Chatbot

En 1950, Alan Turing publicó un artículo titulado " Máquinas de computación e inteligencia " en el que propuso lo que hoy se conoce como la prueba de Turing como criterio de inteligencia . Este criterio se basa en la capacidad de un programa informático para suplantar la identidad de un ser humano en una conversación escrita en tiempo real con un juez humano, hasta el punto de que el juez sea incapaz de distinguir de forma fiable, basándose únicamente en el contenido de la conversación, entre el programa y un ser humano real. ^{[ 6 ]}

El programa ELIZA de Joseph Weizenbaum se publicó por primera vez en 1966. Weizenbaum no afirmó que ELIZA fuera realmente inteligente, y la introducción a su artículo lo presentó más bien como un ejercicio de refutación:

En inteligencia artificial, las máquinas se diseñan para comportarse de maneras asombrosas, a menudo capaces de deslumbrar incluso al observador más experimentado. Pero una vez que se desenmascara un programa en particular, una vez que se explican sus mecanismos internos, su magia se desvanece; se revela como una mera colección de procedimientos. El observador piensa: «Yo podría haber escrito eso». Con ese pensamiento, traslada el programa en cuestión del estante marcado como «inteligente» al reservado para curiosidades. El objetivo de este artículo es precisamente provocar una reevaluación de este programa que está a punto de ser «explicado». Pocos programas lo necesitaban más. ^{[ 7 ]}

El método de funcionamiento clave de ELIZA consiste en el reconocimiento de palabras o frases clave en la entrada y la salida de las respuestas preprogramadas o preparadas correspondientes que pueden hacer avanzar la conversación de una manera aparentemente significativa (por ejemplo, respondiendo a cualquier entrada que contenga la palabra "MADRE" con "CUÉNTAME MÁS SOBRE TU FAMILIA"). ^{[ 7 ]} De este modo, se genera una ilusión de comprensión , aunque el procesamiento involucrado haya sido meramente superficial. ELIZA demostró que dicha ilusión es sorprendentemente fácil de generar porque los jueces humanos están dispuestos a conceder el beneficio de la duda cuando las respuestas conversacionales pueden interpretarse como "inteligentes".

Tras ELIZA, el psiquiatra Kenneth Colby desarrolló PARRY en 1972. ^{[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]}

Desde 1978 ^{[ 12 ]} hasta algún tiempo después de 1983, ^{[ 13 ]} el proyecto CYRUS, liderado por Janet Kolodner, construyó un chatbot que simulaba a Cyrus Vance (57.º Secretario de Estado de los Estados Unidos ). Utilizaba razonamiento basado en casos y actualizaba su base de datos diariamente analizando noticias de United Press International . El programa no pudo procesar las noticias posteriores a la sorpresiva renuncia de Cyrus Vance en abril de 1980, y el equipo construyó otro chatbot que simulaba a su sucesor, Edmund Muskie . ^{[ 14 ] [ 13 ]}

En 1984, se lanzó una versión interactiva del programa Racter que funcionaba como un chatbot. ^{[ 15 ]}

ALICE se lanzó en 1995. Utiliza un lenguaje de marcado llamado AIML ^{[ 3 ]} , específico para su función como agente conversacional , y que desde entonces ha sido adoptado por varios desarrolladores de los llamados Alicebots. ALICE es una IA débil sin capacidad de razonamiento. Se basa en una técnica de reconocimiento de patrones similar a la de ELIZA en 1966. No se trata de una IA fuerte, que requeriría sapiencia y capacidad de razonamiento lógico .

Jabberwacky , lanzado en 1997, aprende nuevas respuestas y contexto basándose en las interacciones del usuario en tiempo real , en lugar de basarse en una base de datos estática .

Las competiciones de chatbots se centran en la prueba de Turing o en objetivos más específicos. Dos de estos concursos anuales son el Premio Loebner y el Desafío Chatterbox (este último está fuera de línea desde 2015, sin embargo, aún se pueden encontrar materiales en archivos web). ^{[ 16 ]}

Antes de la generación actual de grandes modelos de lenguaje, Gavagai, una empresa emergente sueca de tecnología del lenguaje, creó un bot basado en Twitter en 2015 ^{[ 17 ]} y DBpedia creó un chatbot durante el Google Summer of Code de 2017 ^{[ 18 ]} que se comunicaba a través de Facebook Messenger .

