Navegando el Metaverso: Una guía para líderes tecnológicos

Navegando el Metaverso: Una guía para líderes tecnológicos

El Amanecer de una Nueva Era Digital

El metaverso representa una convergencia sin precedentes de tecnologías que prometen remodelar el panorama digital. Al combinar criptomonedas, IA, AR/VR y computación espacial en mundos virtuales expansivos, tiene el potencial de revolucionar el entretenimiento, el comercio, la comunicación e incluso la naturaleza misma del trabajo.

Para los líderes y desarrolladores tecnológicos, esta nueva frontera digital presenta un sinfín de oportunidades, así como complejos desafíos. A fin de navegar con éxito este territorio inexplorado, las organizaciones deben elaborar estrategias reflexivas, conformar equipos especializados e invertir en el desarrollo de las capacidades requeridas.

Navigating the Metaverse: A Guide for Technology Leaders

El Estado del Metaverso

Si bien aún se encuentra en una etapa incipiente, el ecosistema del metaverso ya tiene algunos líderes claros reclamando su espacio. Gigantes tecnológicos como Meta, Microsoft, Google y Tencent han realizado importantes inversiones, atraídos por las aplicaciones de juegos, sociales y comerciales. Empresas emergentes como Roblox y Epic están siendo pioneras en nuevos modelos de mundos inmersivos generados por usuarios y eventos virtuales.

Pero las fronteras aún no están definidas. Los próximos años verán una competencia intensificada, la continua disrupción de los modelos de negocio tradicionales y nuevos actores ingresando a la arena. Los líderes tecnológicos que puedan capitalizar esta incertidumbre, construyendo aplicaciones adaptativas y centradas en el usuario, impulsadas por la interoperabilidad y las tecnologías emergentes, estarán en condiciones de dar forma a la infraestructura del metaverso.

Consideraciones Estratégicas

Al abordar el metaverso, los líderes tecnológicos deben cimentar las iniciativas en objetivos comerciales claros y realidades de mercado, al tiempo que dejan espacio para la experimentación.

Descubrir Nuevas Fuentes de Ingresos

Los bienes virtuales, las compras dentro de aplicaciones y otros modelos pueden impulsar la monetización real de experiencias y activos digitales. Nike, por ejemplo, vendió $185 millones en productos virtuales en 2021. Con los usuarios pasando más tiempo y dinero en entornos inmersivos, abundan nuevos mercados en torno a la creación de contenido digital, la publicidad y el comercio.

Mejorar la Agilidad Operacional

Los gemelos digitales de fábricas y cadenas de suministro están mejorando la flexibilidad de fabricación, agilizando los despliegues y optimizando la productividad. Fabricantes de automóviles como BMW están simulando ciclos completos de desarrollo de vehículos en entornos virtuales previos a la producción física.

Reinventar las Interacciones de Marca

Marcas como Starbucks están aprovechando la realidad virtual, la realidad aumentada y la gamificación para fusionar el compromiso digital y físico. Al brindar valor, entretenimiento y comunidad, las empresas pueden ganar una lealtad más profunda de los clientes.

Diseñar Productos a Prueba de Futuro

En un ecosistema centrado en la interoperabilidad y la accesibilidad, los productos deben evolucionar para satisfacer a los usuarios en plataformas que van desde visores de realidad virtual hasta dispositivos móviles. Construye teniendo en cuenta los estándares abiertos.

Conforma tu Tribu

Materializar la promesa del metaverso requiere talento multidisciplinario que combine ingeniería de software, diseño de experiencia de usuario, gráficos 3D, seguridad e infraestructura técnica. Los programas de capacitación, las asociaciones estratégicas y las adquisiciones pueden ayudar a asegurar las capacidades necesarias.

Maximiza el Valor, Minimiza el Riesgo

Abordar la innovación con objetivos y salvaguardas claros ayuda a garantizar resultados positivos. Prioriza diseños que promuevan la autonomía, la elección, la seguridad y la privacidad de los usuarios.

