Chatbot inteligente para soporte TI basado en rasa y Telegram con NLP

El aumento del uso de tecnologías en las instituciones de educación superior ha incrementado la demanda de servicios de soporte técnico. En la Universidad Politécnica Salesiana, esta situación se manifiesta en un elevado número de solicitudes relacionadas con la conectividad, el acceso a sistemas y el uso de plataformas académicas, las cuales son atendidas de manera manual, lo que genera tiempos de respuesta prolongados, saturación del personal técnico y disminución de la percepción de calidad del servicio. Debido a esta problemática, el objetivo fue desarrollar e implementar un chatbot inteligente para soporte de TI, basado en el framework Rasa e integrado con la plataforma Telegram, que permita automatizar la atención de requerimientos frecuentes y mejorar la experiencia de los usuarios. La metodología aplicada corresponde a una investigación de tipo aplicado con enfoque mixto. Se utilizaron entrevistas al personal de soporte, encuestas a estudiantes y docentes, y análisis de registros históricos de incidencias para identificar patrones recurrentes. Posteriormente, se diseñó la arquitectura conversacional del chatbot mediante la definición de intents, entidades y flujos de diálogo, y se entrenó el modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural con datos contextualizados. Los resultados obtenidos evidenciaron una reducción considerable a los tiempos de atención de las consultas frecuentes, una disminución de la carga operativa del personal de soporte y una mayor satisfacción de los usuarios. El sistema demostró capacidad para interpretar adecuadamente las solicitudes y ofrecer respuestas coherentes y oportunas.