Desarrollo de un agente conversacional inteligente con embeddings para atención automatizada en WhatsApp: caso aplicado en Créalo Digital

Abstract

Este trabajo presenta el diseño, desarrollo y validación de un agente conversacional inteligente orientado a optimizar la atención al cliente en la empresa Créalo Digital. La propuesta surge ante la necesidad de reducir los tiempos de respuesta, mejorar la pertinencia de la información suministrada y disminuir la dependencia de la atención manual en el canal de WhatsApp. Para ello, se implementó una solución basada en una arquitectura de recuperación aumentada por generación (RAG), apoyada en técnicas de procesamiento de lenguaje natural, embeddings semánticos y servicios desplegados en la nube. El sistema integra una base de conocimiento empresarial, un mecanismo de recuperación contextual de información y un canal de interacción mediante WhatsApp Business API. Metodológicamente, el proyecto se desarrolló bajo un enfoque de investigación aplicada con componentes cualitativos y cuantitativos, que permitieron analizar la problemática inicial, definir los requerimientos del sistema y validar el desempeño del prototipo mediante pruebas piloto. Los resultados evidencian la viabilidad del uso de inteligencia artificial en contextos PyME, al demostrar mejoras en la oportunidad de respuesta, la consistencia de la información entregada y la eficiencia operativa del proceso de atención al cliente. Palabras clave: agente conversacional, embeddings, recuperación semántica, RAG, inteligencia artificial, WhatsApp Business, atención al cliente, PyME.