Análisis sistemático sobre la eficiencia comunicativa entre chatbots basados en reglas y modelos de lenguaje natural

Resumen

El estudio se fundamentó en una revisión sistemática de la literatura sobre las eficiencias comunicativas
de los chatbots basados en reglas y aquellos basados en modelos de lenguaje natural con inteligencia
artificial. Se analizaron 175 documentos como base para esta revisión. También se incluyó una breve historia del primer chatbot registrado, denominado ELIZA en 1966, que dio paso al desarrollo de los
chatbots basados en reglas. Además, se profundizó en los argumentos que sostienen las notables diferencias
entre los chatbots basados en reglas y los basados en modelos de lenguaje. En ese sentido, se revelaron diferencias significativas entre ambos tipos. Los sistemas basados en reglas son herramientas simples y económicas, óptimas para tareas repetitivas y estructuradas, pero limitadas para manejar interacciones complejas. Mientras que los asistentes impulsados por modelos de lenguaje natural ofrecen interacciones más adaptativas y personalizadas, aunque requieren una inversión significativa en datos y desarrollo. De acuerdo al estudio, la elección entre ambos enfoques depende del contexto de aplicación, los recursos disponibles y las necesidades específicas de la organización. Además, los resultados evidencian la evolución de los asistentes conversacionales y su impacto en diversos sectores, en ese sentido, los resultados permiten explorar cómo las tendencias tecnológicas emergentes, como los modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural, pueden ampliar la eficiencia y la aplicabilidad de estos sistemas, enfrentando a la vez desafíos éticos y técnicos asociados con su implementación en diversas industrias.