“A medida que el metaverso se vuelva más integrado en el tejido de la sociedad, puede comenzar a fusionarse más con el mundo físico. Las empresas deben abordar esto de manera proactiva hoy con estrategias flexibles enraizadas en resolver problemas reales para los clientes, en lugar de planes reactivos construidos en torno a modas tecnológicas que pueden ser pasajeras”.

Jorge Attaguile

Herramientas y la Tecnologías que Impulsan el Metaverso

Si bien el metaverso aprovecha plataformas de desarrollo de juegos familiares como Unity y Unreal Engine, la ingeniería efectiva de la próxima generación de mundos virtuales inmersivos e interconectados requiere dominar conjuntos de habilidades emergentes que abarcan una variedad de dominios críticos.

Los desarrolladores deben integrar protocolos Web3 descentralizados que permitan activos, permisos e incentivos tokenizados de propiedad del usuario. Necesitan construir experiencias 3D en tiempo real optimizadas para hardware de AR, VR y realidad mixta de todo tipo, impulsadas por computación espacial y reactivas a la entrada del usuario. La arquitectura de redes multiplayer que asegura una comunicación escalable y de baja latencia entre usuarios es esencial a medida que los espacios virtuales se vuelven más colaborativos. La experiencia en la creación de activos, personajes y entornos digitales 3D altamente detallados utilizando herramientas como Blender y Autodesk Maya da vida a mundos sintéticos. La incorporación de IA y diseño generativo permite la producción automática de contenido sintonizado con las preferencias individuales de los usuarios. Y la tecnología de simulación que replica fábricas, ciudades y cadenas de suministro completas acelera el prototipado y reduce los requisitos de prueba en el mundo físico. Aunque ancladas en motores gráficos de larga data, ensamblar un metaverso completo y viviente requiere entrelazar infraestructura en los límites de estas disciplinas.

El Camino por Delante

Los próximos años resultarán fundamentales para trazar nuestra geografía virtual emergente. Si bien los desafíos son abundantes, pocas fronteras técnicas han prometido tal amplitud de oportunidades para la innovación y la colaboración humana. Al abrazar esta nueva frontera con una estrategia sólida, una inversión enfocada y una mirada hacia la satisfacción de las necesidades reales de los usuarios, los pioneros tecnológicos de hoy pueden desempeñar un papel protagónico en la configuración de nuestro futuro virtual compartido.

Más allá de los chatbots: aprovechando la IA en tareas de atención al cliente

Más allá de los chatbots: aprovechando la IA en tareas de atención al cliente

El auge de la AI Generativa en los chatbots conversacionales y los asistentes virtuales de atención al cliente ofrece una prometedora perspectiva para el futuro del soporte al cliente automatizado.

Sin embargo, la gran mayoría de los chatbots y las herramientas conversacionales impulsadas por IA aún luchan por superar sus limitados dominios predefinidos. Pero, ¿y si la IA pudiera ir más allá? Si bien los chatbots han sido fundamentales para automatizar las interacciones básicas con los clientes, la IA Generativa amplía el horizonte, ofreciendo una gran variedad de aplicaciones más allá de las respuestas predefinidas.

Beyond Chatbots: Leveraging AI for Diverse Customer Support Tasks

Aplicaciones en el mundo real

Echemos un vistazo más de cerca a cómo la IA Generativa está remodelando el soporte al cliente en diversas industrias:

