Artículo 3
47
1
Máster en Administración de Negocios, Universidad Estatal a Distancia, Costa Rica. Docente de la Universidad
de Costa Rica.
2
Máster en Tecnologías de la Información y Comunicación para la Gestión Organizacional, Universidad de
Costa Rica. Docente de la Universidad de Costa Rica.
DOI: https://doi.org/10.61604/dl.v18i32.471
Propuesta de chatbot para fortalecer
la atención al usuario del proyecto de
educación continua en la sede Caribe,
Universidad de Costa Rica
Chatbot Proposal to Strengthen the User Service
of the Continuing Education Project at the
Caribbean Campus, University of Costa Rica
Año 18, N° 32, enero - junio 2026 pp. 47-61
Revista de Educación
Universidad Don Bosco - El Salvador
Vivian Murillo Méndez
1
Universidad de Costa Rica, Costa Rica
Correo: vivian.murillomendez@ucr.ac.cr,
ORCID: https://orcid.org/0009-0001-6887-6194
Luz Mariana Rivas Villatoro
2
Universidad de Costa Rica, Costa Rica
Correo: luzmariana.rivas@ucr.ac.cr,
ORCID: https://orcid.org/0009-0001-5444-4075
Recibido: 26 de mayo del 2025
Aceptado: 23 de febrero del 2026
Para citar este artículo: Murillo, V., y Rivas, L. (2026). Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al
usuario del proyecto de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica, Diá-logos, (32),
47-61. https://doi.org/10.61604/dl.v18i32.471
Nuestra revista publica bajo la Licencia
Creative Commons: Atribución-No
Comercial-Sin Derivar 4.0 Internacional
ISSN: 1996-1642
e-ISSN: 2958-9754
ISNI: 0000-0000-8755-6191
48
Resumen
El artículo analiza la necesidad y viabilidad de
implementar un asistente virtual tipo chatbot para
mejorar la atención al cliente en el proyecto de
educación continua (ED-204) de la Sede del Caribe,
Universidad de Costa Rica. Metodológicamente la
investigación valoró tanto al personal del proyecto
(3 personas), por medio de entrevistas, como
a los usuarios del proyecto por medio de una
encuesta (150 personas). Además, se incluye un
análisis del mercado y pruebas funcionales del
chatbot, demostrando una mejora significativa
en los tiempos de respuesta y una experiencia
de usuario positiva. Asimismo, se destaca que la
implementación no requiere conocimiento técnico
avanzado, lo que facilita su adopción. Con esta
solución, se busca no solo mejorar la calidad del
servicio al cliente, sino también optimizar recursos y
fortalecer la imagen del proyecto en la comunidad.
Se concluye que la incorporación de tecnologías
basadas en inteligencia artificial es una estrategia
efectiva y viable para atender las demandas
actuales y futuras del proyecto ED-204.
Palabras clave
Inteligencia artificial, sistema de información
en línea, relación con el cliente, educación
permanente
Abstract
This article analyzes the need and feasibility of
implementing a chatbot-type virtual assistant
to enhance customer service in the continuing
education project (ED-204) at the University of Costa
Rica’s Caribbean Campus. Methodologically, the
research assessed the project staff (3 people)
through interviews and project users through a
survey (150 people). Additionally, a market analysis
and functional testing of the chatbot are included,
demonstrating a significant improvement in
response times and positive user experience. It also
highlights that implementation does not require
advanced technical knowledge, to facilitate its
adoption. With this solution, it seeks not only to
improve the quality of customer service, but also to
optimize resources and strengthen the recognition
of the project in the community. It is concluded
that the incorporation of technologies based on
artificial intelligence is an effective and viable
strategy to meet the current and future demands
of Project ED-204.
Keywords
Artificial intelligence, online information system,
customer relationship, lifelong learning
Introducción
La creciente demanda de productos y servicios ha impulsado a las organizaciones
a adoptar estrategias competitivas centradas en la mejora continua, con el propósito
de maximizar sus recursos humanos, financieros y tecnológicos con eficiencia y
eficacia.
El deseo por consolidar beneficios que permitan transformar procesos en
concordancia con las exigencias presentes en el mercado es un reto para mantenerse
en el mismo. Debido a ello, se requiere una rentabilidad alta, y a su vez estable,
en un ambiente desafiante reinado por la incertidumbre y la versatilidad constante
(Garibay, 2020). Asimismo, hay que instaurar una estrategia que permita integrar todos
los procesos de servicio al cliente, para canalizar el enfoque a la satisfacción de las
exigencias y necesidades de los consumidores, con el fin de detectar la percepción
de la calidad de los servicios prestados desde la organización (Daza et al., 2017).
