creadas por otras organizaciones e individuos.

API de Dialogflow

Elaborado por: Marlene Mariela Pin Asunción

Analítica (Analytics). Le permite al desarrollador hacer un seguimiento del funcionamiento del chatbot, a través de gráficos donde se visualiza el número de usuarios que están activos.

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Adicionalmente, se puede ver cuántas veces se ha utilizado un intent y cuánto tiempo ha tardado en responder al usuario (Del Barrio, 2021, p. 31).

5.2.2.2. Wit.ai

Es una herramienta propia de Facebook, responde a comandos escritos y hablados, permite desarrollar chatbots en diferentes plataformas, como messenger, telegram, slack, entre otras, (Licto & Saritama, 2020). Tiene un entorno de desarrollador integrado (IDE) y un editor más simple para aquellos que no saben programar, es gratuito y permite a los desarrolladores configurar las intenciones y entidades, usar API HTTP para conectarlo al chatbot o a cualquier otra aplicación y proporciona el SDK para Python, Ruby y Node.js (Wit.ai, 2020).

Contexto. Son la clave del lenguaje, por ello emplean 4 campos para identificar la zona horaria del usuario.

Intents. Posibles preguntas o afirmaciones que realizaría el usuario al chatbot.

Entities. Es el objeto de las entidades, debido a que cada entidad obtendrá una matriz de valores así sea un solo objeto. Las entidades dinámicas pueden ser personalizadas y dependen de la consulta que va a efectuar el usuario.

5.2.2.3. Amazon lex

Es un servicio de Amazon que trabaja con la tecnología de Amazon Alexa, permitiendo a los desarrolladores crear chatbots, capaces de comprender el lenguaje natural por medio de contexto, logrando que cada vez la conversación sea más realista.

Cuenta con una interfaz para guiar a los nuevos usuarios en la creación de su chatbot. Una vez diseñado el chatbot podrá interactuar con él, siguiendo una serie de pasos y responder algunas preguntas ya sea mediante voz y texto, a la vez responder preguntas, entre otras funciones para la cual esté diseñado su bot (Amazon, 2021).

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Figura 14. Implementación de un chatbot en Amazon Lex Fuente: (AWS Amazon, 2022)

En Amazon lex los bots tienen la capacidad de interpretar dígitos de multifrecuencia de tono dual o tono DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency), las personas simplemente realizan la llamada y el sistema se encarga de ingresar el texto en el teclado para determinar la intención.

Seguidamente, puede integrar las funciones de AWS Lambda en el chatbot, para efectuar consultas sobre la empresa, atender las llamadas, ajustar dinámicamente las respuestas, administrar las conversaciones y configurar las respuestas en función a las preguntas o comentarios de los clientes. Lambda se integra para recuperar y actualizar datos y llevar la lógica del negocio.

Estos chatbots utilizan el reconocimiento automático de voz (ASR) para transcribir la voz del usuario en texto escrito y comprender el lenguaje natural (NLU), para identificar el o los intents y dar respuestas a las personas que solicitan información. Estos chatbots pueden reconocer el habla humana y comprender la intención del usuario a la velocidad de la voz óptima del teléfono (8 kHz) sin hacer preguntas específicas.

Intenciones (Intents). Representa la intención que el usuario desea realizar. Para agregar los intents en el editor de Amazon lex debe tener en cuenta el flujo de diálogo que es utilizado para ver el flujo de la conversación de cómo se vería funcionamiento del diálogo en el bot.

Contextos (Contexts). Son contextos de entrada y salida para la intención que están asociados con una variable de estado y solo se pueden reconocer si están activos.

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Fue desarrollado por IBM, es una herramienta que permite crear, entrenar y desplegar chatbots en cualquier tipo de aplicación, dispositivo u otros métodos de comunicación proporcionando respuestas rápidas al cliente. Cuenta con una base de conocimientos para la obtención de respuestas, si la respuesta no satisface al usuario, entonces Watson Assistant pedirá una aclaración para resolver el problema, o caso contrario transfiere al usuario a un agente humano. Otras de sus ventajas principales es que permite la realización de múltiples tareas a la vez (IBM, 2021).

Watson Assistant se basa en modelos de aprendizaje profundo, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural para entender las preguntas, dar mejores respuestas y completar las acciones esperadas por el usuario. Se encarga de clasificar las intenciones y reconocer las entidades que están relacionadas con los contextos para comprender mejor el servicio que requiere el cliente y poder transferirlo con un agente humano en caso de ser necesario. Facilita la combinación entre el aprendizaje por transferencia, el aprendizaje automático tradicional, y las técnicas de aprendizaje profundo en un modelo cohesivo que es altamente receptivo en el tiempo que se está ejecutando.

