VÓCALI SISTEMAS INTELIGENTES S.L. ha sido beneficiaria de una ayuda parcialmente reembolsable destinada al desarrollo de soluciones innovadoras, en el marco de proyectos de I+D bajo la tipología de Préstamos bonificados para I+D empresarial, gestionada por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) y cofinanciada del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER 2021-2027). Referencia IDI-20240115.
Objetivos Generales del Proyecto
El principal objetivo de este proyecto es el desarrollo de una plataforma de gestión de chatbots para potenciar el comercio minorista y de las PYMES. Esta plataforma permitirá a los empresarios dar vida a chatbots multilingües que aprenderán automáticamente de la documentación de la empresa, ya sea a partir de catálogos, manuales, páginas web u otros tipos de documentos en diversos formatos. Los chatbots podrán, además, ampliar sus capacidades gracias a plugins especializados que permitirán realizar tareas como la gestión de reservas y pedidos, lo que permitirá a los trabajadores y empresarios a centrarse en otras tareas de gestión y toma de decisiones menos rutinarias.
Para poder llevar a cabo este objetivo se establecieron cuatro objetivos específicos.
- OB1. Desarrollo de un sistema multilingüe, fiable y eficiente de chatbots basados en LLMs enfocado al comercio minorista y de las PYMES. Mediante este objetivo, se pretende el desarrollo de chatbots dinámicos basado en modelos generativos del lenguaje multilingües y optimizados para funcionar en el comercio minorista y de las PYMES. Para ello, los chatbots serán optimizados utilizando técnicas de destilación y entrenados con información del dominio del cliente a través de páginas web, documentos PDF y otras fuentes de datos. Esto permitirá, además, reducir las alucinaciones que ocurren a veces en los modelos generativos de texto.
- OB2. Desarrollo de un sistema de interfaces de entrada y salida para chatbots. Mediante este objetivo, se pretende el desarrollo de un prototipo software de entrada y salida para los chatbots, así como distintas implementaciones de esta interfaz, incluyendo sistemas a través de correo electrónico, widgets web, o sistemas de mensajería como Telegram.
- OB3. Desarrollo de un sistema de plugins. Mediante este objetivo, se construirá un sistema de plugins que permita interconectar los chatbots con distintos servicios, de forma que se puedan incorporar datos de fuentes externas, tales como datos abiertos, bases de datos o páginas web o bien que puedan generar datos de salida para realizar ciertas acciones, tales como interactuar con sistemas de reservas o de eventos. Además, sobre este sistema de plugins se implementarán plugins genéricos que permitan automatizar tareas rutinarias, como la gestión de reservas o el seguimiento de pedidos, lo que reducirá costos operativos y liberará al personal para tareas más estratégicas.
- OB4. Desarrollo de un dashboard para la creación y monitorización de chatbots. Mediante este objetivo, se diseñará una interfaz web que permita a los empresarios poder crear y configurar sus chatbots, así como disponer de un dashboard para la monitorización de sus chatbots, observando distintas estadísticas y métricas de funcionamiento, tales como peticiones con éxito, número de consultas, o temas tratados, entre otras métricas.
Descripción del nuevo producto y arquitectura de módulos propuesta
Este proyecto se centra en diseñar una plataforma web para la gestión, mantenimiento y despliegue de servicios de chatbot personalizados enfocados a PYMES y al comercio minorista.
Sin embargo, los servicios chatbot actuales son modelos pesados que no pueden adaptarse fácilmente a entornos con limitados recursos. En primer lugar, porque son soluciones con un gran coste económico y que se pagan por cada token de la conversación, tanto insertado como generado, como ChatGPT. En segundo lugar, porque estos chatbots están limitados en cuanto a acceso a Internet, y solo se centran en tareas generales. Adaptar estos chatbots a un dominio específico es una tarea costosa en cuanto a tiempo y recursos hardware, por lo que su acceso está limitado a grandes empresas y corporaciones.
La presente propuesta se centra en diseñar una plataforma para la gestión, despliegue y mantenimiento de chatbots enfocados al comercio minorista. Estos chatbots serán chatbots multilingües, adaptados al dominio específico de cada cliente a través de ser ajustados con documentación específica del cliente y optimizados mediante técnicas de destilación y cuantización para poder ser ejecutados en entornos hardware de limitados recursos.
La Figura 1 contiene la arquitectura de la plataforma, y la manera en que sus componentes interaccionan entre sí.
A continuación, se describen cada uno de estos componentes.
- Sistema de chatbot eficiente y optimizado basado en LLMs. Este módulo es el núcleo de la propuesta. Se centra en el diseño y configuración de chatbots basados en LLMs pero enfocados para PYMES y el comercio minorista.
