Integración de un chatbot basado en procesamiento del lenguaje natural con la plataforma Telegram para automatizar reservas de transporte según el modelo de negocio Manporcar

Abstract

El objetivo de esta investigación fue desarrollar y evaluar un sistema conversacional basado en procesamiento del lenguaje natural, integrado en Telegram, para automatizar la gestión de reservas de transporte según el modelo de negocio de la empresa Manporcar en la ruta Manta–Portoviejo, como respuesta a demoras, errores de asignación y dificultades de organización del proceso manual. El estudio se desarrolló bajo el enfoque de investigación basada en ciencia del diseño (Design Science Research), con un diseño preexperimental y alcance descriptivo-evaluativo. Se construyó un prototipo funcional mediante la integración de Telegram, n8n, la API de ChatGPT, Supabase y MongoDB. Su evaluación se realizó en un entorno controlado de laboratorio, con datos simulados y una muestra piloto no probabilística de 10 participantes. El desempeño técnico se analizó mediante 200 interacciones automatizadas en el entorno de laboratorio. Durante las pruebas no se registraron errores en la asignación de cupos, equivalente a una tasa de error del 0,00 % en el entorno evaluado. La latencia promedio, medida desde que el webhook del sistema recibe el objeto JSON enviado por Telegram hasta que el flujo de n8n despacha la confirmación final de la reserva, fue de 11,40 segundos y el percentil 95 alcanzó 12,15 segundos, por lo que no se cumplió plenamente el requerimiento no funcional establecido en 10 segundos, debido al tiempo de procesamiento de la API de ChatGPT. La satisfacción general alcanzó un promedio de 3,90 sobre 5,00. Se concluye que el prototipo permite automatizar de manera viable el proceso de reservas y reducir los riesgos asociados con su gestión manual. No obstante, debido al tamaño de la muestra, el uso de datos simulados y la ausencia de un despliegue en producción, los resultados se limitan al entorno evaluado.