El personal del proyecto de educación continua (ED-204) de la Sede del Caribe,
enfocado en ofrecer educación no formal a la comunidad limonense, busca
fortalecer su imagen mediante estrategias de mejora continua en la atención al
cliente, aprovechando canales como las redes sociales para mantener un contacto
más cercano con los usuarios. Por lo tanto, es estratégico saber cómo utilizarlas de
forma eficiente, para tener ventajas en relación con el servicio ofertado y así, hacer
uso eficiente de plataformas digitales o herramientas enfocadas a apoyar la gestión
de las estrategias empresariales (Cano, 2019).
La difusión del proyecto ED-204 a través de redes sociales ha impulsado su
crecimiento y aumentado la demanda de información y cursos. Sin embargo, este
éxito ha generado dificultades para responder oportunamente a las numerosas
Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al usuario del proyecto
de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica
49
solicitudes, especialmente durante los periodos de matrícula. Ante la sobrecarga del
personal, se plantea implementar un sistema automatizado basado en inteligencia
artificial para mejorar la gestión del servicio al cliente.
Dado que el proyecto ED-204 es respaldado por una entidad pública, es
fundamental optimizar el uso de sus recursos. El plan de gestión propuesto busca
equilibrar el tiempo y los recursos disponibles para brindar una atención eficiente y
oportuna a las solicitudes de información.
La implementación del plan permitirá liberar tiempo del personal para desarrollar
nuevas estrategias sin incurrir en costos adicionales. La investigación propone un
asistente virtual tipo chatbot, integrado a Facebook y WhatsApp, como solución para
automatizar respuestas, mejorar el servicio y agilizar los procesos del proyecto ED-204.
Este documento corresponde al Trabajo Final de Investigación Aplicada para optar
por el grado de Maestría en Tecnologías de la Información y Comunicación para
la Gestión Organizacional. Su objetivo fue analizar el servicio de atención al cliente
del proyecto ED-204, identificar áreas de mejora, explorar herramientas basadas en
asistentes virtuales y proponer un plan de gestión que incremente el valor del proyecto
mediante un chatbot.
Referentes teóricos
En este apartado se expone la base conceptual y se contextualiza el tema de
estudio. Estos términos proporcionan una visión general y la estructura necesaria para
comprender la relevancia de la temática abordada.
Conceptualización de gestión de atención al cliente
Los clientes son el motor de las organizaciones. Por ello, es necesario establecer
estrategias versátiles, innovadoras y creativas, que puedan interrelacionar un conjunto
de actividades, que, con su gestión, la empresa ofrezca al cliente los productos
necesarios para satisfacer sus necesidades en el momento y lugar adecuado, de
forma eficaz y eficiente (Cano, 2019).
La gestión de atención al cliente implica planificar, administrar, controlar y monitorear
procesos para ofrecer un servicio de valor, alineado con los objetivos empresariales y
enfocado en el mercado meta.
Modalidades de atención al cliente
Para garantizar un servicio uniforme y de calidad en la atención al cliente, se busca
establecer un protocolo estándar que contemple distintas modalidades de atención,
adaptadas a las necesidades del usuario, pero con un objetivo común de excelencia.
A continuación, se presentan tres de las modalidades que se utilizan para la atención:
1. La atención presencial permite una comunicación directa e inmediata entre
el colaborador y el cliente, lo que favorece una interacción continua. Factores
como las instalaciones y la imagen del personal influyen en la confianza del
usuario, por lo que es clave que el proceso de atención sea adecuado y
efectivo.
– Año 18, N° 32, enero - junio 2026
50
2. La modalidad de atención telefónica suele caracterizarse por ser una respuesta
que se espera de forma inmediata, ya que la comunicación es sincrónica:
el rol del empleado está enfocado en escuchar detenidamente al cliente,
sin interrumpirlo y, de forma amable, brindar una solución. Destaca bajo esta
modalidad el tono de voz, utilizar un lenguaje sencillo y positivo en relación con la
solución que se puede brindar. Otro factor importante, es no crear distracciones
que pueden interrumpir la fluidez de la llamada, como por ejemplo el ruido de
fondo (Pérez, 2010). Además, es importante aclarar que la atención realizada
debe adecuarse a las circunstancias de la conversación, hablar más pausado
ayuda para la comunicación sea muy clara.
3. La atención virtual se brinda mediante sistemas informáticos o plataformas
como el correo electrónico, el cual debe revisarse constantemente para
responder con rapidez a las consultas de los usuarios. Una de las innovaciones
en la atención virtual ha sido los chatbot y los administradores de relaciones
con los clientes, que han logrado posicionarse también poco a poco en las
empresas debido a la integralidad de servicios en un mismo espacio y a un
bajo costo (Usuarios, 2012). El contacto con el cliente es mediado a través
de diferentes infraestructuras tecnológicas con las que cuente la empresa. En
la mayoría de los casos, se ofrecen respuestas oportunas e instantáneas, ya
que son automatizadas de alguna forma para que el cliente no tenga que
someterse a largos tiempos de respuesta.
