Un asistente de IA es útil cuando tiene una base de conocimientos de calidad, límites de respuesta claros y un flujo de trabajo definido: encontrar un documento, explicar un procedimiento, preparar un borrador o dirigir a un usuario al especialista adecuado.
Un chatbot sólido comienza con el contenido: documentos, regulaciones, directorios, preguntas frecuentes y reglas que definen lo que se puede responder automáticamente.
El laboratorio puede investigar enfoques RAG, ayudantes internos de IA, búsqueda de documentos y escenarios en los que un asistente reduce la carga de trabajo de soporte.
Las tareas con preguntas repetidas y una base de conocimientos estable funcionan mejor.
Un asistente de IA necesita barreras de seguridad: fuentes de respuestas, registro, rechazo fuera del contexto, evaluación de la calidad y la capacidad de pasar una pregunta a un humano.
Un chatbot puede funcionar en un sitio web, en un portal interno, mensajería o CRM. Es importante que sólo acceda a datos permitidos.
Sí, utilizando una base de conocimientos o un enfoque RAG. Se deben preparar documentos, estructurar las fuentes y probar las respuestas a preguntas típicas.
No. Esta es la razón por la que se necesitan barreras de seguridad, verificación de fuentes, registros, conjuntos de preguntas de prueba y reglas para la transferencia humana.
Sí, si hay suficiente información estructurada: contactos, reglas de admisión, horarios, preguntas frecuentes, descripciones de programas, documentos y páginas para vincular.
El laboratorio esta preparado para hablar sobre investigacion, prototipos y proyectos no comerciales con universidades, laboratorios, empresas, hospitales e instituciones publicas.
