«Implementación de un ChatBot utilizando algoritmos de Inteligencia Artificial», se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora ingenieros Carlos Buenaventura Ozuna Loncharich y Óscar Bartolomé Valdez Sarubbi, como prueba final para egresar de la carrera de Ingeniería Electrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó el pasado viernes 16 de Junio de 2023, en el Salón Auditorio de CITEC de la Institución, ubicado en Isla Bogado, Luque.

La Inteligencia Artificial (IA) ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años debido a la capacidad de cómputo asequible y de alto rendimiento, así como a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos. Se destaca el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) como una de las áreas de estudio de la IA que utiliza modelos estadísticos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para permitir que las computadoras entiendan e interpreten el lenguaje humano.

Una de las tantas aplicaciones prácticas del PLN son los chatbots, programas que imitan la conversación humana, son capaces de interactuar con personas y responder adecuadamente a sus  preguntas. Los chatbots son accesibles, eficientes y de alta disponibilidad, lo que permite que diferentes industrias se beneficien de ellos, como el comercio electrónico, los seguros y el cuidado de la salud.

El objetivo del Trabajo de Final de Grado fue presentar un chatbot específicamente diseñado para el sector de la educación, con el fin de permitir que los estudiantes de la Facultad de Ingeniería realicen consultas sobre la Institución y obtengan respuestas mediante técnicas de coincidencia de patrones. Para lograr el objetivo se realizó una comparativa de varias tecnologías disponibles para el desarrollo de chatbots, teniendo en cuenta sus ventajas y desventajas. Después de este análisis, se seleccionó el entorno de desarrollo proporcionado por Rasa Open Source para realizar un examen más exhaustivo de esta tecnología. Como resultado, se implementó un chatbot que fue entrenado con datos propios y otros recolectados mediante pruebas realizadas con grupos de estudiantes de la Facultad de Ingeniería, cuyos comentarios fueron valiosos para mejorar la calidad del chatbot. Así como también se publicó la solución y se integró a la aplicación de Telegram.