Conceptualización de asistente virtual
Un asistente virtual es una aplicación informática que cuenta con la capacidad de
realizar un análisis de las peticiones del usuario en lenguaje natural, esto con el fin de
ofrecer respuestas que satisfagan sus necesidades. Para ello utiliza un analizador de
oraciones competente, para identificar los elementos más distinguidos y, si alguno de
estos pertenece a la red semántica de la web, poder dar una respuesta coherente y
mostrar el origen de la información (Zarabia, 2018).
Las organizaciones utilizan bots con bases de datos estructuradas para automatizar
la atención al cliente y resolver dudas frecuentes, optimizando así tanto los procesos
internos como la experiencia del usuario.
Definición de chatbot
Es una tecnología capaz de simular una conversación humana a través de una
interfaz conversacional. Dentro de esta concepción, se define el Bot, el cual se refiere
a una pieza de software diseñada para automatizar una tarea específica. Los chatbot
funcionan como una herramienta que permite realizar de forma automática algún
requerimiento por parte de un usuario, permite intercambiar mensajes y, conforme
a esto, va ejecutando sus tareas (Guschat, 2017). Los chatbots han transformado
las organizaciones al automatizar respuestas, lo que agiliza procesos y mejora el
desempeño en la atención de servicios.
Definición de procesamiento de lenguaje natural (NPL)
Es el lenguaje que permite comunicar un chatbot con un usuario, ya que se requiere
que utilice el mismo dialecto, el cual se define como: la lingüística que se aplica para que
la información comunicada por el ser humano pueda ser comprendida y procesada
por la herramienta (Ascencio, 2019). La comunicación entre máquinas y usuarios ha
Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al usuario del proyecto
de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica
51
evolucionado para ser cada vez más precisa, buscando generar experiencias únicas
mediante el uso del lenguaje natural. El objetivo del procesamiento de lenguaje
natural es lograr una comunicación coherente, comprendiendo el lenguaje humano
y su significado, sin importar el idioma.
Metodología
El estudio siguió un enfoque cuantitativo, asimismo se utilizó un diseño de investigación
descriptiva para buscar, recopilar y presentar una descripción sistemática y objetiva de
la situación. La investigación se centró en los usuarios y el personal administrativo del
proyecto de Educación Continua de la Sede Caribe de la Universidad de Costa Rica,
y tomó como base el informe de labores 2022. Como instrumentos de recolección
de datos, se empleó el cuestionario para obtener información de forma ordenada, lo
que permitió guiar al encuestado según los datos que se deseaba recabar. También,
se utilizó la guía de entrevista en el caso de la administración del proyecto, donde se
realizaron entrevistas para la recopilación de la información necesaria. Se aplicaron
entrevistas al personal (3 personas) y encuestas a los usuarios, en temas como edad,
cantidad de cursos matriculados, canales de consulta, tiempos de espera, nivel de
satisfacción y sugerencias de mejora. Para determinar la muestra de los usuarios, se
realizó un mapeo de las personas que han recibido atención; el promedio anual
ronda las 328 personas matriculadas. Se utilizó la siguiente fórmula para el cálculo de
la muestra según López (2019):
n=
N·Z
2
· p·q
(N-1) · e
2
+ Z
2
· p·q
Objetivo general
En donde:
• “N” representa la población total de 328.
• “Z” la desviación estándar es de 1.65.
• “p” la probabilidad de éxito que es 90%.
• “e” el margen de error es de 0,5.
Al realizar el respectivo cálculo, se obtuvo un tamaño de la muestra (n) de 150
personas por encuestar. La encuesta aplicada buscó evaluar la experiencia con el
servicio recibido y detectar oportunidades de mejora. Para ello, a través del mecanismo
de validación por expertos se logró revisar la claridad y pertinencia de las preguntas
antes de aplicarlas. Posteriormente, se realizó una prueba de la propuesta funcional
de un chatbot desarrollado con Dialogflow, entrenado para responder consultas
informativas, lo que permitió validar el proceso investigativo.
Resultados y análisis
Según la información obtenida en las encuestas, las personas que más adquirieron
los servicios del proyecto ED-240 tenían edades entre 15 a 25 años (58.4% de los
encuestados). La población de 25 a 35 años tuvo una representación de 23.1% y los
de 35 a 45 años un 12.1%. Finalmente, se visualizó que la población de mayor rango
de edad es la que menos espacios de formación busca: un 6.4% de los participantes.
A continuación, la Figura 1 resume lo expuesto:
– Año 18, N° 32, enero - junio 2026
52
Figura 1
Edad de los participantes
El 84.3% de las personas consultadas indicaron haber solicitado información sobre
los cursos del proyecto ED-240, lo que evidencia una alta demanda de consultas. Esto
resalta la necesidad de implementar métodos ágiles para mejorar la eficiencia en la
atención al cliente.
