{"id":130756,"date":"2024-06-06T07:50:26","date_gmt":"2024-06-06T05:50:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.orgdch.org\/creacion-de-un-chatbot-con-ia-para-el-desarrollo-del-liderazgo\/"},"modified":"2024-06-10T15:42:12","modified_gmt":"2024-06-10T13:42:12","slug":"creacion-de-un-chatbot-con-ia-para-el-desarrollo-del-liderazgo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/creacion-de-un-chatbot-con-ia-para-el-desarrollo-del-liderazgo\/","title":{"rendered":"Creaci\u00f3n de un chatbot con IA para el desarrollo del liderazgo"},"content":{"rendered":"

Hace poco decidimos a\u00f1adir un chatbot con IA al programa de desarrollo de liderazgo m\u00e1s popular de Blanchard, SLII\u00ae.<\/p>\n

Lo hicimos con un claro prop\u00f3sito en mente: ayudar a nuestros alumnos en la transici\u00f3n de una experiencia de formaci\u00f3n positiva al mundo laboral. Ver\u00e1s, muchos alumnos finalizan una clase de SLII\u00ae con ganas de utilizar sus nuevos conocimientos y habilidades, pero la carga de trabajo y los malos h\u00e1bitos les superan y un mes m\u00e1s tarde se dan cuenta de que sus habilidades en SLII\u00ae est\u00e1n decayendo r\u00e1pidamente. Cre\u00edmos que un chatbot con inteligencia artificial podr\u00eda ayudarles a superar este obst\u00e1culo mediante una combinaci\u00f3n de avisos, herramientas y asistencia en el momento adecuado. As\u00ed que nos pusimos en marcha para crear SLII\u00ae Chatbot\u2122.<\/p>\n

Junto con nuestro socio de plataforma Mobile Coach, nos pusimos manos a la obra.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

\"\"<\/span><\/div><\/div><\/div>

Prepararse para dos tipos de interacciones<\/h3>\n

Los chatbots pueden ser estructurados o no estructurados. Una interacci\u00f3n estructurada se planifica de antemano, con instrucciones escritas para guiar a los usuarios. Por ejemplo, todos hemos tenido la experiencia de \u00abmarcar o decir 1\u00bb al llamar a un n\u00famero gratuito.<\/p>\n

Los di\u00e1logos no estructurados no est\u00e1n escritos de antemano. ChatGPT es un buen ejemplo de este tipo de interacci\u00f3n, en la que un sistema de IA se entrena utilizando un Modelo de Lenguaje Amplio (LLM) para interactuar con los humanos utilizando nuestro lenguaje natural. Quer\u00edamos un sistema tanto estructurado como no estructurado en nuestro Chatbot SLII\u00ae.<\/p>\n

La parte estructurada del chatbot se centrar\u00eda en ayudar a los alumnos mediante recordatorios y asistencia durante uno a tres meses despu\u00e9s de su formaci\u00f3n. Hemos redactado un di\u00e1logo y unas preguntas para el bot. Utilizamos respuestas preformateadas; por ejemplo, \u00abescriba 1 para herramientas, escriba 2 para consejos\u00bb. Nuestro gui\u00f3n estructurado acab\u00f3 teniendo unas 50 p\u00e1ginas. Lo m\u00e1s importante que aprendimos fue que hab\u00eda que tener claro el objetivo, dejar tiempo suficiente para el desarrollo y las pruebas, y combinar la informaci\u00f3n con el entretenimiento.<\/p>\n

Tambi\u00e9n nos dimos cuenta de que en los mensajes de texto se utiliza un estilo de escritura y una sintaxis totalmente diferentes que incluyen acr\u00f3nimos (por ejemplo, lol, btw), el uso de emojis, la falta de puntuaci\u00f3n y de may\u00fasculas, etc. Hemos optado por adoptarlos en el chatbot SLII\u00ae. Es \u00fatil tener claras las pautas de estilo de escritura desde el principio.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Adentr\u00e1ndonos en un nuevo territorio<\/h3>\n

Crear el di\u00e1logo estructurado fue mucho trabajo, pero era un trabajo con el que est\u00e1bamos familiarizados, ya que hab\u00edamos hecho muchos scripts a lo largo de los a\u00f1os. La parte no estructurada y conversacional del chatbot era un campo nuevo.<\/p>\n

Nuestro objetivo era ayudar a los alumnos con un chatbot SLII\u00ae que pudiera responder a cualquier pregunta. Esto requer\u00eda un motor de IA inteligente basado en un LLM.<\/p>\n

