Una mesa de servicio recibe muchas preguntas repetidas, pero cada interacción sigue necesitando una respuesta clara y trazable.
En su trabajo de grado «Sistema de chatbot con IA para brindar respuestas a servicio de soporte técnico y usuarios del proyecto Itel de Oracle», Arnold Sebastián Beltrán Puentes estudió un asistente virtual para el soporte de primer nivel en el contexto de Claro Soluciones y el proyecto Itel. El objetivo fue atender preguntas frecuentes, procesar solicitudes dirigidas y dar seguimiento a requerimientos, reservando al equipo humano los casos más complejos.
La tesis, presentada en Ingeniería de Telecomunicaciones de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD) en 2025, plantea una solución aplicada, con levantamiento de requisitos, diseño, implementación y pruebas.
Un asistente conectado al trabajo real
El prototipo se desarrolló en Python y empleó técnicas de procesamiento de lenguaje natural, como tokenización y selección de palabras clave. La tesis describe el uso de bibliotecas como NLTK y TensorFlow, así como integración con bases de datos Oracle y otros sistemas necesarios para consultar información del proyecto.
Responder consultas frecuentes
Ofrecer respuestas de primer nivel y orientar al usuario antes de escalar un incidente.
Crear y seguir requerimientos
Apoyar el registro, la consulta y el seguimiento de casos de soporte.
Apoyar a los técnicos
Reforzar conocimientos, consultar información operativa y emitir notificaciones vinculadas con el estado de los servicios.
El desarrollo se organizó por fases con Scrum: requisitos, diseño del software, análisis de herramientas, construcción del prototipo y validación. La tesis también aborda autenticación, protección de datos, registros de actividad y restricciones de acceso como condiciones para su uso empresarial.
Qué muestran las pruebas reportadas
Según el resumen y las conclusiones de la tesis, el chatbot automatizó el 80 % de las consultas frecuentes y redujo en un 60 % los tiempos de respuesta en el contexto evaluado. Esas cifras son resultados reportados por el autor para su proyecto, no una garantía extrapolable a otras mesas de servicio.
Las pruebas de complejidad registraron respuestas simples de 5, 4 y 2 segundos en tres ejecuciones; para consultas intermedias, 5, 4 y 3 segundos; y para complejas, 8, 6 y 5 segundos. La tesis señala que los tiempos dependen de servicios externos, bases de datos, monitoreo y de la naturaleza de cada consulta. También describe un entorno local estable hasta 15 usuarios simultáneos, con necesidad de rediseñar la capacidad para cargas mayores.
El propio documento identifica un límite relevante: un resultado perfecto en el conjunto de entrenamiento puede indicar sobreajuste, por lo que no basta para afirmar que el modelo responderá igual ante preguntas nuevas.
La IA útil necesita contexto, integración y supervisión
Un chatbot de soporte no se mide solo por responder rápido. Debe conocer cuándo consultar una fuente, cuándo registrar un caso y cuándo escalar a una persona. Para evolucionar, la tesis recomienda ampliar la base de conocimiento, incorporar retroalimentación real, mejorar accesibilidad y seguridad, y evaluar una arquitectura más escalable. La experiencia muestra el valor de combinar automatización con controles operativos y revisión humana.
Consulta la tesis completa
La versión pública del PDF contiene 156 páginas e incluye el planteamiento del problema, metodología, requisitos, arquitectura, pruebas funcionales y de rendimiento, conclusiones, referencias y anexos. Se omitió la página de dedicatoria para proteger los nombres de familiares. Autor: Arnold Sebastián Beltrán Puentes. Asesora: Dra. Mónica Andrea Rico Martínez. Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), 2025.
Esta entrada es una síntesis editorial de la tesis; las métricas y descripciones de la implementación se atribuyen al documento original. La mención de Oracle, Claro Soluciones y otras marcas describe el contexto del proyecto, sin implicar aval de esas organizaciones a esta publicación.
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