- Sistema de plugins para reservas y pedidos. Este módulo se encarga de dotar a los chatbots de mecanismos de interacción con otros sistemas a partir de desarrollar distintos mecanismos para desarrollar plugins e interactuar así con servicios externos, tales como pueden ser interactuar con distintos sitios web de compras, el acceso a APIs de datos abiertos para obtener índices actualizados de precios, o el acceso a eventos en calendarios y gestión de reservas.
- Módulo de administración de chatbots. Este módulo consiste en la creación una interfaz web para la creación, mantenimiento y seguimiento de los chatbots creados por las empresas. Desde esta plataforma, los empresarios podrán crear y configurar los chatbots, suministrado los recursos y ficheros para reentrenar los modelos y poder desplegarlos.
La ayuda concedida asciende a un total de 316.922,50€, que representa el 85% del presupuesto total aceptado de 372.850,00€ para el proyecto. Esta ayuda se desglosa en una parte no reembolsable del 20% y una parte reembolsable.
Duración del Proyecto: El proyecto se estructura en dos fases o hitos, distribuidos en 18 meses, con 9 meses para cada fase. El proyecto se inició el 1 de enero de 2024 y finalizó el 30 de junio de 2025.
Gracias a la cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional, hemos avanzado en el desarrollo de una plataforma de chatbots multilingües basada en modelos generativos del lenguaje. Esta tecnología, diseñada específicamente para las PYMES y el comercio minorista, mejora la competitividad de las empresas al optimizar procesos y liberar recursos para tareas estratégicas.
Ámbito geográfico de ejecución: El proyecto se ejecutará a nivel nacional, con el objetivo de expandir sus aplicaciones a otros mercados internacionales una vez implementado.
Además, el proyecto ha integrado principios de sostenibilidad en cumplimiento del estándar «Do No Significant Harm» (DNSH), asegurando un enfoque responsable y alineado con los objetivos europeos. Esta iniciativa refuerza la apuesta por una Europa más inteligente y digital.
Chatbots multilingües personalizados basados en modelos del lenguaje destilados y eficientes en comercio minorista
Situación anterior al proyecto
En la actualidad, las soluciones de chatbots en VÓCALI se han centrado principalmente en tareas específicas mediante tecnologías tradicionales de PLN y, más recientemente, en modelos avanzados como Transformers. Estas soluciones han demostrado eficacia en sectores como domótica, telefonía y sanidad, pero presentan limitaciones al integrarse con sistemas externos y adaptarse a dominios específicos.
La evolución de los modelos de lenguaje en los últimos 5 años ha sido exponencial, y su desempeño se ha destacado en una amplia variedad de tareas. Antes de 2017, la mayoría de los modelos de PLN se entrenaban mediante aprendizaje supervisado para tareas específicas y solo podían usarse para la tarea para la que se habían entrenado. Para superar estos problemas, se introdujo la arquitectura de red de autoatención conocida como Transformers en 2017, y en 2018 se desarrollaron dos modelos revolucionarios: BERT y Generative Pretrained Transformer (GPT).
Los modelos GPT han evolucionado rápidamente en diferentes versiones, entrenados con corpus de datos textuales más grandes y un creciente número de parámetros. La tercera versión, GPT-3, tiene 175 mil millones de parámetros y es capaz de generar texto adecuado para una amplia variedad de contextos.
Los modelos de chatbot disponibles, basados en arquitecturas de modelos del lenguaje de gran escala (LLMs) como GPT, ofrecen oportunidades innovadoras para automatizar interacciones y personalizar servicios, pero su aplicación práctica en PYMES y comercios minoristas es compleja. Entre sus principales desafíos destacan el elevado coste computacional, la necesidad de hardware especializado y la falta de adaptabilidad a contextos específicos, lo que dificulta su adopción masiva.
Además, problemas como la generación de respuestas inexactas o «alucinaciones» limitan su confiabilidad en entornos críticos como el comercio minorista. Estas debilidades resaltan la necesidad de soluciones accesibles, eficientes y adaptables que permitan a las empresas pequeñas aprovechar el potencial de estas tecnologías sin incurrir en costos prohibitivos ni comprometer la precisión de las interacciones.
Evolución planteada con el proyecto
La implementación de una plataforma para la gestión y despliegue de chatbots personalizados representa una evolución significativa en la oferta de VÓCALI, especialmente para PYMES y el comercio minorista. Este proyecto facilita la creación de chatbots adaptados a dominios específicos, utilizando técnicas avanzadas como cuantización y optimización de modelos para mejorar su rendimiento en hardware con recursos limitados.