En lo que respecta a los medios más empleados por las personas usuarias, el
92.9% consulta por WhatsApp, un 52.2% consulta por Facebook, un 19.5% por la línea
telefónica y solo un 3.5% por medio de correo electrónico. La información anterior
indica que las redes sociales es el canal de mayor concentración de consultas de los
usuarios del proyecto.
Otro aspecto que las personas encuestadas indicaron fue la cantidad de tiempo
de espera cuando se solicita información. Un 12.4% de los encuestados estimaron que
el tiempo de espera para obtener información del proyecto fue de 5 a 10 minutos; un
5.2% tuvo que esperar de 10 a 15 minutos; un 7.1% de 15 a 20 minutos; un 17.7% de
20 a 25 minutos; un 20.4% de 25 a 30 minutos. Finalmente, estos datos indican que la
mayoría (37.2%) ha tenido que esperar más de 30 minutos para recibir la información
solicitada. Esto revela que el tiempo de espera es bastante significativo para atender
las inquietudes de los usuarios y es un indicador de la atención al cliente, pues el
tiempo de respuesta es considerado un insumo de calidad.
Además, se consultó al usuario sobre el tiempo de espera para ser atendido
cuando solicita información. Un 71.4% de las personas consideró que la espera fue
mucha, mientras un 28.6% consideró que no lo fue; esto demuestra que la mayoría
de los usuarios catalogan la atención con retrasos en el tiempo de espera.
En cuanto a la calificación que los usuarios otorgan a la experiencia vivida, con
referencia al tiempo de respuesta en la atención al cliente, un 47.8% consideró que
fue deficiente, un 17.7% normal, un 12.4% buena, un 11.5% excelente y un 10.6%
mala. Al conglomerar estos porcentajes, se puede concluir que aproximadamente
un 70% visualiza que se debe mejorar aspectos, y un 30% indica que la atención
recibida es buena. Sin embargo, orientándose a la excelencia, estas cifras podrían
mejorar si se realiza un análisis de la situación actual.
35-45 años
45-50 años
25-35 años
De 15-25 años
58%
23.6%
12.1%
6.3%
Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al usuario del proyecto
de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica
53
El medio de preferencia para realizar consultas sobre los cursos fue WhatsApp,
seleccionado por el 90.3%, de los participantes. En segundo lugar, Facebook con
5.3%; seguido por llamada telefónica con 4.4%. En cuanto al correo electrónico u
otro medio de consulta no se obtuvo ninguna respuesta. Esto muestra que los usuarios
buscan medios de fácil acceso y más expeditos para obtener la información. Por ello,
es importante mantener estos canales de comunicación lo más optimizados posible.
El 54% de los encuestados se siente insatisfecho con la atención recibida, lo que
evidencia deficiencias administrativas que afectan la eficiencia del servicio. Esto
resalta la necesidad de mejorar los procesos para ofrecer una atención más rápida
y efectiva.
Los aspectos de mejora sugeridos por las personas encuestadas que se puedan
realizar en el proyecto se pueden ver en la Tabla 1:
En los resultados de la figura anterior, se observa que los procesos de mejora se
puntualizan específicamente el reducir los tiempos de espera en la atención. Un
46.7% de las personas encuestadas hizo referencia a experiencias negativas por el
tiempo que tuvieron que esperar.
Se identificó que los horarios de atención del proyecto no se ajustan a las
necesidades de la población trabajadora, lo que obliga a muchos usuarios a
realizar consultas fuera del horario laboral y esperar varios días por una respuesta. Las
entrevistas al personal administrativo revelaron que la atención se brinda por diversos
canales, incluyendo ventanilla, teléfono, correo electrónico y redes sociales. Además,
se destacó que la página oficial del proyecto en Facebook ha permitido alcanzar a
más de 9,900 personas mediante campañas de divulgación.
WhatsApp fue identificado como el canal más utilizado por los usuarios para realizar
consultas, especialmente durante los periodos de matrícula, con un promedio de
150 mensajes diarios. Esta alta demanda ha generado tiempos de espera de entre
45 y 60 minutos, provocando quejas por parte de los usuarios y dejando en espera
alrededor de 20 mensajes sin atender.
Las consultas más frecuentes de los usuarios se relacionan con aspectos clave
de los cursos, como duración, costo, requisitos, horarios, disponibilidad, certificados
(su entrega y reconocimiento), fechas de matrícula y la plataforma utilizada para
las clases. Esto refleja el interés por obtener información clara y completa antes de
inscribirse.
