El reconocimiento del comportamiento proactivo en los diálogos de búsqueda de información es una perspectiva que ha capturado el interés de los investigadores. En un estudio innovador, se ha replanteado la definición de proactividad en agentes de Diálogo para la Búsqueda de Información (ISD) con el objetivo de enriquecer las conversaciones con usuarios mediante respuestas que no solo respondan a preguntas, sino que también incorporen información adicional relevante.

Los investigadores introdujeron una nueva definición de proactividad, enfatizando respuestas que no solo guíen la conversación hacia el interés del usuario, sino que también generen información nueva que prolongue la interacción. Para materializar esta visión, elaboraron un corpus de diálogos proactivos, incorporando 2,000 conversaciones de un solo turno donde la proactividad viene dada por elementos como Preguntas de Seguimiento y Información Adicional.

Un aspecto destacado de este enfoque es la introducción de métricas automáticas que evalúan la proactividad de las respuestas. Estas métricas correlacionaron altamente con evaluaciones humanas, marcando un avance en la medición objetiva de la proactividad. Además, se propone la implementación de prompts de Cadena de Pensamiento (CoT) que demostraron superar los prompts estándar en la generación de respuestas proactivas, mejorando hasta en un 90% en el escenario de cero ejemplos.

Los agentes ISD, entrenados mediante prompts, mostraron eficacia al sostener la interacción con usuarios, favoreciendo a que las conversaciones no culminaran abruptamente tras obtener la respuesta inicial, sino que se extendieran fomentando un intercambio continuo de ideas y detalles.

En términos de aplicación práctica, esta redefinición podría transformar la forma en que los asistentes virtuales y chatbots interactúan con seres humanos, promoviendo un diálogo más rico, interactivo y educativo para usuarios de diversas plataformas.