SAMANTHA

• David Contreras ^[1] ; Maria Salamó ^[2] ; Fernando Medina ^[1] ; Mauricio Oyanedel ^[1] ; Miquel Sànchez-Marrè ^[3]
  1. [1] Universidad Arturo Prat

     Universidad Arturo Prat

     Iquique, Chile

     
  2. [2] Universitat de Barcelona

     Universitat de Barcelona

     Barcelona, España

     
  3. [3] Universitat Politècnica de Catalunya

     Universitat Politècnica de Catalunya

     Barcelona, España

     

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• Localización: Actas del XXIV Congreso Internacional de Interacción Persona-Ordenador. Interacción 2024 / Julian C. Flores González (ed. lit.) , José Angel Taboada González (ed. lit.) , Alejandro Catalá Bolós (ed. lit.) , Nelly Condori Fernández (ed. lit.) , Arcadio Reyes Lecuona (ed. lit.) , 2024, ISBN 978-84-09-62293-1, págs. 65-65
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • En las empresas, la prevención de los riesgos laborales es un aspecto crucial. Para limitar los efectos negativos sobre las personas, la sociedad y la economía, es fundamental, tanto para la organización como para sus empleados, reducir los accidentes y las enfermedades profesionales. En esta misma línea, los programas de formación del personal son esenciales para el sistema preventivo de una organización. La forma más común de formación es la impartida por expertos, quienes ofrecen programas de capacitación general que abordan ciertos aspectos de la prevención de riesgos. Sin embargo, es posible que este tipo de formación no tenga en cuenta las necesidades reales de las empresas. Una alternativa consiste en realizar la capacitación mediante el uso de un asistente. En la literatura, el término «asistente» tiene un sentido muy amplio y se refiere a cualquier interfaz conversacional, incluidos los chatbots y los asistentes virtuales.En particular, los chatbots presentan tres beneficios principales: (i) se adaptan fácilmente a las necesidades específicas de cada empresa; (ii) están siempre disponibles para los usuarios o trabajadores cuando requieren asistencia oportuna y eficiente; y (iii) aumentan la participación de los usuarios, generando un impacto positivo en la experiencia y en los resultados de la formación en línea de los empleados, tal como lo demuestran los numerosos chatbots educativos disponibles en la actualidad.En este artículo presentamos SAMANTHA, un chatbot dotado de inteligencia artificial que contribuye a reducir los riesgos laborales en la industria minera. SAMANTHA utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) previamente entrenados para asistir a los usuarios en procesos de capacitación y en sus tareas laborales diarias, con el objetivo de apoyarlos en cualquier circunstancia y mejorar su bienestar en el trabajo. A pesar de su enfoque en la industria minera, su estructura y diseño son lo suficientemente generales como para aplicarse fácilmente a otros sectores industriales.Específicamente, SAMANTHA debe cumplir con diversas regulaciones y considerar de manera efectiva las normas y reglamentos definidos en cada negocio, industria o empresa. Por este motivo, la inclusión de los protocolos y procedimientos establecidos por cada organización es obligatoria en el chatbot propuesto. La arquitectura conceptual de SAMANTHA, que permite cumplir con los requisitos mencionados anteriormente, consta de cuatro capas: Cliente, Servidor, Servidor Pinecone y Servidor OpenAI.Nuestra propuesta ha sido evaluada con GPT-4.0 y con usuarios reales. En primer lugar, comparamos SAMANTHA con el modelo preentrenado ChatGPT 3.5, utilizando GPT-4.0 como evaluador de las respuestas entregadas por ambos modelos ante preguntas contextualizadas en la prevención de riesgos laborales. En segundo lugar, realizamos experimentos con usuarios reales, quienes formularon preguntas a SAMANTHA y evaluaron las respuestas de ambos modelos. Adicionalmente, se llevó a cabo una evaluación de la usabilidad del software con estos mismos usuarios.Los resultados muestran que, al comparar el modelo de aprendizaje de SAMANTHA con ChatGPT 3.5 en ambas evaluaciones (es decir, utilizando GPT-4.0 y usuarios reales), nuestra propuesta responde con mayor precisión a las consultas de los usuarios. Asimismo, la evaluación realizada con usuarios reales evidencia resultados satisfactorios desde las perspectivas de aprendizaje, utilidad y satisfacción en el uso de SAMANTHA, con un promedio superior a 4,5 puntos sobre un total de 5 en una escala de Likert.Como trabajo futuro, se podría explorar las respuestas de los usuarios reales para implementar un proceso de aprendizaje continuo del modelo y mejorar la personalización de los contenidos entregados.