Este documento presenta dos enfoques innovadores: un sistema de diálogo multiparte sincrónico que se involucra en interacciones simultáneas con múltiples usuarios, y simulaciones de múltiples grupos que involucran grupos de usuarios virtuales para evaluar la resiliencia de este sistema. A diferencia de la mayoría de los otros chatbots que se comunican con cada usuario de manera independiente, nuestro sistema facilita la recopilación de información de múltiples usuarios y ejecuta 17 tareas administrativas para solicitudes grupales de manera hábil al aprovechar un marco basado en máquinas de estados para tener un control completo sobre el flujo del diálogo y un modelo de lenguaje grande (LLM) para una comprensión robusta del contexto. Evaluar un sistema de diálogo tan único presenta desafíos, ya que requiere que muchos grupos de usuarios interactúen con el sistema de manera concurrente durante un período prolongado. Para abordar esto, simulamos varios grupos virtuales utilizando un LLM, cada uno compuesto por 10-30 usuarios que pueden pertenecer a múltiples grupos, con el fin de evaluar la eficacia de nuestro sistema; a cada usuario se le asigna una persona y se le permite interactuar libremente sin guiones. Como resultado, nuestro sistema muestra tasas de éxito promedio del 87% para la finalización de tareas y del 89% para la comprensión del lenguaje natural. Comparativamente, nuestra simulación virtual, que tiene una tasa de éxito promedio del 80%, se compara con un grupo de 15 usuarios humanos, mostrando una diversidad de tareas y tendencias de errores similares. Hasta donde sabemos, es el primer trabajo que muestra el potencial del LLM tanto en la ejecución de tareas como en la simulación de un sistema de diálogo sincrónico para automatizar completamente las tareas administrativas.