  • Seguimiento automático de tickets: Analiza los detalles y descripciones de los tickets de soporte para determinar instantáneamente el flujo correcto, ya sea a un equipo especializado, un agente específico o un flujo de trabajo automatizado. Enrutar con precisión un mayor volumen de tickets sirve para mejorar drásticamente los tiempos de respuesta generales.
  • Mejora del conocimiento: Genera artículos de conocimiento contextuales, páginas de soporte de productos y preguntas frecuentes adaptadas a escenarios y problemas precisos de los clientes. La publicación continua de contenido hiperenfocado crea una sólida base de información tanto para clientes como para agentes.
  • Aceleración de respuestas: Genera borradores de respuestas personalizadas instantáneas para consultas e incidencias de los clientes, analizando las interacciones y datos de resolución históricos. Los agentes simplemente revisan y finalizan las respuestas, disfrutando de enormes ganancias de productividad.
  • Expansión de la automatización: Agiliza tareas de baja complejidad, como consultas de estado de pedidos, solicitudes de reembolso y programación de citas, completamente a través de conversaciones generativas automatizadas. Esto libera a los agentes para concentrarse en las interacciones con los clientes más complejas y gratificantes.

La IA Generativa revoluciona el soporte

La IA Generativa y las técnicas asociadas se encuentran en el corazón de la próxima era de la innovación en soporte al cliente. Como explica Jorge Attaguile, Fundador y Director de Operaciones de Huenei:

“Estamos trabajando en varias iniciativas con IA Generativa. Nuestra propuesta ayudaría en el proceso de atención al cliente, agilizando los tiempos de respuesta mediante la automatización de tareas. Los desarrollos varían según las necesidades de cada cliente”.

Imagine un escenario en el que los agricultores requieren asistencia inmediata sobre gestión de cultivos o consultas de la cadena de suministro. Nuestra iniciativa en curso para el sector agrícola aprovecha la IA Generativa para proporcionar respuestas rápidas y personalizadas a las consultas de los clientes. Al analizar datos históricos y adaptar las respuestas a las necesidades individuales, la IA Generativa mejora la satisfacción del cliente al tiempo que libera tiempo valioso para que los agentes humanos se concentren en tareas complejas.

En el sector asegurador, el tiempo es crucial, especialmente cuando se trata de consultas sobre pólizas o tramitación de siniestros. Mediante la automatización de tareas, la IA Generativa agiliza tareas de baja complejidad como la programación de citas y respuestas a preguntas frecuentes. Esto no solo acelera los tiempos de respuesta, sino que también mejora la eficiencia operativa, permitiendo que los agentes asignen recursos a actividades de alto valor.

En el sector farmacéutico, donde el cumplimiento normativo y la precisión son primordiales, la IA Generativa sirve como un valioso recurso para los agentes humanos. Al proporcionar sugerencias y recursos en tiempo real, la IA Generativa ayuda a los agentes a resolver eficientemente problemas complejos de los clientes. Ya sea navegando por políticas reglamentarias o recomendando información sobre productos, la IA Generativa capacita a los agentes para ofrecer un servicio al cliente superior con confianza.

Los impactos de implementar la IA generativa en la función de atención al cliente son multifacéticos y convincentes. Al asimilar las interacciones históricas con los clientes y los datos de resolución, la IA puede redactar respuestas personalizadas en tiempo real, acelerando la velocidad de resolución en un 33% en promedio. Simultáneamente, los modelos generativos pueden procesar hasta 5 veces más el volumen de tickets de soporte en comparación con los equipos únicamente humanos, asegurando que más clientes obtengan respuestas oportunas. Esta combinación de mayores velocidades de respuesta y volúmenes más altos se correlaciona directamente con niveles de satisfacción del cliente de hasta el 89% entre los primeros adoptantes. Los equipos que aprovechan los borradores de respuesta generados por IA también ven un aumento del 45% en las tasas de resolución en el primer contacto, reduciendo los costosos intercambios de ida y vuelta. Con más problemas de clientes resueltos instantáneamente a través de conversaciones de autoservicio personalizadas, los volúmenes de llamadas disminuyen hasta un 18%, optimizando aún más los costos de soporte. Las cifras hablan por sí solas: la IA generativa ofrece experiencias al cliente mejores, más rápidas y rentables.

Como resume Attaguile, “la IA Generativa puede mejorar significativamente el proceso de atención al cliente al proporcionar respuestas rápidas, personalizadas y empáticas, además de automatizar tareas repetitivas”.

