Un chatbot útil no es solo un modelo de lenguaje conectado a un chat: requiere diseño conversacional, conocimiento verificado, límites claros y un plan para cuando no sabe responder. Este curso enseña a construir asistentes conversacionales fiables para atención al cliente y soporte interno.
Se trabaja el diseño de conversación (tono, alcance, escalado a humano), la técnica RAG para responder con información propia y verificable, la integración en canales web, WhatsApp y herramientas internas, y el control de alucinaciones mediante fuentes citadas y respuestas condicionadas.
El curso incluye evaluación sistemática: conjuntos de prueba, métricas de satisfacción y contención, y un ciclo de mejora continua a partir de conversaciones reales, sin exponer datos sensibles de usuarios en el proceso de mejora.
- Conocimientos básicos de atención al cliente, soporte o desarrollo de producto.
- No se requiere programación avanzada; ayuda conocer APIs y JSON.
- Acceso a una base de conocimiento o documentación propia para las prácticas de RAG.
- Se recomienda tener casos reales de conversaciones con clientes para el diseño.
- Duración: 30 horas distribuidas en 6 módulos.
- Alineación: Itinerario propio de Winnya sobre diseño conversacional y asistentes de IA generativa.
- Metodología: laboratorios guiados, retos aplicados y proyecto final.
- Evaluación: evidencias prácticas, revisión técnica y condición de superación del 80%.
- Resultado: portfolio de artefactos reutilizables y proyecto defendible.
Esta formación está dirigida a:
- Equipos de atención al cliente y soporte que evalúan asistentes de IA.
- Product managers y diseñadores de producto conversacional.
- Desarrolladores que integran chatbots en canales propios.
- Equipos de operaciones que automatizan soporte interno.
Módulo 1. Diseño conversacional y alcance del asistente — 5 horas
- Definición de alcance, tono y casos que el asistente no debe responder.
- Flujos de conversación, escalado a humano y mensajes de contención.
- Diseño de la primera interacción y manejo de expectativas.
- Práctica aplicada: Guion conversacional completo para un caso de atención real.
Módulo 2. RAG: respuestas basadas en conocimiento propio — 5 horas
- Preparación de la base de conocimiento y fragmentación de contenido.
- Búsqueda semántica, recuperación y construcción del contexto.
- Citación de fuentes y reducción de alucinaciones.
- Práctica aplicada: Asistente que responde con fuentes verificables de la empresa.
Módulo 3. Construcción del asistente e integración en canales — 5 horas
- Arquitectura del asistente: modelo, recuperación, herramientas y memoria.
- Integración en web, WhatsApp y herramientas internas.
- Gestión de sesión, contexto e historial de conversación.
- Práctica aplicada: Asistente desplegado en un canal real con historial de sesión.
Módulo 4. Herramientas y acciones del asistente — 5 horas
- Consultas a sistemas internos: pedidos, tickets o inventario.
- Acciones controladas: crear tickets, agendar o escalar.
- Confirmación explícita antes de acciones irreversibles.
- Práctica aplicada: Asistente que consulta un sistema real y ejecuta una acción controlada.
Módulo 5. Evaluación y mejora continua — 5 horas
- Conjuntos de prueba, métricas de contención y satisfacción.
- Revisión de conversaciones reales y detección de fallos recurrentes.
- Ciclo de mejora sin exponer datos sensibles de usuarios.
- Práctica aplicada: Panel de evaluación con métricas y plan de mejora.
Módulo 6. Proyecto final de asistente conversacional — 5 horas
- Asistente completo con RAG, herramientas y escalado a humano.
- Evaluación con casos reales y de seguridad conversacional.
- Documentación de operación y plan de mejora continua.
- Práctica aplicada: Asistente conversacional de producción, evaluado y documentado.
