Entrenamientos de Asistente Virtuales con Inteligencia Artificial en empresas chilenas

En la actualidad está muy en boga en todos los ámbitos la inteligencia artificial y como está puede generar confusión y miedo por el desconocimiento. Hoy contamos con acceso a cientos de modelos de inteligencia artificial como Chat GPT, DeepSeek, Antrhopic entre otros que pueden facilitarnos la vida en consultas que antes realizábamos a Google.

"La inteligencia artificial (IA) ha redefinido los paradigmas de gestión de datos en el ámbito empresarial global. En Chile, la adopción de estas tecnologías se ha acelerado, dado por la necesidad de optimizar recursos, reducir costos y mejorar la precisión en la toma de decisiones."

En el siguiente artículo ahondaremos en cómo implementar inteligencia artificial, explicaremos los mitos asociados a esta para que al momento de tomar la decisión de implementar en un proyecto o en la operación de una empresa, contemos con la información necesaria. Explicaremos como en AlchemyLab integramos Inteligencia Artificial en empresas chilenas y cuales son las conclusiones que podemos sacar de nuestra experiencia.

Inteligencia Artificial un concepto de moda

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial hoy inmediatamente se nos viene a la cabeza Chat GPT o DeepSeek en sus interfaces conversacionales en donde realizamos una pregunta a chatbot y este nos entrega una respuesta de acuerdo al nivel de exactitud que realizamos.

Aunque muchas personas no lo comprenden, cuando realizamos esta acción estamos realizando una programación a un robot el cual por medio de nuestro lenguaje (español-chileno) nos entrega una respuesta y es aquí en donde es importante detenerse y explicar que para sacar el máximo de provecho a un chatbot conversacional es importante expresarse correctamente para que el robot pueda entregar una respuesta de calidad.

¿Por qué es importante la estructura de la pregunta (prompts) cuando utilizamos modelos conversacionales de inteligencia artificial?

En muchas ocasiones clientes llegan a Alchemylab consultando de como poder implementar IA en sus proyectos y como funciona. Lo primero que realizamos es explicar que como creamos prompts o realizamos la consulta y la extensión de esta es primordial en la calidad de la respuesta y los costos asociados, entendiendo que hablamos de implementar modelos en empresas lo que conlleva un costo.

¿Por qué es importante en como creamos el requerimiento por ende en como nos expresamos? Es de suma importancia ya que los modelos actuales trabajan con TOKENS o Tokenización, lo cual es un proceso de división de palabras que realiza el robot para poder comprender el lenguaje humano y así poder entregar una respuesta correcta al momento de un requerimiento.

En la actualidad existen varios modelos de tokenización utilizados por los diferentes servicios de IA en el mercado, pero para que comprenda lo tratado en el presente artículo le daremos un ejemplo de como funciona:

Ejemplo:

Tenemos una persona que quiere preguntar a un chatbot y escribe en su navegador a servicios como GPT o DeepSeek:

¿Qué debo realizar para implementar IA en mi empresa?

Chat GPT para responder esta pregunta realiza una tokenización es decir, divide la palabra y convierte cada unidad de la división en unidades numéricas que le permitirán confeccionar una respuesta al usuario. Quiere decir que Chat GPT convierte a lenguaje de máquina la pregunta realizada.

En las imágenes podemos visualizar como el modelo de OpenAI realizó la tokenización de la pregunta y realizó la conversión a token obteniendo 12 tokens y la cadena numérica respectiva para procesar.

Si realizamos la misma pregunta en lenguaje coloquial de Chile veremos como afecta la tokenización, entendiendo que estamos realizando semánticamente la misma consulta:

"Que hago para integrar IA en negocio?"

Como podemos apreciar en el ejemplo, la estructuración semántica de la pregunta afecta la tokenización y la cadena numérica creada para procesar el requerimiento.

Pero ¿en qué afecta la tokenización al momento de implementar IA en nuestra empresa?

Entendiendo que hablamos bajo el contexto empresarial, la tokenización afectará en los siguientes aspectos:

Económico:

Los modelos de inteligencia artificial en el uso comercial aplicarán un cargo en base a un paquete de tokens, esto quiere decir que el valor de la consulta está directamente relacionado a la cantidad de tokens que son enviados al modelo de inteligencia artificial y a la cantidad de tokens que contiene la respuesta.

Esto quiere decir que si realizamos una consulta con alto nivel de detalles (programación) el robot nos podrá entregar una respuesta de calidad, afectando directamente el costo de nuestra consulta.

Velocidad de procesamiento de datos:

En la mayoría de los casos los servicios de chatbot disponibles fueron diseñados y creados para tokenizar en lengua inglesa, lo que influye directamente en la velocidad de procesamiento del requerimiento realizado. Esto se debe que los modelos fueron entrenados en la mayoría de los casos en lengua inglesa, por lo que al momento de recibir la cadena numérica (tokenización) realizan operaciones matemáticas obteniendo probabilidades que le permiten generar una respuesta.

Cómo la idea de este artículo es entregar información de calidad en un lenguaje fácil de entender el proceso que se realiza lo explicamos de la siguiente forma:

Ejemplo: Robot leyendo la frase "Me gusta pizza"

Paso 1: División en tokens

El robot divide la frase en pedacitos (tokens):

• "Me" → Token 1
• "gusta" → Token 2
• "pizza" → Token 3

Paso 2: Asignación de números

Cada palabra tiene un número en el "diccionario" del robot:

• "Me" = 1,247
• "gusta" = 3,891
• "pizza" = 7,234

Paso 3: Cálculos de probabilidad

El robot pregunta: "¿Qué palabra viene después de 'Me gusta'?"

