¿Por qué el llamado de funciones ya no es suficiente en la IA conversacional?

Las organizaciones no operan con tareas aisladas, sino con procesos complejos. Por eso, en lugar de depender de funciones sueltas, lo que se necesita es un enfoque más estructurado: el llamado de procesos.

Llamado de funciones: solución parcial para desafíos complejos

Hoy en día, los modelos pueden usar herramientas atómicas como "ver historial de pedidos" o "actualizar estado de entrega". Estas llamadas a funciones individuales funcionan bien en escenarios simples, pero se quedan cortas ante procesos como el soporte postventa, la atención bancaria o la gestión de reclamos.

Pensemos en un caso común para empresas de e-commerce en México:

“Mi pedido llegó mal.”

Esa frase puede significar muchas cosas: entrega tardía, productos incompletos, artículos dañados o erróneos. Cada posibilidad activa un flujo distinto que requiere múltiples pasos, validaciones con APIs internas, interacción contextual y toma de decisiones.

Con herramientas atómicas, los desarrolladores enfrentan dos problemas típicos:

1. ReAct (Reasoning + Acting): el modelo “adivina” la secuencia correcta de acciones.
2. Prompts saturados: se le pide al modelo seguir instrucciones complejas incluidas en un solo mensaje.

Ambos enfoques terminan generando asistentes poco confiables y difíciles de escalar.

¿Qué es el llamado de procesos y por qué sí funciona?

El llamado de procesos propone que, en lugar de ejecutar funciones individuales, el asistente convoque procesos completos que:

• Mantienen estado: no se reinician en cada mensaje.
• Comparten información con el modelo: ambos tienen acceso al mismo estado y datos.
• Ejecutan lógica de negocio paso a paso, incluyendo validaciones, bifurcaciones y llamadas condicionales.
• Delegan al LLM la interacción con el usuario cuando es necesario preguntar algo, asegurando una conversación natural.
• Cierran cuando el proceso termina o cambia el contexto.

Este enfoque asegura coherencia en la ejecución y una experiencia más clara para el usuario.

Ventajas concretas para empresas en México

Implementar el llamado de procesos en asistentes conversacionales con IA trae beneficios clave para organizaciones mexicanas:

• Consistencia operativa: la lógica del negocio se ejecuta igual en cada interacción.
• Mantenimiento simple: los procesos se definen como módulos independientes y reutilizables.
• Depuración eficiente: los errores se analizan con base en estados claros, no en conjeturas sobre lo que “pensó” el modelo.
• Optimización de recursos: menos uso de tokens y menor latencia.

Para empresas que operan con altos volúmenes de interacción digital —como bancos, aseguradoras, retailers o instituciones públicas en México—, este enfoque representa un salto de calidad en automatización conversacional.

CALM: una nueva manera de construir asistentes conversacionales

Rasa desarrolló en 2023 un enfoque llamado CALM (Conversational AI with Language and Memory), donde el llamado de procesos es un pilar fundamental. Lejos de ser una simple moda, este modelo se ha consolidado como una solución robusta frente a las limitaciones del enfoque tradicional.

El modelo de lenguaje sigue a cargo de la conversación, pero ya no improvisa: cuenta con un proceso estructurado que lo guía. Esto mejora la precisión, reduce errores y permite que el asistente escale en entornos reales.

De herramientas sueltas a procesos inteligentes

Cuando se construyen asistentes para producción —como los que hoy ya se están implementando en empresas mexicanas—, el enfoque importa. Un asistente capaz de guiar al usuario por operaciones complejas debe estar basado en procesos, no solo en herramientas aisladas.

Define tu lógica de negocio como procesos con estado. Deja que el modelo haga lo suyo: conversar con fluidez. Y permite que tu organización mantenga el control y la confiabilidad en cada paso.

Puedes comenzar a usar llamado de procesos hoy mismo con un asistente CALM, ya sea desde código o a través de la interfaz sin código que ofrece Rasa.

¿Quieres aplicar esto en tu empresa en México?

En 2Brains, colaboramos estrechamente con Rasa para llevar este tipo de soluciones al mercado mexicano. Ya sea que necesites mejorar tu atención digital, automatizar procesos internos o diseñar experiencias conversacionales a gran escala, podemos ayudarte a construir una solución robusta y a medida.

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