Tabla 1
Aspectos de gestión a mejorar por el proyecto según las personas encuestadas
Mejorar el tiempo de respuesta
Ninguno
70
30
Descripción Número de menciones
Sin respuesta
Ampliar el tiempo de atención
Total
Envío de información por redes sociales
33
7
150
Anticipar el envío para la información de los cursos en los que se
encuentra matriculado
10
6
– Año 18, N° 32, enero - junio 2026
54
Tabla 2
Información comparativa de las herramientas para la creación y escogencia de un
agente virtual
Se recomienda implementar un asistente virtual enfocado en la gestión de consultas
a través de las plataformas digitales ya utilizadas por el proyecto. La herramienta
sugerida es Dialogflow, por su diseño amigable, capacidad de comprensión del
Una de las principales limitaciones del proyecto es la escasez de personal, ya que
solo cuenta con dos personas para atender una demanda creciente. Esta situación
genera retrasos en la atención y acumulación de solicitudes. Además, se identificó
la necesidad de fortalecer los componentes tecnológicos y presupuestarios para
impulsar la innovación dentro del proyecto.
Como medida de mejora, se plantea implementar mecanismos de atención
automatizada para reducir los tiempos de espera, que actualmente pueden alcanzar
hasta una hora. También se destaca la necesidad de ofrecer atención 24/7, ya que
muchos usuarios realizan consultas fuera del horario laboral del proyecto.
Propuestas de solución
El análisis de la atención actual en el proyecto evidenció la necesidad de apoyo
adicional para gestionar las consultas sobre matrícula. Como solución, se propone
implementar un asistente virtual tipo chatbot. Para ello, se evaluaron diversas
herramientas del mercado considerando sus características, plataformas compatibles
y costos mensuales, con el fin de seleccionar la opción más adecuada para el
proyecto.
En la Tabla 2 se puede apreciar la comparativa de las herramientas para la
creación de agentes virtuales.
LiveChat Herramientas para Chatbots integrados.
Multilenguaje (más de 45 idiomas).
Se paga por integraciones a herramientas
de Google.
Plataforma Número de menciones
Botsify
Multilenguaje (190 idiomas, utilizando el
traductor de Google).
Se paga por integraciones a herramientas
de Google.
Dialogflow Multilenguaje (más de 30 idiomas).
Respaldado por Google.
Permite simulación sin costo.
Multiplataforma utilizando las integraciones.
Integraciones a herramientas de Google
gratuitas.
Solo Facebook.
Integración con Facebook y
WhatsApp.
Integración con Facebook,
WhatsApp (por mediode Twilio)
y plataformas de Google.
$109
$124
$50
Integración con Facebook y
WhatsApp
Costo mensual
Flowxo
PandoraBots
Automatización de flujos de trabajo.
Multiplataforma.
Se paga por integraciones a herramientas
de Google
Multilenguaje.
Estándares abiertos.
Integración con Facebook y
WhatsApp
No posee integraciones
directas, se deben de
configurar.
$49
$199
Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al usuario del proyecto
de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica
55
Tabla 3
Intenciones
lenguaje natural y uso de inteligencia artificial, lo que facilita la interacción con los
usuarios mediante dispositivos móviles o páginas web.
La propuesta prioriza el uso de integraciones con Facebook y WhatsApp, los canales
más utilizados por los usuarios del proyecto, para garantizar una atención eficiente. La
validación del chatbot demostró que su implementación es sencilla, colaborativa y
no representa una barrera significativa para las personas colaboradoras.
En cuanto a los costos de implementación utilizando la plataforma de Dialogflow
se presentan dos alternativas:
1. Alternativa con el mínimo de recursos, la cual sería implementar la propuesta
realizando un cambio de plataforma de mensajería, es decir, pasar de WhatsApp
a Telegram, lo que repercute en la inversión mínima del recurso económico;
según lo anterior, el gasto sería de $10 mensuales por 5000 mensajes.
2. Alternativa sin cambio de red social por donde se comunica el proyecto, la cual
tiene un valor de $50 dólares mensuales, y se utiliza el Bot tanto en el Messenger
de Facebook como en WhatsApp.
Para mantener la comunicación efectiva con los usuarios sin cambiar de plataforma,
se considera viable continuar con la opción actual, ya que un cambio podría generar
resistencia. En cuanto a la seguridad, se garantiza mediante las etiquetas de Google,
protocolos como HTTPS, autenticación básica, y cifrado de datos a través de TSL/
SSL. Además, la información se transmite en paquetes encriptados que identifican al
emisor y receptor mediante el número telefónico.
Para diseñar la arquitectura del agente Dialogflow en el proyecto, fue esencial
identificar los elementos necesarios para su puesta en producción. A continuación, se
detallan dichos aspectos.
El asistente virtual contiene varias intenciones, por ejemplo, las que se muestran en
la siguiente tabla.
Bienvenida
Consulta sobre el reconocimiento del certificado
Consulta certificado listo
Contiene el mensaje inicial que se le envía a la persona usuaria
luego de que solicita información.
Es una de las preguntas más frecuentes e indica la cantidad de
horas reconocidas por el Servicio Civil de cada curso.
En este caso si el usuario realiza este tipo consulta, el agente
comunica que se debe de contactar a la oficina directamente,
ya que no se tiene una base de datos, en la cual el asistente
virtual puede hacer esta verificación por sí mismo.