Recomendaciones para actuar

Al explorar el potencial transformador de la IA Generativa en soporte al cliente, considere las siguientes recomendaciones:

Evalúe el flujo de trabajo actual: Realice una evaluación exhaustiva de su flujo de trabajo existente en atención al cliente para identificar áreas donde la IA Generativa pueda impulsar mejoras tangibles.

Proyectos piloto y pruebas de concepto: Inicie proyectos piloto o pruebas de concepto para evaluar la viabilidad y efectividad de las soluciones de IA Generativa dentro de su organización.

Colabora con expertos en IA: Consulte con proveedores o consultores expertos en IA Generativa para aprovechar su experiencia y asegurar una implementación exitosa.

Monitoreo y optimización continuos: Monitoree y optimice continuamente las soluciones de IA Generativa para alinearlas con las necesidades y objetivos empresariales en evolución, asegurando el éxito sostenido en las iniciativas de soporte al cliente.

En conclusión, la IA Generativa representa un cambio de paradigma en soporte al cliente, ofreciendo oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia, aumentar la satisfacción del cliente y generar un ROI tangible. Al trascender las limitaciones de los chatbots tradicionales y adoptar aplicaciones innovadoras, las organizaciones pueden elevar sus experiencias de servicio al cliente a nuevas alturas. Aproveche el poder de la IA Generativa hoy y revolucione su enfoque de soporte al cliente en la era digital.

Conceptualización y ejemplos de MVP

Conceptualización y ejemplos de MVP

Si cree que construir un Producto después de haber comenzado a venderlo en el mercado es una idea loca, estamos aquí para mostrarle excelentes ejemplos de productos mínimos viables que demuestran lo contrario. 

Los productos mínimos viables (o MVP por sus siglas en inglés) pueden ser cualquier idea o producto que presente solo un conjunto limitado de funciones o capacidades suficientes para demostrar el concepto que representa en un mercado determinado. 

Ya sea que esté trabajando en el desarrollo de aplicaciones o en una tienda de golosinas veganas para perros, crear un MVP podrá ahorrarle tiempo y dinero en el camino hacia la comercialización de un producto terminado, y la definición no se detiene ahí, ya que también se pueden abordar promociones, canales, segmentos o servicios mínimos viables. 

Una de las características que Facebook, Dropbox y Zappos tienen en común es que comenzaron como productos mínimos viables. Esto demuestra que para lanzar un gran proyecto no siempre es necesario invertir toneladas de dinero, sino escuchar al mercado y atenderlo cuidadosamente de acuerdo con los comentarios que los usuarios puedan tener sobre una idea. 

En este artículo le mostraremos cuáles son los diferentes tipos de MVP y le daremos ejemplos para que pueda inspirarse y aventurarse fácilmente en el salvaje mundo del desarrollo de productos y servicios. También exploraremos algunos ejemplos de MVP.

 

5 tipos de productos mínimos viables que se pueden construir con un presupuesto bajo 

En el mundo de las startups, es común ver tecnología de punta que nadie sabe realmente para qué utilizar. Es probable que esto sea así porque creadores a menudo se enfocan en llevar productos terminados al mercado sin considerar primero si los consumidores realmente los quieren, y aquí es donde los MVP juegan un papel fundamental en la redefinición de los modelos comerciales. 

Piense en las sobrevaloradas gafas de Google que estuvieron a punto de comenzar a venderse en mayo de 2014 por U$S1500. La empresa hizo tanto hincapié tanto en las funciones del producto, como el uso de una plataforma de realidad virtual a través de comandos de voz (lo cual suena muy bien) que se olvidó de que el público no tenía ganas de usar anteojos. 