Basándose en millones de textos que leyó antes (Machine Learning), calcula:

• Probabilidad de "pizza" = 15%
• Probabilidad de "comer" = 25%
• Probabilidad de "mucho" = 30%
• Probabilidad de "la" = 20%
• Otras palabras = 10%

Paso 4: Matemáticas simples

El robot usa una fórmula como:

Puntuación = (frecuencia de la palabra) × (contexto) ÷ (total de opciones)

Por ejemplo:

"Pizza" apareció 1,500 veces después de "me gusta" en 10,000 textos

• Puntuación = 1,500 ÷ 10,000 = 0.15 (15%)

¿Por qué es importante?

Esta tokenización con probabilidades permite al robot:

• Entender el significado de las palabras en contexto
• Predecir qué palabra viene después
• Generar respuestas coherentes
• Traducir entre idiomas

Es como si el robot tuviera una calculadora súper rápida que siempre está preguntándose "¿cuál es la palabra más probable que sigue?" basándose en patrones que aprendió de millones de textos.

Esto afecta la velocidad de procesamiento ya que si el robot no ha realizado el aprendizaje necesario de lo que estamos consultando, tendremos tardanza en la respuesta e incluso la posibilidad que se trunque el requisito.

Cuando hablamos de velocidad de procesamiento de la IA en aplicaciones empresariales estamos hablando de la capacidad que puede tener un software de esperar una respuesta de un servicio externo, esto quiere decir que cuando creamos un software que consultará a un externo como en el ejemplo a la IA, los desarrolladores establecemos un tiempo limite de espera para que lo puedas comprender de mejor forma decimos:

Ejemplo:

Vamos a utilizar ChatGPT y en cada pregunta que hagamos esperaremos 3 minutos para recibir la respuesta, si se demora 3,1 minutos debes finalizar la consulta y mostrar error al usuario en pantalla.

Es por eso la importancia de los modelos de lenguaje que utilizamos al momento de entrenar "asistentes virtuales" o "chatbots empresariales" ya que no utilizar un lenguaje adecuado afectará directamente el "procesamiento de lenguaje natural (NLP)" y por ende la "automatización empresarial".

Error común en el proceso de integración de modelos de inteligencia artificial en las empresas chilenas.

Los procesos de integración de Inteligencia artificial en empresas en Chile aún se encuentran en fases iniciales y a diferencia del uso de IA conversacional este necesita la preparación previa para obtener un ROI positivo que respalde la inversión realizada.

Para esto es importante la preparación y estandarización de datos que utilizaremos, teniendo en cuenta que al momento de utilizar Inteligencia Artificial en la empresa es para analizar datos propios.

Cuando un cliente implementa IA con AlchemyLab, recalcamos la importancia de estandarizar y optimizar los datos que utilizaremos para la incorporación de IA, ya sea por medio de un asistente virtual que nos permita automatizar tareas cotidianas, como modelos de lenguajes complejos que nos permitan mejorar los ratios de la empresa.

Es importante que dentro de proceso de implementación considere esta optimización para generar un entrenamiento del Asistente Virtual con IA que entregue información de calidad o realices tareas precisas.

En Alchemylab realizamos una auditoría en la calidad de los datos para generar asistentes virtuales funcionales y de calidad.

Gestión del cambio

Uno de los procesos más complejos en la implementación de Asistentes IA en las empresas chilenas es el cambio de mentalidad al momento de la recolección de datos.

Como hemos tratado en artículos anteriores muchas empresas implementan tecnología sin entender y conocer los beneficios que esta puede aportar en una empresa sobre todo en las Pymes en Chile. De aquí viene la importancia que comprenda que el registro de datos de calidad dará resultados de calidad.

Cómo experiencia en estos procesos de implementación podemos decir que empresas que cuentan con software de calidad, tienen datos deficientes para el procesamiento con IA, ya que no valoran la importancia que estos aportan. En muchas ocasiones la deficiencia de los datos se debe a un acompañamiento deficiente al momento de integrar tecnología, es por este motivo que en AlchemyLab acompañamos en todo el proceso a nuestros clientes con el objetivo que la resistencia al cambio sea reducida y que los escépticos de las mejoras puedan comprender los beneficios que la tecnología trae y no ver esta como una amenaza a sus puestos de trabajo.

En conclusión

Cuando hablamos de la implementación de un asistente virtual en su empresa es importante que chequee los siguientes puntos antes de su implementación:

1. Datos: Asegúrese de que cuenta con datos de calidad para que su inversión sea rentable, sino cuenta con esto, inicie el proceso de estandarización.
2. Modelo de IA: Investigue o interiorícese sobre el modelo de lenguaje que utilizan los servicios de inteligencia artificial y si estos se encuentran preparados para generar valor en su empresa.
3. Entrenamiento de agente IA: junto a su equipo identifique cuales son las tareas repetitivas y que generan bajas en la producción de su empresa y que podrían ser realizadas por un asistente virtual con inteligencia artificial. Trabaje en forma conjunta en generar los requerimientos específicos para realizar el proceso de entrenamiento.
4. Pruebas: realice un set de pruebas el cual pueda comparar con los datos que su equipo cree con el objetivo de determinar el nivel de precisión de su asistente virtual con inteligencia artificial.

¿Necesitas ayuda? Incorporamos Automatización de procesos con IA en empresas chilenas

Si necesita incorporar un asistente virtual con Inteligencia Artificial desde labores como contestación de correos, análisis de datos, creación de turnos y benefíciese de la IA en Chile.

En Alchemylab contamos con conocimiento y experiencia en entrenamiento de Asistente Virtuales con Inteligencia Artificial en estas tareas en empresas chilenas. Acompañamos a nuestros clientes en todo el proceso de integración tecnológica para asegurar el éxito.

Contáctenos y solicite una reunión para abordar su requerimiento.

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