Los chatbots modernos, como ChatGPT, suelen basarse en grandes modelos lingüísticos fundamentales llamados transformadores generativos preentrenados (GPT). Se basan en una arquitectura de aprendizaje profundo denominada transformador , que contiene redes neuronales artificiales . Generan texto tras ser entrenados con un gran corpus de texto y poseen capacidades emergentes para las que no han sido entrenados específicamente.

Los chatbots integrados en aplicaciones y sitios web pueden llamar a modelos de generación de imágenes o buscar en la web. ^{[ 19 ] [ 20 ]} Algunas plataformas también permiten a los usuarios interactuar con interfaces conversacionales directamente a través de entornos de chat basados ​​en la web, lo que permite asistencia en tiempo real, generación de contenido y automatización de tareas sin necesidad de instalar software.

Muchos chatbots de empresas funcionan en aplicaciones de mensajería o simplemente mediante SMS . Se utilizan para el servicio al cliente B2C , ventas y marketing. ^{[ 21 ]}

En 2016, Facebook Messenger permitió a los desarrolladores colocar chatbots en su plataforma. Se crearon 30 000 bots para Messenger en los primeros seis meses, cifra que aumentó a 100 000 en septiembre de 2017. ^{[ 22 ]}

Desde septiembre de 2017, esto también ha sido parte de un programa piloto en WhatsApp. Las aerolíneas KLM y Aeroméxico anunciaron su participación en las pruebas; ^{[ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]} ambas aerolíneas habían lanzado previamente servicios al cliente en la plataforma Facebook Messenger.

Los bots suelen aparecer como uno de los contactos del usuario, pero a veces pueden actuar como participantes en un chat grupal .

Muchos bancos, aseguradoras, empresas de medios de comunicación, empresas de comercio electrónico, aerolíneas, cadenas hoteleras, minoristas, proveedores de atención médica, entidades gubernamentales y cadenas de restaurantes han utilizado chatbots para responder preguntas sencillas , aumentar la participación del cliente , ^{[ 27 ]} para promoción y para ofrecer formas adicionales de realizar pedidos. ^{[ 28 ]} Los chatbots también se utilizan en la investigación de mercado para recopilar respuestas breves a encuestas. ^{[ 29 ]}

Un estudio de 2017 mostró que el 4% de las empresas utilizaban chatbots. ^{[ 30 ]} En un estudio de 2016, el 80% de las empresas dijeron que tenían la intención de tener uno para 2020. ^{[ 31 ]}

Las empresas han utilizado chatbots para la atención al cliente, recursos humanos o en proyectos de Internet de las Cosas (IoT). Overstock.com , por ejemplo, ha lanzado un chatbot llamado Mila para intentar automatizar ciertos procesos cuando los empleados de atención al cliente solicitan baja por enfermedad. ^{[ 36 ]} Otras grandes empresas como Lloyds Banking Group, Royal Bank of Scotland, Renault y Citroën ahora utilizan chatbots en lugar de centros de llamadas con personal humano para proporcionar un primer punto de contacto. En grandes empresas, como hospitales y organizaciones de aviación, los chatbots también se utilizan para compartir información dentro de las organizaciones y para asistir y reemplazar los servicios de atención al cliente. ^{[ 37 ]}

Se han propuesto los chatbots como sustitutos de los departamentos de atención al cliente . ^{[ 38 ]} En 2026, The Financial Times informó sobre chatbots con capacidad de agencia que podrían realizar compras para los clientes una vez recibidas las instrucciones. ^{[ 39 ]}

En 2016, el banco ruso Tochka Bank lanzó un chatbot en Facebook para una variedad de servicios financieros, incluyendo la posibilidad de realizar pagos. ^{[ 40 ]} En julio de 2016, Barclays Africa también lanzó un chatbot en Facebook. ^{[ 41 ]}