Tipo de consulta que realiza la persona usuaria Respuesta que ofrece la herramienta
Consulta contacto
Consulta duración de certificados
Consulta sobre la duración de los cursos
Esta intención devuelve como resultado la información del
proyecto, como correo, número de oficina y redes sociales por
las cuales se puede contactar.
En este caso, el Bot responde la duración que fue incluida según
la persona que administra la plataforma.
La duración de los cursos se muestra por periodo matriculado,
cuando la modalidad es virtual, todos los cursos son de 10
sesiones; cuando es presencial, en algunos existe una variación.
– Año 18, N° 32, enero - junio 2026
56
Dialogflow cuenta con los intents predeterminados, que son los mensajes que
se envían por defecto, por ejemplo: mensaje de bienvenida y el que captura las
frases desconocidas. Adicionalmente, se utilizan los intents básicos, los cuales tienen
entrenadas las posibles interrogantes de los usuarios y, para cada interrogante, se
cuenta con una respuesta predefinida.
En la Figura 2, se aprecian las entidades del chatbot como matrícula, certificado,
pago, precio y saludo, las cuales están diseñadas para reconocer palabras clave en
las consultas de los usuarios. Cada entidad agrupa sinónimos relacionados, lo que
permite al asistente virtual identificar correctamente la intención del mensaje y ofrecer
una respuesta adecuada.
Figura 2
Entidades
Consulta sobre la lista de cursos
Consulta sobre el lugar del curso
Consulta sobre estado de matrícula
Consulta sobre costos o precios
Consulta sobre si dan certificado
Consulta de pago
Consulta sobre el comprobante de pago o
factura
Muestra la lista de cursos que se están ofertando, los horarios y
precio de cada uno.
La intención del usuario va referida a consultar el lugar o
modalidad del curso, a lo cual la intención de momento indica
que la modalidad es virtual.
La consulta va enfocada en verificar si la persona está
matriculada, por lo que se le remite al encargado
correspondiente.
Se ofrece la respuesta a la interrogante de los precios de los
cursos que se ofrecen.
En este caso indica si se entrega algún certificado de
aprovechamiento del curso que se desea matricular.
Da solución a las interrogantes referentes a los pagos por parte
de las personas usuarias. Para cada agente se establecen las
intenciones que sean necesarias, para que las personas usuarias
puedan tener una conversación más completa y resolución a sus
consultas.
Cuando se requiere conocer los medios para el envío del
comprobante de pago, el asistente le indicará cuál es el proceso
por seguir.
Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al usuario del proyecto
de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica
57
Figura 3
Ejemplos de intensiones que no reconocía la herramienta
Por otra parte, las integraciones se realizaron para compilar el agente con
plataformas de mensajería como Messenger en el caso de Facebook. También,
existe la posibilidad de realizar otras conexiones por medio de la API de Dialogflow.
En cuanto a las pruebas realizadas sobre las intenciones, en la Figura 3 se pueden
observar algunos ejemplos de aquellas que no reconocía la herramienta al inicio de
la creación del agente virtual, y que eventualmente, pueden ser incorporadas si se
requiere:
Con respecto a la integración de Dialogflow con otras herramientas, en la Figura 4
se muestra un diagrama que permite apreciar el proceso que se lleva a cabo desde
la creación hasta la implementación del chatbot, en el cual se utiliza la integración de
las herramientas requeridas según las necesidades del proyecto.
Figura 4
Diagrama Dialogflow
Mensaje de texto
Respuesta de texto
Consulta al Bot
Respuesta del Bot
I
n
t
e
g
r
a
c
i
ó
n
D
i
a
l
o
g
f
l
o
w
Agente
Google Cloud
Consulta
al Bot
Respuesta
del Bot
Servidor Heroku
Respuesta de texto
Mensaje de texto
Responde datos por API
Envía datos por URL
– Año 18, N° 32, enero - junio 2026
58
Descripción del diagrama de flujo de la herramienta propuesta
Facebook se conecta al chat con un canal de comunicación que se integra al
Bot, lo que permite realizar consultas de forma más fácil, ya que envía un mensaje de
texto y ese mensaje se convierte en una consulta para el Bot, el cual devuelve una
respuesta que llega al usuario.
WhatsApp se conecta con Twilio mediante un servidor que requiere un número
telefónico vinculado. Cuando se envía un mensaje por WhatsApp, Twilio actúa como
intermediario, enviando el mensaje y los números de teléfono involucrados al servidor.
Este servidor se comunica con la API de Dialogflow para interpretar el mensaje y
obtener una respuesta, la cual se devuelve a Twilio, que finalmente la envía al usuario
por WhatsApp.