Figura 15. Implementación de un diálogo en Watson Assistant Fuente: (IBM, 2020)

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Una vez creada una instancia de servicio en Watson Assistant se debe iniciar sesión, posteriormente se abrirá un nuevo separador o ventana, mismo que va a crear automáticamente un asistente que contendrá un conocimiento de diálogo (Dialog skill). Este es un contenedor para todos los artefactos que constituyen el flujo de conversaciones, como son las intenciones, entidades y flujo de diálogo. A continuación, se detallarán:

Intenciones (Intents). Una intención es un propósito u objetivo expresado en la entrada del cliente, como por ejemplo responder una pregunta o procesar el pago de una factura. Al momento de que la expresión del usuario es reconocida, el servicio Watson Assistan elige el flujo de diálogo que más se relacione con la intención para dar una respuesta correcta.

Entidades (Entities). Una entidad representa un término u objeto que da contexto a una intención. También representan la información de entrada del usuario que es relevante para lograr una mejor interpretación.

Flujo de diálogo. El editor de conversaciones sirve para crear flujos de conversación que contengan sus intenciones. El flujo de diálogo está compuesto por diversos nodos que contienen una condición y una respuesta y se representa gráficamente como un árbol de diálogo.

Contextos (Contexts). Es un objeto compuesto por variables que están presentes durante una conversación y tienen la posibilidad de ser compartidas con las aplicaciones clientes y el diálogo.

5.2.2.5. Bot Framework

Es una plataforma cuya función es proporcionar los recursos necesarios para la construcción y conexión de bots inteligentes, su forma de interactuar con los usuarios es de manera natural.

Funciona como una interfaz, lo que permite que la lógica empresarial y los usuarios estén conectados desde cualquier lugar (Gamboa, 2019).

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El entorno de Bot Framework está integrado y diseñado para desarrollar bots inteligentes, este se encarga de facilitar la conexión e implementación a soporte para .Net y Node .js basándose en el SDK de Bot Builder (Zarabia, 2018).

Bot Connector. Es un servicio en línea para que el bot se conecte en uno o varios canales a través de la API Rest, está disponible en el código del bot.

Figura 16. Arquitectura del Bot Framework Fuente: (Zarabia, 2018).

En el primer bloque se encuentran los canales de diálogo a los cuales se les puede implementar el chatbot. En esta parte también intervienen las entradas y salidas de las conversaciones que mantiene el usuario con el bot. El segundo bloque es el conector del bot, este servicio se encarga de enviar y recibir mensajes entre el usuario y el bot. El tercer bloque se basa particularmente en el código del bot, donde el desarrollador es quien se encarga de la funcionalidad y la lógica (Zarabia, 2018).

5.2.2.6. Análisis comparativo de tecnologías de chatbots

A continuación, se muestra un análisis comparativo de las plataformas que permiten el desarrollo de los chatbots.

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Tabla 3. Comparación de las tecnologías para desarrollar chatbots

Cualidades

TECNOLOGÍAS DE CHATBOT Dialogflow

Microsoft Bot

Framework

IBM

Watson Wit.Ai Amazon Lex Plataforma de

desarrollo Cloud Cloud Cloud Cloud Cloud

Tipo de

herramienta de implementación

SDK, API REST SDK SDK, API

REST

SDK, API

REST SDK

Lenguaje de programación

Android, iOS, Xamarin, C++, Python, HTML, JavaScript, Node.js, .NET, PHP, Java

C++, JS, Python, Java

Node, Java, Python, iOS, Unity

Node, Python client, Ruby

Java, JS, Python, CLI, .Net, Ruby, PHP, Go y CPP

Procesamiento de

lenguaje natural Si No Si Si Si

SDK Si Si Si Si Si

Compatibilidad con Apps externas

Si Si No No

Si, solo servicios de AWS Despliegue de

chatbots

Multicanal / Multiplataforma

Local / Multicanal mediante Azure

Multicanal Redes

sociales Multiplataforma

Integraciones

Google Assistant, Twilio,

Telegram, Kik, Slack,

Viber, Twitter, Facebook Messenger, Amazon Alexa, Microsoft Cortana, Cisco Spark.

Facebook Messenger, Telegram, Twilio, Wechat, Slack, Webex, Alexa, Microsoft Teams, Kik, LINE, Skype.

Messenger, Slack, Amazon Alexa y Voice Agent (Telefonía)

Sin

integración directa, API HTTP y bibliotecas disponibles para: Node JS, Python, Ruby, Go.

SMS, Slack, Facebook Messenger, Kik, Twilio.

Tipo de Licencia Servicio gratuito / pagado

Gratis / Si se usa con Azure es pagado

Servicio gratuito / pagado

Servicio gratuito / pagado

Gratis con restricciones / Pagado Soporta varios

idiomas Si Si Si Si Si

Elaborado por: Marlene Mariela Pin Asunción

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