Modelos causales como ayuda a la comprensión de sistemas complejos: análisis de los factores críticos de éxito en el desarrollo de chatbots

Autores/as

Resumen

Se analizó los factores que son considerados claves al momento de desarrollar chatbots logrando que la implementación sea eficaz y eficiente; es decir que logre el objetivo para el cual es creado. El análisis se llevó a cabo a partir de técnicas de investigación como entrevistas a expertos en desarrollo de chatbots. Se utilizó el método deductivo para analizar la información de los artículos referenciados. Con ayuda de modelos causales y mapas cognitivos difusos se pudo deducir y conocer como los factores afectan en cada uno de los escenarios planteados.

Palabras clave:

Mapas cognitivos difusos, factores críticos de éxito, chatbots, causalidad, Covid-19.

 

ABSTRACT

We analyzed the factors that are considered key when developing chatbots, making the implementation effective and efficient; that is, that it achieves the objective for which it is created. The analysis was carried out using research techniques such as interviews with experts in chatbots development. The deductive method was used to analyse the information of the referenced articles. With the help of causal models and fuzzy cognitive maps it was possible to deduce and know how the factors affect each of the proposed scenarios.

Keywords:

Fuzzy cognitive maps, critical success factors, chatbots, causality, Covid-19.

Descargas

Publicado

2020-07-15

Cómo citar

Quiroz Martínez, M. Ángel, Mora Mora, J., Medina Gruezo, J., & Leyva Vázquez, M. Y. (2020). Modelos causales como ayuda a la comprensión de sistemas complejos: análisis de los factores críticos de éxito en el desarrollo de chatbots. Universidad Y Sociedad, 12(4), 64–72. Recuperado a partir de https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/1615

Artículos más leídos del mismo autor/a