Los chatbots también están apareciendo en la industria de la salud. ^{[ 42 ] [ 43 ]} Un estudio sugirió que los médicos en los Estados Unidos creían que los chatbots serían más beneficiosos para programar citas médicas, localizar clínicas de salud o proporcionar información sobre medicamentos. ^{[ 44 ]} Una revisión de 2025 encontró que los participantes a menudo calificaron las respuestas de los chatbots como más empáticas que las de los médicos. ^{[ 45 ]}

En 2020, WhatsApp trabajó con la Organización Mundial de la Salud y el Gobierno de la India para crear chatbots que respondieran a las preguntas de los usuarios sobre la COVID-19 . ^{[ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ]}

En 2023, la Asociación Nacional de Trastornos Alimentarios de EE. UU. reemplazó a su personal de línea de ayuda humana con un chatbot, pero tuvo que desconectarlo después de que los usuarios informaran haber recibido consejos perjudiciales del mismo. ^{[ 50 ] [ 51 ] [ 52 ]}

En Nueva Zelanda, el chatbot SAM —abreviatura de Semantic Analysis Machine (Máquina de Análisis Semántico ) ^{[ 53 ]} — ha sido desarrollado por Nick Gerritsen de Touchtech. ^{[ 54 ]} Está diseñado para compartir sus ideas políticas, por ejemplo, sobre temas como el cambio climático, la atención médica y la educación, etc. Se comunica con las personas a través de Facebook Messenger. ^{[ 55 ] [ 56 ] [ 57 ] [ 58 ]}

En 2022, el chatbot "Leader Lars" o "Leder Lars" fue nominado por el Partido Sintético para presentarse a las elecciones parlamentarias danesas , ^{[ 59 ]} y fue creado por el colectivo artístico Computer Lars. ^{[ 60 ]} Leader Lars se diferenciaba de los políticos virtuales anteriores por liderar un partido político y por no pretender ser un candidato objetivo. ^{[ 61 ]} Este chatbot participaba en debates críticos sobre política con usuarios de todo el mundo. ^{[ 62 ]}

En India , el gobierno estatal ha lanzado un chatbot para su plataforma Aaple Sarkar, ^{[ 63 ]} que proporciona acceso conversacional a información sobre los servicios públicos gestionados. ^{[ 64 ] [ 65 ]}

Los chatbots también se han incorporado a dispositivos que no están destinados principalmente a la informática, como los juguetes. ^{[ 66 ]}

Hello Barbie es una versión conectada a Internet de la muñeca que utiliza un chatbot proporcionado por la empresa ToyTalk, ^{[ 67 ]} que ya había utilizado dicho chatbot para una variedad de personajes para teléfonos inteligentes destinados a niños. ^{[ 68 ]} El comportamiento de estos personajes está condicionado por un conjunto de reglas que, en efecto, emulan a un personaje en particular y generan una historia. ^{[ 69 ]}

La muñeca My Friend Cayla se comercializó como una línea de muñecas de 46 cm (18 pulgadas) que utiliza tecnología de reconocimiento de voz junto con una aplicación móvil para Android o iOS para reconocer el habla del niño y mantener una conversación. Al igual que la muñeca Hello Barbie, generó controversia debido a vulnerabilidades en su sistema Bluetooth y al uso de datos recopilados del habla del niño. 

La computadora Watson de IBM se ha utilizado como base para juguetes educativos basados ​​en chatbots para empresas como CogniToys, ^{[ 66 ]} destinados a interactuar con niños con fines educativos. ^{[ 70 ]}

Los chatbots maliciosos se utilizan con frecuencia para llenar salas de chat con spam y anuncios, imitando el comportamiento y las conversaciones humanas, o para persuadir a las personas a revelar información personal, como números de cuenta bancaria. Se encontraron comúnmente en Yahoo! Messenger , Windows Live Messenger , AOL Instant Messenger y otros protocolos de mensajería instantánea . También se ha publicado un informe sobre un chatbot utilizado en un anuncio personal falso en el sitio web de un servicio de citas. ^{[ 71 ]}

