Desarrollo de chatbot con ChatGPT para consulta de bases de datos conversacionales

• Autores: Canedo Peró, Felipe
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Perez, Juan Manuel
• Institución: Universidad de San Andrés

Fil: Canedo Peró, Felipe. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemática y Ciencias; Argentina.
Esta tesis se centra en el desarrollo de un asistente virtual llamado "StaffBot", diseñado para responder consultas en lenguaje natural sobre los datos de AmCham Argentina almacenados en su CRM. El objetivo principal fue reducir la necesidad de consultas manuales en SQL y facilitar el acceso a información estratégica para equipos no técnicos. Para ello, los datos fueron normalizados e integrados en un agente conversacional capaz de interpretar consultas en lenguaje natural y transformarlas en operaciones sobre los datos mediante Pandas. El agente se desarrolló utilizando LangChain y ChatGPT-3.5 como motor central, y se complementó con una interfaz en Streamlit que permite una interacción sencilla mediante menús desplegables y la exportación de resultados a Excel. El sistema fue evaluado a partir de 50 preguntas de prueba, comparando las respuestas generadas con un conjunto de consultas de referencia en Pandas. Los resultados mostraron que ChatGPT-3.5-turbo alcanzó un nivel de precisión cercano al 100 %, superando en confiabilidad a ChatGPT-4o-mini. Durante su implementación en un entorno real dentro de AmCham, el StaffBot demostró utilidad en tareas como la fidelización de socios y la generación de reportes, aunque también puso en evidencia desafíos asociados a la formulación de consultas ambiguas y a la estabilidad de la infraestructura. En conjunto, este trabajo demuestra que la integración de asistentes basados en modelos de lenguaje de gran escala en entornos organizacionales es viable y puede mejorar tanto la eficiencia operativa como el acceso a la información, además de abrir nuevas posibilidades de evolución hacia interfaces más accesibles y guiadas.