Diseño e implementación de un asistente virtual para la mejora del proceso de inducción de empleados

Abstract

[ES] Este Trabajo de Fin de Grado se centra en la creación de un ChatBot como asistente virtual para la empresa NTT Data, con el propósito de facilitar a los empleados la resolución de sus dudas sobre el funcionamiento interno de la organización. De esta manera, se espera promover un entorno laboral más informado y colaborativo. Para abordar este desafío, se ha optado por aplicar y analizar el rendimiento de diversas técnicas avanzadas de Retrieval-Augmented Generation. En este caso, terminó destacando el uso del método Sentence Window Retrieval junto con una optimización cuidadosa de hiperparámetros. El sistema, que se entrenó utilizando un conjunto de documentos clave que cubren 12 áreas temáticas de la empresa, terminaron mostrando que el 80% de las consultas realizadas por los empleados fueron respondidas de manera precisa, con un 85% de coherencia en las respuestas. Además, el test de usabilidad CUQ reveló un índice de satisfacción general del 80%, destacando una media de velocidad de respuesta de un 88% de satisfacción. Esto significa no solo que las respuestas han sido adecuadas, sino que los empleados han quedado satisfechos con el tiempo que deben esperar para conseguir resolver sus dudas. Estos resultados confirman la efectividad del ChatBot en cumplir su objetivo, proporcionando una herramienta útil que contribuye a un ambiente laboral más eficiente y colaborativo en NTT Data.

[EN] This Final Degree Project focuses on the creation of a ChatBot as a virtual assistant for NTT Data, aimed at helping employees resolve their inquiries about the organization's internal operations. In doing so, it seeks to promote a more informed and collaborative work environment. To tackle this challenge, various advanced Retrieval-Augmented Generation techniques were applied and analyzed for performance. In this case, the Sentence Window Retrieval method, combined with careful hyperparameter optimization, stood out. The system was trained using a set of key documents covering 12 thematic areas of the company, resulting in 80% of employee queries being answered accurately, with 85% coherence in the responses. Furthermore, the CUQ usability test revealed an overall satisfaction rate of 80%, with an 88% satisfaction rate in response speed. This indicates not only that the responses were appropriate, but also that employees were satisfied with the time it took to resolve their queries. These results confirm the effectiveness of the ChatBot in achieving its goal, providing a useful tool that contributes to a more efficient and collaborative work environment at NTT Data.