Una vez m\u00e1s nos apoyamos en nuestro socio, Mobile Coach, que ofrec\u00eda un LLM privado para que pudi\u00e9ramos ayudar a nuestros clientes de forma segura sin tener que transmitir nuestro contenido patentado al sistema p\u00fablico ChatGPT.<\/p>\n

Quer\u00edamos que nuestro SLII\u00ae Chatbot LLM fuera un experto en SLII\u00ae, as\u00ed que empezamos aliment\u00e1ndolo con documentos existentes de nuestro programa SLII\u00ae, notas de facilitaci\u00f3n y materiales de apoyo. El LLM era muy flexible en su capacidad de procesar documentos, ya que lo hab\u00eda aprendido absorbiendo una amplia variedad de contenidos en Internet.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Dise\u00f1ando mensajes<\/h3>\n

El siguiente paso fue dise\u00f1ar los avisos. Para entender un aviso de LLM, piensa en un s\u00e1ndwich. Un usuario podr\u00eda escribir una pregunta al bot del tipo \u00abAcabo de tener un desacuerdo con un miembro del equipo, \u00bfqu\u00e9 debo hacer?\u00bb. Piensa en eso como la parte central del s\u00e1ndwich. Aunque el LLM sea capaz de responder a esa pregunta por s\u00ed solo, la respuesta ser\u00e1 mucho m\u00e1s \u00fatil y controlable si incluyes la pregunta en una pregunta m\u00e1s amplia. Pensemos en a\u00f1adir pan, lechuga, tomate y mayonesa al s\u00e1ndwich.<\/p>\n

Las sugerencias pueden servir para muchas cosas, pero nosotros nos hemos centrado en el contexto y en las instrucciones de escritura. El contexto consiste en proporcionar los antecedentes de la pregunta para que el LLM pueda comprender mejor lo que est\u00e1 sucediendo. Esto puede tomar la forma de texto descriptivo que explique lo que el usuario est\u00e1 haciendo o tratando de lograr. Un ejemplo es \u00abLe pregunt\u00e9 a un empleado c\u00f3mo fue su conversaci\u00f3n individual con un miembro del equipo y me coment\u00f3: [respuesta del usuario]\u00bb. Es como cuando proporcionamos un contexto cuando una nueva persona se une a una conversaci\u00f3n en curso: \u00abAh, est\u00e1bamos hablando del anuncio de la fusi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n

Las instrucciones de escritura que proporcionas al LLM en estas indicaciones pueden abarcar muchos aspectos de la escritura. Lo sepas o no, probablemente tengas una idea de c\u00f3mo son las respuestas apropiadas e inapropiadas. Recuerdo una de las primeras respuestas que fue demasiado larga, as\u00ed que a\u00f1adimos una instrucci\u00f3n sobre la longitud para reducir las respuestas del LLM a esa medida. Tambi\u00e9n puedes indicarle al LLM el tono que buscas y de d\u00f3nde extraer el contenido. He aqu\u00ed un ejemplo: “Por favor, escribe una respuesta optimista que valide su lucha, tenga menos de 100 palabras y extraiga al menos un concepto del siguiente contenido: [lista de fuentes]”.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Atenci\u00f3n y cuidados durante los primeros d\u00edas<\/h3>\n

La combinaci\u00f3n de una gran cantidad de fuentes de contenido, el ofrecimiento de contexto y antecedentes, y la definici\u00f3n del tono y el estilo de las respuestas escritas le permitir\u00e1n empezar con buen pie. El \u00faltimo consejo es invertir en el cuidado y la alimentaci\u00f3n. Los chatbots LLM pueden mejorarse y enriquecerse f\u00e1cilmente con el tiempo revisando el rendimiento del bot y trabajando en las interacciones que no est\u00e1n sirviendo bien a los usuarios.<\/p>\n

A\u00fan es pronto para hablar de los chatbots de LLM. Estamos muy ilusionados de poder experimentar con esta tecnolog\u00eda para un fin tan importante. Recomendamos encarecidamente que lo pruebes si puedes dedicarle tiempo. Esperamos que os vaya bien.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

Nota:<\/strong> Este art\u00edculo es una traducci\u00f3n del art\u00edculo original del Dr. Jay Campbell, Jefe de Producto de Blanchard<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[7756,7759],"tags":[7816,7817,3962,7814],"class_list":["post-130756","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-leadership-academy-ltm","category-leadership-academy-ltm-2","tag-chatbot-con-ia-ltm","tag-desarrollo-del-liderazgo-ltm","tag-liderazgo-ltm","tag-slii-ltm"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/130756","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=130756"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/130756\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":130795,"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/130756\/revisions\/130795"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=130756"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=130756"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=130756"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}