Tay , un chatbot de IA diseñado para aprender de interacciones previas, causó gran controversia tras ser blanco de troles en Twitter. Poco después de su lanzamiento, el bot fue manipulado y, gracias a su función de "repite después de mí", comenzó a publicar respuestas racistas, sexistas y controvertidas dirigidas a usuarios de Twitter. ^{[ 72 ]} Esto sugiere que, si bien el bot aprendió eficazmente de la experiencia, no se implementaron medidas de protección adecuadas para evitar su mal uso. ^{[ 73 ]}

Si un algoritmo de envío de texto puede hacerse pasar por un humano en lugar de un chatbot, su mensaje sería más creíble. Por lo tanto, los chatbots con apariencia humana y con identidades en línea bien elaboradas podrían empezar a difundir noticias falsas que parezcan plausibles, por ejemplo, haciendo afirmaciones falsas durante unas elecciones. Con suficientes chatbots, incluso podría ser posible lograr una prueba social artificial . ^{[ 74 ] [ 75 ]}

La seguridad de los datos es una de las principales preocupaciones de las tecnologías de chatbot. Las amenazas a la seguridad y las vulnerabilidades del sistema son debilidades que suelen ser explotadas por usuarios malintencionados. El almacenamiento de datos de usuario y comunicaciones pasadas, que son muy valiosas para el entrenamiento y desarrollo de los chatbots, también puede dar lugar a amenazas a la seguridad. ^{[ 76 ]} Los chatbots que operan en redes de terceros pueden estar sujetos a diversos problemas de seguridad si los propietarios de las aplicaciones de terceros tienen políticas con respecto a los datos de usuario que difieren de las del chatbot. ^{[ 76 ]} Las amenazas a la seguridad pueden reducirse o prevenirse mediante la incorporación de mecanismos de protección. La autenticación de usuarios , el cifrado de extremo a extremo del chat y los mensajes autodestructivos son algunas soluciones eficaces para resistir posibles amenazas a la seguridad. ^{[ 76 ]}

Los chatbots han demostrado ser una tecnología emergente utilizada en el campo de la salud mental. Su uso puede alentar a los usuarios a buscar asesoramiento sobre temas de salud mental como una forma de evitar la estigmatización que puede surgir al compartir estos temas con otras personas. ^{[ 77 ]} Esto se debe a que los chatbots pueden brindar una sensación de privacidad y anonimato al compartir información sensible, además de proporcionar un espacio que permite al usuario estar libre de juicios. ^{[ 77 ]} Un ejemplo de esto se puede ver en un estudio que encontró que, dado que tanto las redes sociales como los chatbots de IA son posibles vías para expresar la salud mental en línea, los usuarios estaban más dispuestos a compartir sus emociones más oscuras y depresivas con el chatbot. ^{[ 77 ]} Los usuarios también pueden recurrir a los chatbots porque sus respuestas pueden percibirse como empáticas y de apoyo emocional. ^{[ 78 ]}

Los hallazgos demuestran que los chatbots tienen un gran potencial en situaciones en las que a los usuarios les resulta difícil contactar con familiares o amigos para obtener apoyo. ^{[ 77 ]} Se ha observado que demuestran la capacidad de brindar a los jóvenes "diversos tipos de apoyo social, como apoyo de evaluación, informativo, emocional e instrumental". ^{[ 77 ]} Los estudios han encontrado que los chatbots pueden ayudar a los usuarios a gestionar problemas como la depresión y la ansiedad. ^{[ 77 ]} Algunos ejemplos de chatbots que cumplen esta función son "Woebot, Wysa, Vivibot y Tess". ^{[ 77 ]}

La evidencia indica que cuando los chatbots de salud mental interactúan con los usuarios, tienden a seguir ciertos flujos de conversación. ^{[ 79 ]} Estos son la conversación guiada, la conversación semiguiada y la conversación abierta. ^{[ 79 ]} La más popular, la conversación guiada, "solo permite a los usuarios comunicarse con el chatbot con respuestas predefinidas por este. No permite ningún tipo de entrada abierta por parte de los usuarios". ^{[ 79 ]} También se ha observado en un estudio que analiza los métodos empleados por varios chatbots de salud mental, que la mayoría de ellos empleaban una forma de terapia cognitivo-conductual con el usuario. ^{[ 79 ]}