- Los chatbots GPT utilizan LLMs (como GPT) para potenciar chatbots personalizados
- Esto permite a los creadores de chatbots usar IA avanzada y PLN para sus propios casos de uso
- Los bots personalizados con LLM pueden usar prompts y RAG para personalizarse — normalmente no es necesario entrenamiento adicional ni ajuste fino
Gracias al LLM abierto de OpenAI, puedes crear tu propio chatbot GPT impulsado por la tecnología de IA más avanzada del mundo.
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT avanzan rápidamente año tras año. Eso no solo significa que son más potentes, sino que también hay formas más accesibles de crear tu propio chatbot GPT personalizado.
Hemos ayudado a más de 750,000 personas a crear y desplegar sus propios chatbots basados en LLM. Así que sabemos bastante sobre cómo usar el motor GPT para personalizar tu propio chatbot.
En este artículo, te explicaré:
- Los conceptos básicos de los chatbots GPT
- El entrenamiento detrás del modelo GPT
- Los pasos para crear tu propio chatbot GPT
¿Qué es un chatbot GPT?
Un chatbot Generative Pre-trained Transformer (GPT) es un agente conversacional que utiliza un modelo GPT para impulsar su interacción con los usuarios.
Normalmente pensamos en ChatGPT cuando hablamos de chatbots GPT. Pero el motor GPT de OpenAI puede potenciar muchos tipos de chatbots diferentes: algunos creados directamente en OpenAI y otros en plataformas de chatbots que usan el motor GPT.
Más allá de ChatGPT, los chatbots GPT se personalizan para cubrir tus necesidades específicas, ya sea un compañero de estudio con IA, un chatbot de atención al cliente, un chatbot de ventas, un bot de reservas o incluso un chatbot de RRHH.
Estos chatbots GPT pueden estar en una página web —como ChatGPT o un bot de soporte al cliente de una empresa— o desplegarse en otras plataformas o canales (como un chatbot de WhatsApp).
Puedes desplegar un canal GPT personalizado en Telegram, o incluso conectarlo a plataformas como Zendesk o Salesforce. Puede usar datos de tu empresa para informar a los clientes o ayudar a los empleados a tomar decisiones.
¿Por qué debería crear un chatbot con GPT u otro LLM?
Hoy en día, la mayoría de los chatbots se crean con modelos de lenguaje grandes (LLMs) existentes como GPT.
¿Por qué? Son potentes, cada nueva versión es más asequible y son una tecnología demasiado compleja para que la mayoría de las empresas la desarrollen desde cero.
Así que si tienes cualquier tarea conversacional digital, probablemente acabarás usando un chatbot GPT.
Los bots GPT son potentes
Un estudio de la City University de Hong Kong destaca el poder de los chatbots GPT personalizados, explicando que al "aprovechar datos personalizados, el chatbot puede ofrecer a los usuarios información más específica y relevante, mejorando la experiencia general."
Esta capacidad de dar respuestas personalizadas y con contexto hace que los chatbots GPT sean una herramienta invaluable: ¿cuándo antes en la historia pudimos usar IA avanzada para ayudarnos a reservar un vuelo o planear una comida?
Los bots GPT son cada vez más asequibles
La mayoría de nuestros usuarios (como... un 95% de ellos) optan por modelos GPT en lugar de los LLMs de otras empresas. ¿Por qué? Al menos en el momento de esta publicación, el modelo 4o es el que ofrece la mejor relación calidad-precio.
Así que los modelos de OpenAI son los más asequibles para una experiencia de IA confiable en este momento. Pero en seis meses, ¿quién sabe qué modelo estará a la cabeza?
¿Para qué puedo usar un chatbot GPT?
En resumen, puedes usar un chatbot GPT para cualquier tarea de IA conversacional.
Los casos de uso más comunes son atención al cliente, ventas, marketing, bots de reservas y chatbots internos para empleados (como RRHH o IT).
Pero si usas una plataforma de chatbots flexible, puedes crear lo que imagines. Un comediante de bolsillo. Un planificador personal. Chatbots educativos o bots de salud. Lo que sea.
Tenemos clientes que han creado chatbots inmobiliarios, chatbots para restaurantes e incluso chatbots para hoteles que reservan habitaciones y coordinan al personal.
Puedes recibir actualizaciones diarias sobre acciones de un agente de criptomonedas. Puedes crear un compañero de estudio con IA. Incluso puedes crear un chatbot GPT para WhatsApp que interactúe con tus usuarios a través de un canal de mensajería. Realmente, el cielo es el límite.
¿Cómo funcionan los chatbots GPT?
