Durante mucho tiempo se ha pensado que la creación de un chatbot es una tarea puramente técnica. Y sí, es cierto que la infraestructura que hay detrás es clave por suerte, Odoo 19 ya incorpora una base muy sólida en este sentido, pero el verdadero valor del consultor está en la organización de la información y en la definición de los objetivos del proyecto.
Un chatbot útil no se construye solo con tecnología. Se construye entendiendo los procesos, las preguntas reales de los usuarios y la información que el negocio necesita transmitir. Por eso, el papel del consultor es esencial en las primeras fases del diseño.
A continuación te explico los cuatro pasos fundamentales que todo consultor debería liderar junto con el cliente antes de pensar en el entrenamiento técnico del chatbot.
Paso 1 – Definir claramente el objetivo del chatbot
Parece un paso trivial, pero no lo es. Una buena definición del objetivo del chatbot es la base para todo lo que viene después: te permite identificar qué información necesitará manejar, qué acciones deberá ejecutar y qué límites tendrá.
Este punto es especialmente importante cuando se diseñan soluciones de IA para empresas, ya que la efectividad del sistema depende directamente de su propósito. Un chatbot sin un objetivo claro puede convertirse en una herramienta dispersa o poco útil, mientras que uno bien definido optimiza tiempo, recursos y experiencia de usuario.
Algunos ejemplos de tipos de chatbot y sus objetivos:
- Chatbot interno de conocimiento: sirve como base de datos viva para que los trabajadores puedan resolver dudas, consultar procesos o facilitar el onboarding de nuevos empleados.
- Chatbot de soporte o incidencias: asiste al equipo de atención al cliente respondiendo preguntas frecuentes o gestionando incidencias 24/7, con posibilidad de escalar a un humano cuando sea necesario.
- Chatbot presupuestador: su objetivo principal es generar presupuestos automáticos a partir de una conversación natural con el cliente.
- Chatbot recomendador de productos: guía a los usuarios en un e-commerce-commerce, recomendando productos en función de sus preferencias o del historial de compras.
Cada uno tiene un propósito distinto, y el tipo de información que se necesita entrenar depende completamente de ese propósito.
Por eso, antes de hablar de IA o bases de datos, el consultor debe ayudar al cliente a definir: ¿Qué esperamos que haga exactamente este chatbot?
Paso 2 – Revisar el volumen y tipo de información disponible
Una vez definido el objetivo, el siguiente paso es revisar qué información tiene el cliente y en qué formato. Normalmente, la información puede estar repartida entre documentos, hojas de cálculo, correos electrónicos, páginas web, imágenes o incluso dentro del propio ERP (como Odoo).
Aquí entra en juego un concepto clave: distinguir entre información estática y dinámica.
- Estática: cambia poco con el tiempo. Ejemplos: procedimientos internos, manuales, características de productos estables, preguntas frecuentes.
- Dinámica: cambia constantemente. Ejemplos: disponibilidad de stock, estado de pedidos, precios variables, catálogos que se actualizan con frecuencia.
El tipo de información condiciona el tipo de integración:
La estática puede entrenarse directamente en el modelo, mientras que la dinámica debe conectarse en tiempo real con Odoo u otras fuentes mediante APIs o consultas.
Paso 3 – Organizar y filtrar la información
Este paso es donde el consultor aporta más valor práctico. No toda la información del cliente es útil para el chatbot. Aquí la tarea consiste en filtrar, limpiar y estructurar los datos relevantes.
- Filtrar: eliminar información redundante, desactualizada o irrelevante para las respuestas.
- Organizar: evitar duplicados y asegurar coherencia en la estructura.
- Convertir: si hay datos importantes en imágenes o PDFs, deben transformarse en texto limpio antes de entrenar al modelo.
- Estandarizar: la información debe presentarse como la leería un humano, sin caracteres especiales, emojis ni formatos confusos.
Este trabajo previo permite que el chatbot entienda mejor el contexto y genere respuestas más precisas.
Paso 4 – Crear un buen Prompt base
Una vez que la información está organizada, llega el momento de definir el prompt base, es decir, el conjunto de instrucciones que guiarán el comportamiento del chatbot y determinarán la calidad de sus respuestas.
Un prompt no es solo una frase: es el cerebro inicial que define cómo piensa y responde la IA. En el contexto de soluciones de IA para empresas, este paso es determinante para alinear la tecnología con los objetivos del negocio.
Según el artículo “The Anatomy of a GPT-5 Prompt” (Digital Zoom Studio, 2025), un prompt bien diseñado debe estructurarse en seis capas o bloques esenciales:
- Role (Rol): Define quién es el chatbot.
Ejemplo: “Actúa como un asesor funcional de Odoo especializado en automatización de procesos.”
Este rol establece el contexto y limita el tipo de respuestas que generará. - Task (Tarea): Indica qué debe hacer exactamente.
Ejemplo: “Explica los pasos necesarios para configurar un flujo de presupuestos automatizado en Odoo CRM. - Context (Contexto): Aporta los datos o el escenario en el que el chatbot debe trabajar.
Aquí puede incluirse información sobre la empresa, su sector, el tipo de cliente o el formato esperado de la respuesta. - Reasoning (Razonamiento): Describe cómo debe pensar el chatbot o qué pasos debe seguir para llegar a una buena respuesta.
En Odoo, esto puede incluir, por ejemplo: “Compara las ventajas de usar un flujo automatizado frente a hacerlo manualmente antes de proponer una solución.” - Output format (Formato de salida): Especifica la forma en que se debe devolver la información.
Ejemplo: “Devuelve la respuesta en una tabla Markdown con las columnas: Paso, Descripción, Valor añadido.” - Stop condition (Condición de cierre): Define cuándo se considera completada la tarea.
Ejemplo: “Finaliza cuando hayas detallado todos los pasos y la automatización propuesta esté validada.”
Conclusión
La creación de un chatbot no empieza con código, sino con claridad. Un consultor que sepa guiar al cliente a través de estos cuatro pasos definir objetivo, revisar información, organizarla y crear un buen prompt podrá garantizar que el resultado sea un chatbot realmente útil, alineado con los procesos del negocio y con la experiencia que la empresa quiere ofrecer.