Revisión sistemática de la evolución de los asistentes virtuales: desde los primeros Chatbots hasta la IA conversacional

Abstract

La evolución de los asistentes virtuales ha sido un proceso progresivo, desde los primeros intentos por imitar la conversación humana hasta los modelos avanzados de inteligencia artificial que vemos hoy en día. Este artículo presenta una revisión sistemática cuyo objetivo es analizar los avances más importantes en el desarrollo de estos asistentes, enfocándose en tres áreas clave: procesamiento del lenguaje natural (PLN), aprendizaje automático y redes neuronales profundas. La metodología se basó en la revisión de literatura relevante sobre el desarrollo y la implementación de estos modelos. Entre los resultados, se destaca la introducción de ELIZA (1966), un chatbot pionero, pero limitado, seguido por PARRY (1972) y ALICE (1995), que mejoraron en el modelado emocional y el PLN, aunque seguían basados en reglas predefinidas. Asistentes más recientes como Siri (2011) y Alexa (2014) integraron aprendizaje automático y redes neuronales profundas, logrando una mayor precisión y personalización en las interacciones. ChatGPT (2020) es el avance más reciente, capaz de generar respuestas coherentes en tiempo real. Las conclusiones sugieren que, a pesar de los avances, aún existen limitaciones en áreas como la personalización y la comprensión emocional. Se recomienda que la investigación futura aborde estos desafíos para mejorar la interacción humano-máquina.The evolution of virtual assistants has been a progressive process, from early attempts to mimic human conversation to the advanced artificial intelligence models we see today. This article presents a systematic review aimed at analyzing the most significant advancements in the development of these assistants, focusing on three key areas: natural language processing (NLP), machine learning, and deep neural networks. The methodology was based on a review of relevant literature on the development and implementation of these models. Among the findings, the introduction of ELIZA (1966), a pioneering but limited chatbot, stands out, followed by PARRY (1972) and ALICE (1995), which improved emotional modeling and NLP, although they were still based on predefined rules. More recent assistants, such as Siri (2011) and Alexa (2014), integrated machine learning and deep neural networks, achieving greater accuracy and personalization in interactions. ChatGPT (2020) is the most recent advancement, capable of generating coherent responses in real-time. The conclusions suggest that despite these advancements, there are still limitations in areas such as personalization and emotional understanding. It is recommended that future research address these challenges to enhance human-machine interaction.