Entrada y preprocesamiento
Un usuario escribe o dice un mensaje al chatbot. El texto se limpia y estructura —a veces se etiqueta con contexto como el historial de la conversación o metadatos. Este preprocesamiento ayuda al modelo a entender la solicitud correctamente.
Procesamiento por el modelo de lenguaje
El chatbot envía la entrada al motor GPT (por ejemplo, GPT-4o).
GPT predice la palabra más probable una tras otra, hasta formar una respuesta completa y natural. Se basa en los patrones aprendidos de grandes volúmenes de datos, así que no necesitas entrenarlo. ¡Gracias al procesamiento de lenguaje natural!
Sin embargo, si quieres entrenar un chatbot con información personalizada (como registros de clientes), una buena plataforma de creación de chatbots te permitirá añadir tus propios materiales de entrenamiento.
Memoria conversacional
Para seguir el hilo de las conversaciones, los chatbots usan ventanas de contexto o funciones de memoria.
El modelo no recuerda conversaciones pasadas por sí solo, así que los desarrolladores le envían el historial relevante cada vez. Esto le permite responder como si “recordara” lo que se dijo antes.
Si esto es importante para el chatbot que estás creando, asegúrate de preguntar a tu proveedor por las capacidades de memoria —¡muchas plataformas no lo ofrecen! Plataformas como Botpress o frameworks como LangChain sí ofrecen memoria.
Lógica de negocio e integraciones
La mayoría de los chatbots GPT no son solo “GPT puro”. Están conectados a herramientas, bases de datos o APIs.
Esto significa que si preguntas por el estado de tu pedido, el chatbot usa GPT para entender tu solicitud, luego consulta el sistema de pedidos de la empresa y finalmente genera una respuesta natural con los datos obtenidos.
Postprocesamiento y controles
Antes de que el mensaje llegue al usuario, los desarrolladores pueden añadir reglas, filtros o formatos. Aquí es donde se ajusta el tono, se hacen revisiones de seguridad de contenido o se aplican políticas específicas de la empresa. Estos controles aseguran que el chatbot responda conforme a los requisitos de marca y cumplimiento.
Salida al usuario
Finalmente, el chatbot entrega la respuesta generada por el canal elegido: como un widget web, una app de mensajería o un asistente de voz. El ciclo se repite con el siguiente mensaje del usuario.
Cómo crear un chatbot GPT en 5 pasos
Si quieres crear tu propio chatbot GPT, respira tranquilo. La parte más difícil ya la han hecho los expertos. Ahora el público general puede personalizar el potente motor GPT para sus propios usos.
Hay dos formas principales de crear tu propio chatbot GPT: crear un GPT personalizado en OpenAI o crear un chatbot GPT personalizado en una plataforma de terceros. No te preocupes, hay muchas opciones gratuitas.
Paso 1: Define tu alcance
Decide para qué se usará tu chatbot. Puede que sea un bot personal que controle tus gastos en el supermercado y te ayude a planificar comidas. O tal vez tu empresa busca un agente de IA para gestionar la atención al cliente y la información.
Tu alcance debe incluir para quién quieres crear el chatbot —para ti, tus clientes, tus empleados, tus usuarios, cualquier persona en internet— y qué capacidades necesitará para cumplir sus objetivos.
Por ejemplo, si quieres un chatbot para inmobiliaria o un hotel, deberías buscar una plataforma que ofrezca integración con Facebook Messenger, Telegram o WhatsApp, para comunicarte directamente con tu audiencia.
Una vez que hayas definido tu público y las capacidades necesarias de tu chatbot, puedes buscar una plataforma que las soporte.
Paso 2: Elige tu plataforma
No importa qué tipo de chatbot quieras crear, hay una plataforma que tiene todo lo que necesitas.
Por ejemplo, si quieres crear un bot sin escribir código, existen opciones sin código.
Si quieres un chatbot muy personalizado que se conecte a tus sistemas y flujos de trabajo propios, busca una plataforma altamente extensible que te permita crear posibilidades infinitas.
Si quieres crear un bot GPT para WhatsApp o un chatbot para Slack, necesitarás una plataforma con integración incorporada.
Si necesitas inspiración, revisa nuestra lista de las 9 mejores plataformas de chatbots.
Paso 3: Reúne tus datos
Si quieres hacer prompting avanzado o ajuste fino, tendrás que recopilar el conjunto de datos que informará a tu chatbot.
Por ejemplo, si quieres aliviar a tu equipo de soporte creando un bot que imite sus técnicas, puedes recopilar transcripciones de llamadas exitosas de atención al cliente.
Paso 4: Personaliza e integra
¿La parte más emocionante? Construir realmente tu chatbot GPT.
