Chatbot para mejorar la calidad de atención de consultas de grados y títulos de la USMP-ICED

Abstract

El propósito de esta tesis fue construir un chatbot con Inteligencia Artificial para mejorar la calidad en la atención de consultas de los estudiantes y egresados en el área de Grados y Títulos de la USMP-ICED, facilitando la obtención de información del grado académico. Para lograr esto, se integraron servicios de reconocimiento de intenciones del usuario utilizando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) e Inteligencia e Inteligencia Artificial, a través de la herramienta Dialogflow con Node Js y Java Script para crear el chatbot. Esto permitió analizar e interpretar con precisión las expresiones de los estudiantes y egresados, reconociendo los intentos y el contexto de manera efectiva. Para alcanzar este objetivo, se recogieron datos a fin de conocer el estado existente y las consultas frecuentes. La investigación es de naturaleza aplicada con un enfoque cuantitativo. Se emplearon técnicas de recolección de datos, como encuestas y el uso de Kanban para la gestión del proyecto. La validación del chatbot incluyó pruebas funcionales y pruebas de usabilidad basadas en la norma ISO 25010 obteniendo resultados satisfactorios, con una puntuación de 8.89/10. El chatbot con inteligencia artificial mejoró la calidad de atención en un 83.52% bajo el modelo SERVQUAL, en donde se evaluó la brecha en cada dimensión que incluyó la capacidad de respuesta (tiempo de respuesta), confiabilidad (precisión y eficiencia del dialogo) y empatía. Además, generó una experiencia agradable debido a que la solución permitió responder consultas en menos de 1 a 2 minutos.