Cualquiera que haya trabajado en atención al cliente conoce el dilema: un error evidente se detecta rápido, pero una respuesta “casi correcta” puede colarse con facilidad. En los chatbots basados en modelos de lenguaje (LLM) ese riesgo se multiplica, porque suelen redactar con seguridad incluso cuando les falta un matiz, una condición o una excepción importante. El resultado es una sensación engañosa de fiabilidad: parece bien escrito, parece razonable, pero puede no ser correcto para el caso concreto.
Ese es el punto de partida de un trabajo impulsado por la Universidad de Groningen junto a la empresa neerlandesa AFAS, que buscaba acelerar un proceso muy común en empresas: el chatbot redacta la respuesta, pero un empleado la revisa antes de enviarla al cliente. La pregunta es simple y práctica: ¿se puede reducir el tiempo humano sin aumentar el riesgo de errores? Continúa leyendo «Un “inspector” para las respuestas de los chatbots: así funciona el marco que verifica si una IA acierta»