Tu plataforma de chatbots te permitirá personalizar las acciones que realiza tu bot, el tono o personalidad que imita y los flujos de conversación individuales.
Incluso puedes pedirle a tu chatbot que complete una tarea concreta y podrá hacerlo de forma autónoma.
También tendrás que integrar tu chatbot con las fuentes de información necesarias. Por ejemplo, si quieres que explique tus productos, tu chatbot GPT debe estar conectado a tu sitio web y catálogo de productos.
Paso 5: Despliega y prueba
¿Dónde quieres que se acceda a tu chatbot GPT?
Probablemente querrás desplegar tu bot en una web, pero también puede ser útil hacerlo en otros canales. Según su propósito, puede que prefieras configurarlo en el canal de mensajería más popular entre tus clientes o en las plataformas más usadas por tus empleados.
Una vez que tu chatbot esté construido, tú o tu equipo tendrán que probar diferentes situaciones e iterar sobre el bot.
¿Cómo puedo entrenar un modelo GPT?
Si te interesa crear tu propio chatbot GPT, es útil entender cómo se creó el modelo GPT.
Un modelo GPT nace del pre-entrenamiento y puede especializarse aún más con ajuste fino. Sin embargo, también puedes crear un chatbot GPT personalizado sin ajuste fino, que es un proceso intensivo y costoso.
Preentrenamiento
El preentrenamiento es un proceso que consume mucho tiempo y recursos y que, por ahora, solo pueden realizar empresas con gran financiación. Si vas a crear tu propio chatbot GPT, no lo vas a preentrenar.
El preentrenamiento ocurre cuando un equipo de desarrollo entrena el modelo para que pueda predecir con precisión la siguiente palabra en una frase que suene natural. Tras entrenar el modelo con una gran cantidad de texto, puede predecir mejor qué palabras deben seguir a otras en una oración.
Un equipo comienza recopilando un conjunto de datos masivo. Luego, el modelo se entrena para descomponer los datos dividiendo el texto en palabras o subpalabras, conocidas como tokens.
Aquí es donde entra la 'T' de GPT: este procesamiento y descomposición del texto lo realiza una arquitectura de red neuronal llamada transformer.
Al finalizar la fase de preentrenamiento, el modelo comprende el lenguaje de manera general, pero no está especializado en ningún dominio en particular.
Fine-tuning
Si eres una empresa con un enorme conjunto de datos a tu disposición, el ajuste fino puede ser una opción.
El ajuste fino consiste en entrenar un modelo con un conjunto de datos específico para que se convierta en especialista en una función concreta.
Puedes entrenarlo con:
- Textos médicos, para que pueda diagnosticar mejor condiciones complejas
- Textos legales, para que redacte informes legales de mayor calidad en una jurisdicción específica
- Guiones de atención al cliente, para que sepa qué tipo de problemas suelen tener tus clientes
Después del ajuste fino, tu chatbot GPT cuenta con las capacidades lingüísticas adquiridas en el preentrenamiento, pero además está especializado en tu caso de uso.
Pero el ajuste fino no es el proceso adecuado para muchos proyectos de chatbots GPT. No necesitas ajuste fino si solo quieres personalizar un chatbot.
De hecho, solo puedes ajustar un chatbot GPT si tienes un conjunto de datos muy grande y relevante (como las transcripciones de llamadas de atención al cliente de una gran empresa). Si tu conjunto de datos no es lo suficientemente grande, no vale la pena el tiempo ni el costo del ajuste fino.
Por suerte, el uso avanzado de prompts y RAG (generación aumentada por recuperación) suele ser suficiente para personalizar un chatbot GPT, incluso si lo vas a desplegar para miles de usuarios.
¿Cuáles son las alternativas a entrenar un chatbot GPT?
Si el proceso de entrenamiento te parece abrumador, hay buenas noticias. Probablemente no lo necesites.
El ajuste fino de un chatbot GPT es útil para necesidades específicas de grandes empresas —y está disponible para nuestros clientes Enterprise— pero la mayoría de empresas y creadores de chatbots pueden lograr sus objetivos sin el costoso ajuste fino.
Si buscas entrenar tu propio chatbot GPT para:
- Hablar con la voz de tu marca
- Equilibrar empatía y utilidad
- Detectar correctamente un problema específico de tus clientes
- Transmitir información específica de tu marca
Entonces no necesitas complicarte con el ajuste fino. Las plataformas de creación de chatbots te permitirán hacer prompting avanzado para adaptar tu bot exactamente a tus necesidades.
