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Utilizar GPT y LLM para crear chatbots que puedan dar recomendaciones personalizadas a los clientes

¿Te gustaría crear un chatbot que pueda proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes? ¿Quieres aprovechar el poder de la inteligencia artificial para generar sugerencias que se adapten a las preferencias, necesidades e intereses de cada cliente? En este blog te voy a explicar cómo puedes utilizar GPT y LLM para crear chatbots que puedan sugerir a los clientes productos, servicios o contenidos que les puedan interesar o beneficiar.


GPT y LLM son dos conceptos clave en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (NLP), que es la rama de la inteligencia artificial que se ocupa de entender y generar lenguaje humano. GPT es un acrónimo de Generative Pre-trained Transformer, que es un tipo de modelo de lenguaje autónomo que ha sido preentrenado con grandes conjuntos de datos para generar texto coherente y significativo. GPT pertenece a la categoría de los LLM, o Large Language Models, que son modelos de lenguaje preentrenados que se utilizan para diversas tareas, como la generación de texto y la traducción automática.


Los LLM y GPT tienen la ventaja de que pueden adaptarse a diferentes dominios y contextos mediante un proceso de afinación, que consiste en entrenarlos con datos específicos del problema que se quiere resolver. De esta forma, se puede obtener un modelo personalizado que sea capaz de generar respuestas relevantes y naturales para una determinada aplicación.


chatbot chatgpt clientes

Un ejemplo de aplicación de GPT y LLM es la creación de chatbots, que son sistemas conversacionales que pueden interactuar con los clientes mediante texto o voz. Los chatbots pueden tener diferentes objetivos, como proporcionar información, asistencia, entretenimiento o educación. En el caso de las recomendaciones personalizadas, los chatbots pueden ser útiles para sugerir a los clientes productos, servicios o contenidos que les puedan interesar o beneficiar.

Para crear un chatbot que pueda proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes, se necesita seguir una serie de pasos:


  • Definir el propósito y el alcance del chatbot: se debe tener claro qué tipo de recomendaciones puede ofrecer el chatbot, qué criterios va a utilizar para generarlas y qué limitaciones tiene. Por ejemplo, si el chatbot está destinado a recomendar libros, películas o música; si va a basarse en las valoraciones, las búsquedas o los perfiles de los clientes; si puede acceder a la información del cliente o solo a datos públicos; etc.

  • Recopilar y preparar los datos: se debe obtener una cantidad suficiente de datos que representen las preferencias, necesidades e intereses de los clientes. Estos datos pueden provenir de fuentes como historiales de compras, valoraciones, búsquedas o perfiles de los clientes. Los datos deben estar limpios, etiquetados y organizados en matrices o vectores que faciliten el análisis.

  • Afinar el modelo: se debe seleccionar un modelo de LLM o GPT adecuado para el dominio y el idioma del chatbot y entrenarlo con los datos recopilados. Esto implica ajustar los parámetros del modelo, como el tamaño del vocabulario, la longitud máxima de las secuencias, la tasa de aprendizaje o el número de épocas. El objetivo es obtener un modelo que sea capaz de generar recomendaciones personalizadas a partir de los datos de los clientes.

  • Evaluar y mejorar el modelo: se debe medir el rendimiento del modelo mediante métricas como la precisión, la cobertura, la diversidad o la coherencia. También se debe probar el modelo con usuarios reales o simulados para obtener feedback cualitativo sobre la calidad y la utilidad de las recomendaciones. Se debe iterar el proceso de afinación hasta conseguir un modelo que satisfaga los requisitos del chatbot.

  • Desplegar e integrar el modelo: se debe poner en funcionamiento el modelo en una plataforma o canal accesible para los usuarios finales. Esto implica conectar el modelo con una interfaz gráfica o de voz, una base de datos o un sistema externo. También se debe asegurar la escalabilidad, la seguridad y la actualización del modelo.

Como ves, crear un chatbot que pueda proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes utilizando GPT y LLM no es una tarea sencilla, pero tampoco imposible. Con los recursos adecuados y una buena planificación, se puede lograr un chatbot que sea capaz de ofrecer recomendaciones personalizadas de calidad y satisfacer las necesidades de los clientes.

Para ilustrar el proceso de creación de un chatbot que pueda proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes utilizando GPT y LLM, te voy a mostrar un ejemplo práctico. Supongamos que queremos crear un chatbot que pueda recomendar películas a los clientes de una plataforma de streaming. Estos son los pasos que seguiríamos:


  • Definir el propósito y el alcance del chatbot: el chatbot tendría como objetivo sugerir a los clientes películas que les puedan gustar según sus preferencias, necesidades e intereses. El chatbot podría basarse en las valoraciones, las búsquedas o los perfiles de los clientes para generar las recomendaciones. El chatbot también podría ofrecer información adicional sobre las películas, como el género, el director, el reparto o la sinopsis.

  • Recopilar y preparar los datos: para obtener los datos necesarios para entrenar al chatbot, podríamos utilizar fuentes como las valoraciones, las búsquedas o los perfiles de los clientes de la plataforma de streaming. También podríamos utilizar fuentes externas como bases de datos de películas, críticas o reseñas. Los datos deberían estar en formato de matrices o vectores que representen las características de las películas y las preferencias de los clientes.

  • Afinar el modelo: para seleccionar el modelo de LLM o GPT más adecuado para el chatbot, podríamos tener en cuenta factores como el tamaño del modelo, el idioma, la disponibilidad y el coste. Por ejemplo, podríamos optar por un modelo como ChatGPT, que es una implementación específica de GPT que ha sido entrenada para tareas de conversación. Para afinar el modelo, podríamos utilizar una herramienta como SEO.ai, que permite entrenar e implementar modelos de LLM y GPT de forma sencilla y rápida.

  • Evaluar y mejorar el modelo: para medir el rendimiento del modelo, podríamos utilizar métricas como la precisión, que indica la proporción de recomendaciones correctas del chatbot; la cobertura, que indica la proporción de películas que el chatbot puede recomendar; la diversidad, que indica la variedad de géneros y estilos que el chatbot puede sugerir; y la coherencia, que indica la lógica y la consistencia de las recomendaciones del chatbot. Para obtener feedback cualitativo, podríamos probar el modelo con usuarios reales o simulados y recoger sus opiniones y sugerencias. Para mejorar el modelo, podríamos iterar el proceso de afinación hasta conseguir un nivel óptimo de calidad.

  • Desplegar e integrar el modelo: para poner en funcionamiento el modelo, podríamos utilizar una plataforma o canal que sea accesible y cómodo para los clientes, como una aplicación móvil, una página web o un asistente virtual. Para conectar el modelo con una interfaz gráfica o de voz, podríamos utilizar una herramienta como Dialogflow, que permite crear e integrar chatbots con diferentes canales. Para conectar el modelo con una base de datos o un sistema externo, podríamos utilizar una herramienta como Firebase, que permite almacenar y sincronizar datos en tiempo real.

Con estos pasos, habríamos creado un chatbot que pueda proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes utilizando GPT y LLM.

Cartridge World Guatemala ya utiliza diariamente la inteligencia artificial GPT y chatbots, habiendo desarrollado Fill AI, el primer chatbot asistente virtual con IA para impresoras y fotocopiadoras, capaz de resolver problemas de impresión, dar instrucciones específicas de como usar el equipo y hasta crear emails convincentes para los jefes, solicitando permiso para comprar el equipo, con casos de uso reales y mencionando los specs… un nuevo sentido al refrán de “se vende solo”.

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