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

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Mao Garzón-Quiroz
Guillermo Del Campo-Saltos
Beatriz Loor-Ávila

Resumen

El estudio se fundamentó en una revisión sistemática de la literatura sobre las eficiencias comunicativasde los chatbots basados en reglas y aquellos basados en modelos de lenguaje natural con inteligenciaartificial. 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 loschatbots basados en reglas. Además, se profundizó en los argumentos que sostienen las notables diferenciasentre 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.
 
 

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Referencias

Abu Shawar, B., & Atwell, E. (2007). Chatbots: Are They Really Useful? LOAIT 2007 - International Workshop on Legal Ontologies and Artificial Intelligence Techniques, 29-40.

Amalia, R. S., & Suprayogi, M. (2019). Ensuring data correctness and bias-free AI functionalities in chatbots. Emerald Insight. Recuperado de https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JHTT-02-2019-0021/full/html

AirDroid. (2024). Rule-Based vs. AI Chatbot: Which One is Better? Recuperado de www.airdroid.com

Badr, Y. (2024). Evolution of large language models and their role in shaping general artificial intelligence. Digital Transformation and Society, 3(1), 1-2. https://doi.org/10.1108/DTS-02-2024-088

Bhattacharyya, S.S. (2024). Study of adoption of artificial intelligence technology-driven natural large language model-based chatbots by firms for customer service interaction. Journal of Science and Technology Policy Management. https://doi.org/10.1108/JSTPM-11-2023-0201

Buhalis, D., & Yen, C. L. (2020). Leveraging inter-tourists interactions via chatbots to bridge academia, tourism industries and future societies. Emerald Insight. Recuperado de https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JHTT-03-2020-0039/full/html

Caldarini, G., Jaf, S., & McGarry, K. (2022). A Literature Survey of Recent Advances in Chatbots. Information, 13(1), 41. https://doi.org/10.3390/info13010041

Ciechanowski, L., Przegalinska, A., Magnuski, M., & Gloor, P. (2019). Increasing customer service efficiency through artificial intelligence chatbot. Emerald Insight.

Chaves, A. P., & Gerosa, M. A. (2021). How Should My Chatbot Interact? A Survey on Human-Chatbot Interaction Design. International Journal of Human-Computer Interaction, 37(8), 729-758.

Dale, R. (2020). The return of the chatbots: The latest advances and challenges in chatbot technology. Natural Language Engineering, 26(6), 811-832.

Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423

El-Ateif, S., Idri, A., & Fernández-Alemán, J.L. (2024). On the differences between CNNs and vision transformers for COVID-19 diagnosis using CT and chest x-ray mono- and multimodality. Data Technologies and Applications, ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/DTA-01-2023-0005

Emma Goldman. (2017, septiembre 29). Antes de Siri y Alexa, estaba ELIZA [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=RMK9AphfLco

Gnewuch, U., Morana, S., & Maedche, A. (2021). Designing Conversational Agents for Services: Reviewing Design Principles and Evaluating Their Effectiveness. Journal of the Association for Information Systems, 22(1), 163-204.

Hartmann, J., & Netzer, O. (2023). Natural Language Processing in Marketing. En K. Sudhir & O. Toubia (Eds.), Artificial Intelligence in Marketing (Vol. 20, pp. 191-215). Emerald Publishing Limited.

Hill, J., Randolph Ford, W., & Farreras, I. G. (2015). Real Conversations with Artificial Intelligence: A Comparison between Human–Human Online Conversations and Human–Chatbot Conversations. Computers in Human Behavior, 49, 245-250.

Hoyer, W.D., Kroschke, M., Schmitt, B., Kraume, K., & Shankar, V. (2020). Transforming the customer experience through new technologies. Journal of Service Research, 23(1), 3-24.

Hu, X., et al. (2018). Comparative study on the effectiveness of rule-based vs. PLN-based chatbots in tourism. Emerald Insight. Recuperado de https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JHTT-04-2020-0050/full/html

Huang, Y., & Gursoy, D. (2024). Customers’ online service encounter satisfaction with chatbots: interaction effects of language style and decision-making journey stage. International Journal of Contemporary Hospitality Management. https://doi.org/10.1108/IJCHM-11-2023-1800

Hubtype. (2023). Rule-Based Chatbots vs. AI Chatbots: Key Differences. Recuperado de www.hubtype.com

Jindal, P., et al. (2020). Business impacts of NLP-based chatbot implementation in customer service. Emerald Insight. Recuperado de https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JHTT-05-2019-0033/full/html

Kwartler, T. (2021). Text Analytics and Natural Language Processing. En M. Einhorn, M. Löffler, E. de Bellis, A. Herrmann, & P. Burghartz (Eds.), The Machine Age of Customer Insight (pp. 119-128). Emerald Publishing Limited.

Laranjo, L., Dunn, A. G., Tong, H. L., & Bashir, R. (2018). Conversational Agents in Healthcare: A Systematic Review. Journal of the American Medical Informatics Association, 25(9), 1248-1258.

Lara, D. C. P., & Gómez, V. J. G. (2020). Metodologías activas para la enseñanza y aprendizaje de los estudios sociales. Sociedad & Tecnología, 3(2), 2-10.

Ledro, C., Nosella, A. and Vinelli, A. (2022), "Artificial intelligence in customer relationship management: literature review and future research directions", Journal of Business & Industrial Marketing, Vol. 37 No. 13, pp. 48-63. https://doi.org/10.1108/JBIM-07-2021-0332

Ling, C., Nasir, M.H., & Pitra, Z. (2021). Understanding customer experience with AI-driven chatbots: a dual-process theory perspective. Journal of Business Research, 129, 170-183.

Liu, B., & Lane, I. (2016). Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling. arXiv preprint arXiv:1609.01454.

López, N. V., González, N. A., & Rodríguez, C. C. (2021). Implementation of Chatbot in Online Commerce, and Open Innovation. Journal of Open

Luo, X., Tong, S., Fang, Z., & Qu, Z. (2019). Frontiers: Machines vs. humans: The impact

Nicolescu, L., & Tudorache, M. T. (2022). Human-computer interaction in customer service: the experience with AI chatbots—a systematic literature review. Electronics, 11(10), 1579.

Paschek, D., Luminosu, C.T., & Draghici, A. (2017). Automating customer service through chatbots. Procedia Computer Science, 121, 350-358.

Pradella, C. (2013). Evaluating chatbot usability for improving business processes. International Journal of Business Management, 8(4), 45-60.

Pucci, V. R., Machado, R. A., Cardano, M., Kantorski, L. P., & Weiller, T. H. (2020). Técnica da entrevista discursiva em pesquisa qualitativa: relato de experiência. Rev. enferm. UFSM, e97-e97.

Silverio, M. (2024, mayo 17). ChatGPT: número de usuarios y estadísticas. PrimeWeb. Recuperado de https://www.primeweb.com.mx/chatgpt-usuarios-estadisticas

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

Wang, X., & Jiang, Z. (2020). Recent Advances in Neural Chatbots. International Journal of Automation and Computing, 17(2), 251-266.

Weizenbaum, J. (1966). ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine. Communications of the ACM, 9(1), 36-45.

Xue, J., Wang, Y.-C., Wei, C., Liu, X., Woo, J., & Kuo, C.-C. J. (2024). Bias and fairness in chatbots: An overview. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, 13(2), e102. http://dx.doi.org/10.1561/116.00000064