Hay dos tipos de MVP: los MVP de baja fidelidad sirven para comprender mejor las necesidades del consumidor y ver si las soluciones tienen el valor suficiente para resolver sus problemas, mientras que los MVP de alta fidelidad se enfocan más en cuánto pagaría el mercado por un producto y buscan conseguir los primeros consumidores que más adelante puedan colaborar para redefinir la propuesta de valor por medio de comentarios. 

La elección entre MVP de alta o baja fidelidad depende de la cantidad de tiempo que tenga y de cuánto esté dispuesto a invertir en esta etapa del desarrollo de su producto. 

 

1. Página de destino

Una página de destino es un sitio web diseñado para motivar a los usuarios a que realicen una acción específica (darle su correo electrónico, ver sus productos o comprarlos) una vez que han hecho clic en una comunicación de marketing como un anuncio de Instagram. Esta es una excelente manera de mostrarles lo que tiene para ofrecer y determinar si sus comunicaciones van por el camino correcto. 

Buffer, una aplicación diseñada para programar publicaciones en redes sociales, es un ejemplo extraordinario de esto. El MVP que le dio inicio era una página de destino que describía las capacidades de la plataforma e invitaba a las personas a registrarse. Sin embargo, en aquel momento la aplicación no existía en absoluto, por lo tanto los clientes recibían un mensaje que decía que el servicio no estaba listo y que pronto les llegarían novedades. 

Una vez que los creadores tuvieron una base de datos con suficientes usuarios potenciales, comenzaron a preguntarles si estarían dispuestos a pagar por el servicio. Lo que hicieron fue poner a prueba esa hipótesis agregando precios a la página de destino. Esto les permitió ver cuántos usuarios se convertirían realmente en clientes pagos.

 

Minimum Viable Product Examples: Buffer

 

2. Videos cortos (Dropbox)

Los videos cortos son uno de los MVP más populares que existen. Son de cero riesgos, económicos y eficaces para comunicar ideas complejas en torno a productos y servicios. Son tan versátiles que se pueden publicar en plataformas MVP como GoFundMe para mostrárselos a los inversores e incluso a consumidores finales. 

Le sorprendería saber que Dropbox, que tiene una capitalización de mercado de 11.900 millones de dólares, comenzó como un MVP de 2 minutos que explicaba con cifras en papel cómo funcionaba el servicio en la nube.

 

 

3. Campañas publicitarias y maquetas digitales 

Las campañas publicitarias permiten determinar si se está dirigiendo al público correcto. Con plataformas como Google y Facebook Ads incluso es posible medir cuáles son las características de sus productos que las personas valoran. 

El uso de imágenes generadas por computadora en los anuncios es una forma creativa de poner a prueba el atractivo de un producto. Esto se puede hacer por una fracción del costo real de fabricación de un producto contratando a un diseñador en una plataforma como upwork.com

Si las personas realmente intentan comprar el producto una vez que han llegado al sitio web a través de los anuncios en redes sociales, podrá decirles que el producto está agotado e incluso darles un cupón, una tarjeta de regalo o un código de descuento que puedan usar más adelante cuando el producto esté disponible. Esto es excelente para determinar si el mercado quiere el producto antes de pasar al proceso de fabricación.

 

Minimum Viable Product Examples: Mockups

 

4. Financiación colectiva 

Si ya ha superado la fase de descubrimiento de su producto, la financiación colectiva es por excelencia la mejor forma de promocionar proyectos. Con solo un simple video explicativo, puede poner a prueba el mercado con facilidad mientras recauda fondos y consigue a los primeros usuarios. 

Un gran ejemplo de un MVP que comenzó como un proyecto de financiación colectiva es el juego de mesa Kingdom Death Monster, que recaudó U$S 12.400.000 de más de 19.000 personas en 2016. En ese entonces el proyecto utilizó imágenes claras y un gran video explicativo antes de comenzar la producción. 

 

5. “El mago de Oz” 

Este MVP consiste en crear la ilusión de un producto que lleve a las personas que están ante un desarrollo real mientras que en realidad se está utilizando un recurso

humano. La técnica del Mago de Oz es adecuada para analizar la demanda de un producto sin elevar los costos operativos. 