La plataforma permitirá a las empresas automatizar tareas repetitivas, mejorar la atención al cliente y personalizar recomendaciones de productos, todo ello mediante modelos multilingües ajustados con documentación específica de cada cliente. Además, se reducirán costes operativos y barreras tecnológicas, haciendo accesible esta solución a negocios que no disponen de grandes infraestructuras.
Con esta solución, VÓCALI podrá expandir su alcance en nuevos mercados, ofreciendo servicios innovadores y altamente personalizables, al tiempo que enfoca sus esfuerzos en nuevas funcionalidades como el desarrollo de chatbots basados en LLMs, el análisis de emociones y la detección de alucinaciones. Esta evolución permitirá a las empresas beneficiarse de herramientas avanzadas sin incurrir en los elevados costes y complejidades actuales.
Descripción de las actividades realizadas
Actividad 1. Especificación de requisitos y diseño de la arquitectura
En esta actividad se desarrollaron todas las tareas relacionadas con la especificación de requisitos del sistema global y el diseño de la arquitectura.
Las tareas de la actividad realizadas fueron las siguientes:
T1.1 Diseño de la arquitectura funcional de la plataforma.
Se realizó un estudio de las tecnologías, estándares, métodos existentes y últimos avances en investigación en el contexto de la presente propuesta relacionadas con los chatbots inteligentes basados en LLMs, incluyendo su optimización mediante distintas estrategias y sistemas RAG para la extracción de información en bases de datos de embeddings. También se realizó la especificación técnica y modular de la arquitectura del sistema para obtener una visión global del sistema y los módulos que lo componen.
T1.2 Diseño del catálogo de Requisitos.
Se realizó la especificación de los requisitos funcionales y técnicos del sistema de alto nivel, así como el diseño conceptual y las especificaciones técnicas de cada uno de los módulos de la arquitectura que serán implementados a lo largo del proyecto.
A2. Sistema de chatbot eficiente y destilado basado en grandes modelos del lenguaje (LLMs)
En esta actividad se desarrollaron todas las tareas relacionadas para el desarrollo de un motor para generar chatbots basado en LLMs.
Las tareas de la actividad realizadas fueron las siguientes:
T2.1. Interfaces de entrada/salida
En esta tarea se desarrolló el módulo de interfaces de entrada y salida para la comunicación con los chatbots integrando web chat, Telegram, email y Facebook Messenger. Se ha desarrollado este módulo para que se puedan incluir otras interfaces de manera sencilla.
T2.2. Desarrollo de un motor de chatbots basado en LLMs
En esta tarea se desarrolló el módulo de generación dinámica de chatbots multilingües basados en modelos LLM. Se evaluaron y seleccionaron distintos modelos de LLM y se desarrolló una arquitectura RAG basada en base de datos vectoriales.
T2.3. Sistema para detectar alucinaciones y veracidad de las respuestas
En esta tarea se desarrolló un módulo para la detección de alucinaciones y veracidad compuesto por un módulo de gestión de entrada, así como un módulo de post-procesamiento de la salida basado en la detección de entidades para detectar estas alucinaciones
T2.4. Internacionalización y localización de los chatbots
Se desarrolló un módulo de internacionalización y localización de los chatbots que identifica el idioma de la pregunta e intenta traducir eses texto al idioma de referencia del chatbot y que éste pueda responder en ese mismo idioma con las capacidades multilingües que incorporan los LLMs.
T2.5. Destilación y optimización de los LLMs
En esta tarea se optimizaron los LLMs seleccionados para mejorar su eficiencia en entornos de producción realistas, con recursos hardware limitados, dirigidos al comercio minorista y las pequeñas y medianas empresas (PYMES). Se realizaron distintas tareas de cuantización a 8 y 4 bits para mejorar el tiempo de respuesta de estos modelos.
Actividad 3. Sistema de plugins para reservas y pedidos
En esta actividad se desarrollaron todas las tareas relacionadas con el análisis, diseño e implementación del sistema de plugins para integración con terceras aplicaciones y de un gestor de plugins para ayudar a los administradores del sistema a controlar las funcionalidades adicionales proporcionadas por los plugins. Las tareas de la actividad realizadas durante este hito fueron las siguientes:
T3.1 Gestor de plugins
En esta tarea se desarrolló el módulo que permite configurar, activar y desactivar los plugins. Se crearon las interfaces gráficas de administración de cada plugin además de las APIs de comunicación con el sistema para crear, configurar, activar y desactivar los plugins de cada chatbot. Además, cada plugin muestra los datos generados por cada chatbot.