Prompting avanzado
Las mejores plataformas de chatbots ofrecen opciones de prompting avanzado al crear tu chatbot GPT.
Diferentes tipos de prompting avanzado te permitirán indicar a tu bot cómo responder en ciertos escenarios. Si quieres que promocione un producto más que otro, o que transmita información precisa sobre historia romana, puedes indicarlo durante la creación del bot.
Algunos creadores encuentran útil emplear encadenamiento de prompts de IA o prompting de cadena de pensamiento, dos estrategias que mejoran el razonamiento y la explicabilidad del modelo.
RAG
La generación aumentada por recuperación (RAG) es un tipo de generación de IA que indica a tu chatbot que obtenga información de una fuente específica —normalmente tus tablas internas, documentos o webs— y genere una respuesta basada en esa información.
Si te preocupa que tu chatbot GPT recomiende a la competencia o dé ofertas falsas, RAG es una forma de limitar las respuestas del bot a un conjunto de datos concreto. La mayoría de empresas que usan chatbots GPT emplean RAG para proteger sus respuestas.
“La alucinación de IA es muy solucionable”, dijo Jensen Huang, CEO de Nvidia, señalando que RAG convierte la IA en “un asistente de investigación que resume para ti”.
Así que si no tienes tiempo o recursos para ajustar un chatbot, no te preocupes. No es necesario el ajuste fino para crear un chatbot GPT personalizado y alineado con tu marca.
¿Cuál es la diferencia entre entrenamiento personalizado y entrenamiento ad hoc?
En resumen: los GPT entrenados a medida se adaptan con datos específicos del negocio para lograr mayor precisión, mientras que los GPT entrenados de forma ad hoc utilizan conjuntos de datos generales para respuestas más amplias pero menos especializadas.
GPT entrenados a medida
Los GPT entrenados a medida se crean entrenándolos con conjuntos de datos específicos.
Estos incluyen preguntas y respuestas relevantes de clientes relacionadas con el negocio en el que se utilizan. Con este enfoque, las empresas pueden asegurarse de que su chatbot ofrezca soluciones informadas y adaptadas a las necesidades de su organización.
GPT entrenados de forma ad hoc
Los GPT entrenados de forma ad hoc utilizan conjuntos de datos existentes pensados para un uso general. Aunque requieren menos personalización en comparación con los entrenados a medida, su precisión puede ser ligeramente inferior a la de los entrenados a medida.
Sin embargo, cuando cuentan con tecnología de IA adecuada como el PLN, estos bots se convierten en herramientas potentes capaces de generar respuestas útiles incluso en conversaciones complejas.
Crear un chatbot GPT personalizado
Combinar la potencia del motor GPT con la flexibilidad de una plataforma de chatbots te permite aprovechar la tecnología de IA más avanzada para los casos de uso personalizados de tu organización.
Botpress ofrece un estudio de arrastrar y soltar que te permite crear chatbots GPT personalizados para cualquier caso de uso. Te ayudamos a aprovechar la IA según cómo quieras implementarla.
Contamos con una sólida plataforma educativa, Botpress Academy, así como un canal de YouTube detallado. Nuestro Discord reúne a más de 20,000 creadores de bots, así que siempre podrás encontrar el apoyo que necesitas.
Empieza a construir hoy. Es gratis.
O contacta a nuestro equipo de ventas para obtener más información.
Preguntas frecuentes
¿GPT es exclusivo de OpenAI?
El nombre GPT es exclusivo de OpenAI, aunque se les negó el derecho de autor. Sin embargo, el método para crear un GPT puede ser realizado por cualquiera que cuente con los recursos necesarios. Normalmente, cuando se habla de un 'bot GPT', se hace referencia a un chatbot impulsado por un LLM que utiliza un modelo GPT.
¿Debo ajustar finamente mi chatbot?
A menos que seas una gran empresa, probablemente no necesites ajustar finamente tu chatbot. Métodos como el prompting avanzado y RAG son suficientes para la mayoría de las empresas que buscan crear un chatbot personalizado.
¿Cómo puedo personalizar un chatbot GPT?
Las formas más sencillas de personalizar un bot GPT son el prompting avanzado o el uso de RAG (generación aumentada por recuperación). Estas opciones te permiten definir cómo se comporta tu bot y de dónde obtiene su información. Estas instrucciones suelen ser suficientes para que las empresas creen un chatbot personalizado y robusto.
¿Es difícil crear un chatbot GPT?
No tiene por qué ser complicado crear un chatbot con GPT, especialmente con el auge de las plataformas de chatbots de bajo código. Incluso puedes crear un bot GPT sin programar, usando plataformas de arrastrar y soltar como Botpress.
.webp)