Un ejemplo notable de El mago de Oz es Zappos, una empresa de calzado que fue adquirida por Amazon en 2009 por 1200 millones de dólares. La empresa apareció cuando su fundador, Nick Swinmurn, publicó en línea fotografías de zapatos que no tenía en stock pero que estaban a la venta en tiendas cerca de su casa. Una vez que los clientes le compraban un par de zapatos a través de su sencillo sitio web, procesaba manualmente el pedido, compraba los zapatos y los enviaba.

 

Minimum Viable Product Examples The Wizard of Oz

 

En Huenei contamos con un equipo especializado de ingenieros que desarrollan MVP a medida para cada proyecto de software. Nuestro enfoque metodológico comienza con un análisis de necesidades, tras el cual diseñamos una propuesta de solución para poner a prueba conceptos independientemente de los recursos.

Las herramientas de análisis predictivo con IA están mejorando la industria de la salud

Las herramientas de análisis predictivo con IA están mejorando la industria de la salud

Las herramientas de análisis predictivo son aplicaciones de IA que tienen el potencial de transformar la industria de la salud, entre otras. Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, los algoritmos de IA pueden predecir la probabilidad de desarrollar ciertas enfermedades e identificar, por ejemplo, qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. En esta publicación, exploraremos cómo el desarrollo de análisis predictivos con IA puede mejorar los objetivos de la industria de la salud.

La IA puede tener contribuciones muy positivas en los siguientes ámbitos:

  • Detección temprana de enfermedades: Uno de los principales objetivos de la industria sanitaria es detectar enfermedades de forma temprana, en el momento en que el paciente tiene mayores probabilidades de responder bien al tratamiento. El análisis predictivo puede contribuir a este objetivo analizando los datos de los pacientes para identificar a aquellos que presentan mayor riesgo de desarrollar una enfermedad. Esto permite a los médicos intervenir tempranamente con medidas preventivas o tratamientos tempranos, lo cual aumenta las probabilidades de que los resultados sean exitosos.
  • Mejores resultados para los pacientes: La industria de la salud se centra en mejorar los resultados de los pacientes; el análisis predictivo contribuir mediante la identificación de aquellos tratamientos que puedan tener más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede predecir cómo es probable que responda un paciente a un tratamiento en particular, lo cual permite a los médicos adaptar su enfoque y mejorar las posibilidades de éxito.
  • Menores costos de atención médica: Otro objetivo de la industria de la salud es reducir los costos de atención médica. El análisis predictivo puede hacer un aporte en este sentido al reducir la necesidad de tratamientos costosos e innecesarios. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede predecir qué tratamientos tienen más probabilidades de ser efectivos para un paciente en particular, lo cual reduce la necesidad de prueba y error para ahorrar dinero en tratamientos ineficaces.
  • Medicina personalizada: La industria de la salud se centra cada vez más en la medicina personalizada, y el análisis predictivo es una pieza clave para lograr este objetivo. Al analizar los datos de los pacientes, la IA puede crear planes de tratamiento personalizados basados en las características únicas de un paciente, como la genética y los factores ambientales. Esto puede conducir a tratamientos más eficaces con menos efectos secundarios.
  • Mejorar la salud de la población: La industria de la salud también se enfoca en mejorar la salud de la población, y el análisis predictivo puede ayudar a lograr este objetivo al identificar tendencias y patrones en los datos de los pacientes. Al analizar grandes conjuntos de datos, la IA puede identificar factores de riesgo de determinadas enfermedades y ayudar a los proveedores de salud a desarrollar intervenciones específicas para mejorar la salud de las poblaciones.
  • Capacitación: Puede crear su propia plataforma de capacitación utilizando OpenAI. A través de la función de “Búsqueda de información” puede obtener datos en línea sobre tipos de medicamentos e información típica que figura en el prospecto de un medicamento, y luego puede diseñar exámenes personalizados. Mediante la función de “Análisis de texto” se puede comparar el texto de la información obtenida con el texto de la respuesta ingresada por el estudiante y, de acuerdo al porcentaje de precisión, otorgar una puntuación a cada respuesta.