T3.2 Adaptación del núcleo de chatbot a identificar peticiones relacionadas con el acceso a plugins
En esta tarea se diseñó la interfaz que sirve de enlace entre el núcleo del sistema de chatbots y los plugins. Se declararon los métodos que deberán definir cada uno de los adaptadores de plugins para poder comunicarse correctamente con los chatbots. Además, se implementaron íntegramente algunos plugins: de reservas o citas, consulta de envíos, encuestas de satisfacción con Google Forms y autenticación de usuarios.
A4. Desarrollo del sistema administrador de chatbots
En esta actividad se desarrollaron todas las tareas relacionadas con el módulo de administración que permita a los usuarios administradores poder crear y configurar sus chatbots para realizar las funciones requeridas. Este módulo se divide en un módulo de análisis de emociones para clasificar los mensajes enviados por los usuarios en 8 tipos de emociones, y se desarrolló un dashboard para devolver a los administradores reportes estadísticos y visuales del funcionamiento del sistema y una interfaz para creación y configuración de los chatbots. Las tareas de la actividad realizadas durante este hito fueron las siguientes:
T4.1. Desarrollo de un sistema de detección de emociones basada en aspectos en mensajes
En esta tarea se estudiaron modelos de análisis de emociones para etiquetar textos según las emociones que estos expresen. Tras este estudio, se recopilaron corpus y se entrenaron y validaron una serie de modelos del deep learning para clasificar los mensajes en 8 tipos de emociones. Además, se diseñó e implementó un microservicio HTTP para la API REST que permite al sistema comunicarse con el modelo entrenado.
T4.2. Desarrollo de un sistema de dashboard para la analítica del sistema
En esta tarea se diseñó e implementó una interfaz gráfica que muestra una gran cantidad de KPI independientes que permiten a los administradores monitorizar el rendimiento del sistema en general y de partes particulares del sistema como las conversaciones, KPI concretos para cada plugin y las emociones de los mensajes.
T4.3. Desarrollo de un sistema para la creación y configuración de chatbots
En esta tarea se desarrolló una interfaz gráfica para facilitar la creación y configuración de los chatbots. La interfaz permite introducir datos concretos del chatbot y la empresa, y configurar los parámetros ajustables del LLM, RAG y credenciales de las plataformas de mensajería externas, los prompts y los plugins.
A5. Integración y validación
En esta actividad se desarrollaron todas las tareas relacionadas con las pruebas de verificación del proceso de integración de los módulos individuales desarrollados previamente para la eliminación de posibles errores introducidos en los procesos de integración de módulos. Además, se realizó una batería de pruebas para asegurar la calidad del producto final. Las tareas de la actividad realizadas durante este hito fueron las siguientes:
T5.1. Integración
En esta tarea se unificaron los módulos independientes en una plataforma global para el que se siguió una metodología de integración continua basada en DevOps donde se desarrollaron los módulos de manera independiente en contenedores microservicios y se interconectaron los microservicios con Docker para una mayor escalabilidad y flexibilidad.
T5.2. Validación de la plataforma
En esta tarea se desarrollaron una batería de pruebas de verificación de módulos, de integración, del sistema y de usuario donde se probaron las distintas interfaces de usuario, la amigabilidad del sistema, la accesibilidad y la percepción global de los usuarios finales. Además, se validó la efectividad y precisión de los chatbots generados y la percepción de estos por posibles usuarios clientes.
Resultados
Acceso de las PYMES a tecnologías de inteligencia artificial generativa
Gracias a la optimización y destilación de modelos de lenguaje (LLMs), las pequeñas y medianas empresas podrán implementar chatbots avanzados sin necesidad de grandes inversiones en infraestructura ni conocimientos técnicos especializados.
Mejora de la competitividad del comercio minorista
La plataforma permitirá a los minoristas ofrecer atención al cliente 24/7, responder en múltiples idiomas y automatizar tareas rutinarias, lo que aumentará su eficiencia operativa y capacidad de respuesta.
Personalización y fidelización de clientes
Los chatbots multilingües podrán aprender de la documentación propia de cada negocio para ofrecer respuestas más precisas y personalizadas, mejorando la experiencia de compra y la relación con los clientes.
Reducción de costes y barreras tecnológicas
El sistema democratiza el acceso a soluciones basadas en IA generativa, tradicionalmente limitadas a grandes corporaciones, reduciendo costes operativos y permitiendo a los pequeños comercios adoptar herramientas de última generación.
Expansión digital y apertura a nuevos mercados
Al tratarse de una plataforma multilingüe, las empresas del comercio minorista podrán ofrecer servicios y atención en distintos idiomas, lo que facilita su expansión a mercados internacionales y el incremento de su base de clientes.»