Para realizar la conexión al servidor con Twilio se utiliza Node.js, que es un entorno
que permite la ejecución de multiplataforma de código abierto para la capa de
servidor, el mismo está asentado en el lenguaje de programación JavaScript (Open
JS Fundation, 2021). Para este caso en particular, se utiliza el servidor Heroku, que
es una la plataforma de servicios que contiene dynos, los cuales son contenedores
inteligentes que trabajan bajo un entorno de tiempo de ejecución que genera
confianza y es completamente administrado (Heroku, 2021). Además, se caracteriza
por no tener costos para aplicaciones de poco consumo, admite varios lenguajes de
programación y las actualizaciones del servicio en la nube no afectan las plataformas
que almacena (Romero et al., 2021).
Por ello, esta propuesta muestra al chatbot como apoyo importante para la
atención al cliente ya que, esta herramienta evoluciona firmemente al ser combinada
con la inteligencia artificial. Además, posee la capacidad de proponer un servicio
eficiente al facilitar respuestas rápidas sin tardanzas que entorpezcan la fluidez de
las solicitudes (Ibáñez, 2020). Otro aspecto es que mejora los procesos operativos
del proyecto porque, generalmente, son los que se enfocan en la satisfacer las
necesidades del cliente en relación con la misión que se tiene, en conjunto con la
optimización de los recursos con los que se cuenta.
De igual forma, con esta implementación se afina las relaciones con los clientes,
puesto que es inevitable dejar por fuera la comunicación y los canales de transmisión
debido a que es conveniente fortalecer estos aspectos para lograr conocer al cliente,
sus inquietudes, molestias y preferencias a la hora de acceder a un servicio. Por lo
anterior, es funcional que el proyecto cuente con los mecanismos necesarios para
que los usuarios se puedan comunicar de una forma sencilla y rápida; y en este rubro,
el agente muestra su entrenamiento y brinda la información solicitada por el usuario
(Triana, 2014).
Es fundamental considerar los canales por los cuales los usuarios hacen sus solicitudes
de información. Por ello, el asistente virtual integra estos medios de comunicación,
permitiendo disponibilidad continua (24/7). Esto elimina las restricciones de horario y
amplía el acceso a la información en cualquier momento.
En este caso, hay una ventaja de diferenciación debido a la proyección de mejora
en la forma en que se brinda la asistencia. En un entorno competitivo, el proyecto
sobresale al contar con herramientas que fortalezca la buena atención al cliente, por
Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al usuario del proyecto
de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica
59
lo que se maximiza las capacidades de respuesta del proyecto, crea valor empresarial
y eficiencia en los procesos, y aumenta la calidad del servicio (De La Fuente et al.,
2003).
Por lo anterior, se implementó un modelo de prueba basado en los requerimientos
de la población estudiada. El agente virtual fue desarrollado con Dialogflow y
entrenado para atender solicitudes informativas de los clientes.
A continuación, en las Figuras 5, 6 y 7 se puede observar el prototipo propuesto,
ya implementado en versión de prueba del asistente virtual, para el proyecto de
Educación Continua. Las plataformas que se exponen en las imágenes son en las que
se han integrado el agente virtual, en este caso Messenger de Facebook y WhatsApp.
Para las pruebas, se creó una página en Facebook y aún no se ha publicado el
agente de chatbot, debido a las políticas de revisión de contenido de la plataforma
y la necesidad de evaluar su uso dentro de la página.
Figura 5
Prueba en Messenger
El asistente virtual ofrece las mismas funciones tanto en Facebook Messenger como
en WhatsApp, garantizando una atención uniforme. Si no comprende una consulta,
el chatbot sugiere al usuario reformular la pregunta o contactar directamente a la
oficina por teléfono.
Figura 6
Captura de conversación de agente virtual
– Año 18, N° 32, enero - junio 2026
60
Figura 7
Captura de conversación de agente virtual
En las Figuras 6 y 7 se observan las preguntas más frecuentes que fueron indicadas
por la coordinación del proyecto. Las respuestas que el asistente virtual ofrece al
usuario se basaron en información existente y actualizada del proyecto, por lo cual
es una prueba muy cercana a la realidad de cómo la herramienta puede funcionar.
Otro aspecto relevante fue el tiempo de respuesta al usuario, y como se evidencia
en las imágenes, resultó muy bajo con menos de 1 minuto. En comparación con
los tiempos de respuestas que se identificaron en la recolección de la información,
representó una mejora importante para el servicio.
Las pruebas realizadas de la herramienta por personas usuarias resultaron positivas,
por su funcionalidad normal e ininterrumpida. Si el agente recibió alguna consulta
desconocida, indicó sobre replantear la pregunta o llamar a la oficina. Los usuarios
coincidieron en que el lenguaje utilizado por el asistente era muy natural, y calificaron
la experiencia con puntuación máxima.
Conclusiones
El proyecto ED-240 presenta deficiencias en la atención al cliente, principalmente
por los largos tiempos de espera y horarios de atención limitados, lo que afecta la
satisfacción de los usuarios.