En conclusión, el desarrollo de herramientas de análisis predictivo con IA puede ayudar a mejorar los objetivos del sector de salud al permitir una gama infinita de posibilidades y soluciones para las necesidades de la industria. Al igual que con cualquier aplicación de IA, es importante garantizar que el análisis predictivo se desarrolle y utilice de manera ética y transparente, priorizando siempre los intereses de los pacientes.

Al buscar un proveedor de desarrollo de software que trabaje con un modelo basado en OpenAI, es de gran importancia verificar que tenga un fuerte compromiso con prácticas éticas y enfocadas en los pacientes en el desarrollo de aplicaciones de IA para el sector de la salud. En Huenei contamos con una sólida política de privacidad y protección de datos que asegura que los datos de los pacientes estén protegidos y se utilicen de forma transparente y ética, garantizando los mejores resultados y una experiencia de usuario altamente satisfactoria.

Estudio de caso de IA: Integración de Chat GPT con modelos de OpenAI

Estudio de caso de IA: Integración de Chat GPT con modelos de OpenAI

¿Cómo se puede integrar con éxito Chat GPT con modelos de OpenAI en un desarrollo de software?

 

La tecnología está avanzando a pasos agigantados y nos ofrece cada vez más soluciones y posibilidades para explorar en el mundo del desarrollo. Estos avances pueden llevarnos a lugares inimaginables. La necesidad de estar constantemente a la vanguardia de este abanico de posibilidades nos lleva a buscar la formación continua. El objetivo es siempre incorporar nuevos conocimientos para, por ejemplo, integrar modelos de OpenAI dentro de proyectos con tecnología de punta, como por ejemplo las integraciones de Chat GPT.

En esta publicación queremos compartir de qué modo, junto con uno de nuestros grandes clientes, logramos implementar un caso de negocios concreto en el cual realizamos una integración de Chat GPT en una solución de software personalizada.

El objetivo de la aplicación fue facilitar una plataforma de capacitación dinámica y flexible para el equipo de ventas de un laboratorio farmacéutico de reconocido prestigio, con la capacidad de obtener información en línea sin necesidad de realizar cargas previas de datos a fin de ahorrar costos y tiempo.

Además de incluir funcionalidades estándar de administración de usuarios, grupos y perfiles, la solución de software contiene módulos relacionados con la gestión de la capacitación: roles, exámenes sugeridos para cada rol, formularios de examen y seguimiento de resultados por examen, por rol y por grupo.

La innovación importante que logramos fue la integración con Chat GPT, en la cual combinamos dos de sus principales funcionalidades: Búsqueda de información y análisis de textos.

Nuestro equipo de Prompt Engineers trabajó junto con especialistas del cliente y realizó una serie de pruebas de concepto. Gracias a este trabajo, refinamos los parámetros que nos permiten obtener información de manera precisa, confiable y justa en términos de la cantidad de bytes enviados y recibidos a fin de optimizar costos. Las conclusiones fueron las siguientes:

  • Utilizamos “Búsqueda de información” para obtener información en línea sobre los tipos de medicamentos; datos que suelen figurar en los prospectos de los medicamentos.
  • Utilizamos “Análisis de texto” para comparar el texto de la información obtenida con el texto de la respuesta ingresada por el usuario y, de acuerdo al porcentaje de precisión, le asignamos una puntuación a cada respuesta.

La suma de las puntuaciones da un resultado final que queda registrado y forma parte del registro de capacitación del cliente mediante la integración con su LMS (Learn Management System).

Los resultados son sorprendentes, con un tremendo impacto positivo para el cliente en términos de costo y tiempo gracias al alto grado de automatización del proceso de capacitación del equipo de ventas.