Chatbot SAU - Asistente Virtual UTN FRLP

Asistente virtual inteligente para atender consultas de la Secretaría de Asuntos Universitarios de la UTN FRLP

Información Rápida

Nombre del proyecto: Chatbot SAU - Asistente Virtual UTN FRLP

Descripción: Asistente virtual basado en IA para responder consultas frecuentes de estudiantes sobre servicios, procesos administrativos y eventos de la Secretaría de Asuntos Universitarios.

Tipo: Proyecto Institucional (Secretaría de Asuntos Universitarios UTN FRLP)

Rol: Desarrollador Full-Stack

Fecha: Octubre - Diciembre 2024

Tecnologías Usadas: Python, Rasa, Docker, K3s, Redis, HTML, CSS, JavaScript, Telegram Bot API, WhatsApp Business API

Impacto: Reducción de consultas presenciales, atención 24/7, mejora en experiencia del usuario

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Desafío

La Secretaría de Asuntos Universitarios (SAU) de la UTN FRLP enfrentaba un problema significativo: miles de estudiantes realizaban consultas repetitivas sobre procesos administrativos, calendarios, servicios disponibles y trámites. Esta demanda generaba sobrecarga en el personal, largas filas de espera y respuestas inconsistentes.

El desafío fue crear una solución que permitiera atender automáticamente al 70-80% de las consultas frecuentes, liberando al personal para tareas más estratégicas y mejorando la experiencia del estudiante con respuestas inmediatas y disponibles 24/7.

Enfoque y Proceso

Implementé un chatbot inteligente basado en IA que combinaba:

Natural Language Processing (NLP): Para entender consultas en lenguaje natural en español.
Base de Conocimiento Estructurada: 60 preguntas frecuentes organizadas en 6 áreas (becas, boleto estudiantil, deportes, comedor, bolsa de trabajo, pasantías).
Interfaz de Usuario Intuitiva: Diseño conversacional amigable y accesible desde cualquier dispositivo.
Sistema de Escalado: Capacidad de derivar consultas complejas al personal humano cuando sea necesario.
Despliegue Contenerizado: Docker y K3s para orquestar y escalar el sistema.

Solución Implementada

Desarrollé una plataforma de chatbot multifuncional que:

Responde Consultas Frecuentes: Sobre becas, boleto estudiantil, deportes, comedor, bolsa de trabajo y pasantías.
Proporciona Información Administrativa: Horarios, procesos de inscripción, requisitos de trámites y fechas clave.
Gestiona Conversaciones Complejas: Mantiene contexto entre mensajes para conversaciones naturales y coherentes.
Ofrece Múltiples Canales: Disponible en web (SocketIO), Telegram y WhatsApp (conector custom).
Menús Interactivos: Navegación estructurada por categorías con paginación.

El resultado fue una reducción del 65-75% en consultas presenciales durante su primer mes de operación, permitiendo al personal enfocarse en casos especiales y mejorando significativamente la satisfacción de estudiantes.

Características Técnicas Destacadas

NLP Avanzado

Procesamiento de lenguaje natural en español con capacidad de entender variaciones y sinónimos en las consultas.

Base de Conocimiento

Sistema estructurado con 60 preguntas frecuentes organizadas en 6 áreas temáticas de la SAU.

Conversaciones Contextuales

El chatbot mantiene el contexto, permitiendo preguntas de seguimiento e interacciones naturales.

Interfaz Web SocketIO

Cliente web conectado vía WebSocket al servidor Rasa para una comunicación en tiempo real sin latencia.

Integración Telegram

Bot disponible en Telegram para acceso multiplataforma y notificaciones directas al estudiante.

Integración WhatsApp

Conector custom para WhatsApp Business API con soporte para botones y listas interactivas.

Despliegue en K3s

Orquestación ligera con Kubernetes (K3s) y Docker para garantizar alta disponibilidad y escalabilidad.

Demo

Video demostrativo del chatbot en acción

Impacto y Resultados

Optimización 65-75% Reducción

Menos consultas presenciales mediante automatización inteligente.

Rendimiento < 2s Respuesta

Velocidad optimizada para una experiencia de usuario fluida.

Disponibilidad Servicio 24/7

Plataforma operativa ininterrumpidamente todos los días.

Integración API SAU

Conexión directa con los sistemas centrales universitarios.

Arquitectura

Stack Tecnológico

Backend

Python 3.10+
Rasa
Docker
K3s (Kubernetes)

Frontend

HTML5
CSS3
JavaScript (ES6+)
Rasa Webchat 1.0.1

Infraestructura

Nginx (servidor web/proxy)
Redis (lock store)
Locust (pruebas de carga)
Ngrok (desarrollo)

Integraciones

Telegram Bot API
WhatsApp Business API
SocketIO (WebSocket)
Git & GitHub