Es necesario implementar estrategias que mejoren la experiencia al usuario,
ofreciendo un servicio ágil, accesible y personalizado.
La investigación identificó un asistente virtual como herramienta adecuada para
cubrir las necesidades del proyecto, con fácil integración a plataformas de mensajería
como Facebook y WhatsApp, y sin requerir grandes inversiones ni conocimientos
técnicos avanzados.
La implementación del asistente virtual permitirá mejorar la eficiencia y eficacia en
la atención, brindando información en tiempo real y generando experiencias positivas
para los usuarios.
Propuesta de chatbot para fortalecer la atención al usuario del proyecto
de educación continua en la sede Caribe, Universidad de Costa Rica
61
Se recomienda canalizar acciones concretas que promuevan el máximo
desempeño del proyecto en la atención al cliente, aprovechando la factibilidad y los
beneficios que ofrece la herramienta seleccionada.
La propuesta ha demostrado ser viable y valiosa para el proyecto, y se encuentra
en proceso de evaluación por parte de la administración. Su adopción permitiría
optimizar el servicio al cliente y fortalecer el desempeño del programa.
Referencias
Ascencio, J. (2019). Diseño de un chatbot para mejorar la calidad de servicio al cliente en
la empresa Fans Store S.A.C, Lima - 2019 [Tesis de bachiller, Universidad Científica
del Sur]. https://repositorio.cientifica.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12805/884/
TB-Ascencio%20J.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Cano, I. (2019). Comunicación empresarial y atención al cliente (1.ª ed.). Editorial Editex.
https://books.google.co.cr/books/about/Comunicaci%C3%B3n_empresarial_y_
atenci%C3%B3n_al.html?id=SKyZDwAAQBAJ&redir_esc=y
Daza, M., Daza, M., & Pérez, A. (2017). Servicio al cliente: una estrategia gerencial
para incrementar la competitividad organizacional en empresas de Valledupar
(Colombia). AIBI Revista de Investigación, Administración e Ingeniería, 5(1), 20–
26. https://doi.org/10.15649/2346030x.425
De La Fuente, M., & Muñoz, C. (2003). Ventaja competitiva: ¿Actividades o recursos?
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=39902603
Garibay, O. F. A. (2020). Diseño e implementación de un asistente virtual (chatbot)
para ofrecer atención a los clientes de una aerolínea mexicana por medio
de sus canales conversacionales [Tesis de posgrado, Infotec]. http://infotec.
repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1027/402
Guschat. (2017). Chatbots: Qué son y por qué están revolucionando el comercio digital.
https://www.idglat.com/afiliacion/whitepapers/Ebook_Chatbots_GUS_CHAT.pdf
Heroku. (2021). La plataforma Heroku. https://www.heroku.com/platform
Ibáñez, L. (2020). Arquitectura de red neuronal para el desarrollo de agentes
conversacionales destinados a la atención al cliente en las redes sociales (Neural
Network Architecture for Development of Conversational Agents for Customer
Service in Social Networks). Ciencia y Tecnología, 20, 37–53. https://dspace.
palermo.edu/ojs/index.php/cyt/article/view/4308/6140
López, O. (2019). Criterios para determinar el tamaño de muestra en estudios descriptivos
[Artículo científico]. https://www.researchgate.net/publication/331687597
OpenJS Foundation. (2021). Entorno de ejecución Node.js. https://nodejs.org/es/
Pérez, F. (2010). La atención telefónica como transmisora de imagen [Tesis de máster,
Universidad de Barcelona]. http://www.servidor-gestisqs.com/ub/intranet/pdf/
tesis_alumnos/Felicidad_Perez.Atencion_telefonica.pdf
Romero, J., Dafonte, C., Gómez, Á., & Penousal, F. (2007). Inteligencia artificial y
computación avanzada (1.ª ed., Vol. 13). Fundación Alfredo Brañas. https://www.
academia.edu/14542133/
Triana, D. (2014). Estrategias de calidad en el servicio al cliente para la empresa Punto
G, de Villavicencio [Trabajo de práctica profesional, Universidad Cooperativa de
Colombia]. https://1library.co/document/zpng6xoy-estrategias-calidad-servicio-
cliente-empresa-punto-g-villavicencio.html
Usuarios, U. T. de A. a. (2012). Manual de buenas prácticas en la atención a usuarios (p.
31). https://dehesa.unex.es/bitstream/10662/10059/1/SBAD-MC-003.pdf
Zarabia, O. (2018). Implementación de un chatbot con BotFramework: Caso de
estudio, servicios a clientes del área de fianzas de Seguros Equinoccial [Tesis
de ingeniería, Escuela Politécnica Nacional]. https://bibdigital.epn.edu.ec/
handle/15000/19628
– Año 18, N° 32, enero - junio 2026
