En algunos casos, el Bot puede repetir una palabra o dato de forma incorrecta. Esto no siempre se debe a un error de configuración, sino a cómo el Bot interpreta y utiliza la información proporcionada durante la conversación.
🧠 Aprendizaje contextual dentro de una conversación
El Bot puede aprender temporalmente información a partir de lo que el usuario escribe. Por ejemplo, si en el transcurso del diálogo el usuario menciona un nombre o ciudad con una escritura incorrecta, el Bot podría adoptar ese valor y utilizarlo en sus respuestas siguientes.
🔁 Este aprendizaje es específico de la conversación en curso y no afecta otras interacciones ni se guarda de forma permanente.
📝 ¿Qué tipo de datos puede malinterpretar?
- 📍 Nombres de ciudades o lugares
- 👤 Nombres propios
- 🗣️ Palabras que se asemejan a campos existentes
- 🆓 Respuestas abiertas que el Bot interpreta como válidas
Esto ocurre especialmente cuando el diseño del flujo no establece valores fijos o no valida las respuestas del usuario, permitiendo que la conversación se adapte de forma contextual.
❌ ¿Se puede corregir ese comportamiento?
No es posible modificar retroactivamente la forma en que el Bot interpretó una palabra dentro de una conversación ya iniciada.
Tampoco es posible entrenarlo globalmente para que siempre utilice una versión específica si esa información fue aprendida de forma contextual.
✅ Buenas prácticas para evitar ambigüedades
Para reducir errores y garantizar que el Bot brinde respuestas correctas y coherentes:
- 🧩 Definir campos fijos o valores establecidos en los mensajes (por ejemplo, una ciudad o nombre almacenado como variable).
- ✔️ Validar la información ingresada por el usuario, con confirmaciones como: “¿Es correcto este dato?”.
- 🚫 Evitar depender exclusivamente del ingreso libre de texto cuando se trata de datos sensibles o importantes.
- 🔍 Incorporar el componente Reconocimiento para detectar si el contacto ya está identificado y evitar sobrescribir información.