Una empresa quiere que su chatbot de atención al cliente mejore con el tiempo aprendiendo de interacciones y comentarios anteriores. ¿Qué enfoque de aprendizaje soporta este tipo de auto-mejora?

El aprendizaje por refuerzo (RL) es el enfoque más adecuado porque permite que el chatbot aprenda de la retroalimentación del entorno (interacciones y comentarios del cliente) y mejore sus acciones (respuestas) con el tiempo a través de un sistema de recompensas. Si el chatbot recibe retroalimentación positiva, se refuerza el comportamiento que la generó, lo que lleva a un auto-mejora continua. El aprendizaje supervisado con datos etiquetados solo permite aprender de un conjunto de datos fijo y no se adapta a nuevas interacciones. El aprendizaje no supervisado agrupa datos pero no optimiza las acciones del chatbot. El aprendizaje supervisado con una base de datos de preguntas frecuentes actualizada es útil para el conocimiento, pero no para la auto-mejora basada en la interacción.