{"id":10108,"date":"2024-09-11T20:54:58","date_gmt":"2024-09-12T01:54:58","guid":{"rendered":"https:\/\/activeone.co\/?p=10108"},"modified":"2025-07-03T22:25:36","modified_gmt":"2025-07-04T03:25:36","slug":"diversify-your-tools-features-with-generative-ai-a-case-study","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/activeone.co\/es\/diversify-your-tools-features-with-generative-ai-a-case-study\/","title":{"rendered":"Diversifica las funcionalidades de tu herramienta con IA Generativa: Un caso de estudio parte 1"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Hoy es com\u00fan escuchar de la inmersi\u00f3n de la Inteligencia Artificial (IA) en la vida cotidiana, un t\u00e9rmino que era tan reservado a laboratorios acad\u00e9micos, militares o como una simple palabra que le\u00edamos en las lavadoras o ascensores pero que no comprend\u00edamos muy bien de qu\u00e9 se trataba. Aquel 30 de noviembre del 2022 cuando OpenAI di\u00f3 el primer paso, quedar\u00e1 para la historia como el d\u00eda en que la IA se democratiz\u00f3 masivamente, permiti\u00e9ndonos generar texto, im\u00e1genes y videos con herramientas inteligentes.<\/p>

Pero, \u00bfes tan f\u00e1cil incorporar este tipo de tecnolog\u00edas a tu negocio? La respuesta es que es posible, pero debes tener en cuenta un gran n\u00famero de consideraciones para no fracasar en el intento. Muchos tienen miedo de compartir informaci\u00f3n valiosa de su negocio, otros no dimensionan el sin n\u00famero de oportunidades que hay alrededor de estas tecnolog\u00edas y otros lo han intentado pero no han obtenido m\u00e1s que alucinaciones (t\u00e9rmino com\u00fanmente utilizado para referirse a respuestas que nos entrega la IA y que no tienen sentido o contexto) o respuestas obvias que demeritan un poco el potencial de la IA generativa.<\/p>

\u00bfC\u00f3mo puedo iniciar en este tipo de tecnolog\u00edas? No te preocupes, te mostraremos como puedes hacerlo desde 0 y lo mejor con un caso de estudio real que desarrollamos.<\/p>

Partamos de la necesidad de entender c\u00f3mo puedo mejorar un proceso utilizando herramientas inteligentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Encontrando el problema \ud83e\udd14<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tPara un sistema de gesti\u00f3n de proyectos, es muy importante conocer los tiempos invertidos por cada colaborador en una tarea espec\u00edfica del negocio, bien sea para generar facturas, medir avances, estimar desfases, etc. Esto suena muy sencillo pero puede ser un gran dolor de cabeza para las empresas, porque llevar estos registros es una tarea repetitiva que no apasiona mucho a nuestros colaboradores, dado que a veces puede tomar bastante tiempo o que simplemente se olvidan en el d\u00eda a d\u00eda. Y m\u00e1s cuando el formulario tiene bastantes campos como es este caso, entre ellos: proyecto, tiempo a registrar, fecha de ejecuci\u00f3n, cliente, asunto y descripci\u00f3n de la tarea.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Definiendo la soluci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tPara mitigar estos impactos, una de las posibles soluciones para motivar el registro de tiempos es diversificar las interfaces de registro dentro de las plataformas. Con este fin, la nueva interfaz permitir\u00e1 el registro de tiempos por voz, permitiendo diligenciar los campos autom\u00e1ticamente a partir de la abstracci\u00f3n que hace la IA generativa de la informaci\u00f3n. Esto ahorrar\u00eda entre un 50% y 60% del tiempo invertido para registrar tiempos.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Arquitectura de la soluci\u00f3n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tA partir de la soluci\u00f3n planteada, se decidi\u00f3 implementar un servicio web que permitiera recibir el archivo multimedia de la grabaci\u00f3n del registro de tiempo y retornara una estructura bien definida para poder llenar el formulario autom\u00e1ticamente. Con el fin de mitigar costos y consumos innecesarios, se plante\u00f3 una arquitectura serverless basada en lambdas de Amazon.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tComo se puede observar en la imagen, la arquitectura propuesta respeta el siguiente flujo:<\/span>\n
    \n \t
  1. El aplicativo web env\u00eda el archivo de audio al servicio web.<\/li>\n \t
  2. El servicio web internamente traduce ese audio a texto utilizando librer\u00edas propias de Python para esto.<\/li>\n \t
  3. El servicio web inicia un proceso de integraci\u00f3n por API con el modelo fundacional seleccionado, para este caso se decidi\u00f3 utilizar ChatGPT de OpenAI. Pero hay muchos otros como Gemini, Llama, Claude, etc. (Un modelo fundacional es b\u00e1sicamente una herramienta de IA que ha sido entrenada con millones de par\u00e1metros alojados en grandes fuentes de informaci\u00f3n como internet y que busca responder a preguntas realizadas por un usuario).<\/li>\n \t
  4. El modelo fundacional retorna la respuesta al servicio web, el cual la estructura para retornarla al aplicativo web, quien se encarga de procesarla para llenar los datos del formulario.<\/li>\n<\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Un poco de foco en lo que verdaderamente nos interesa \ud83e\udd13<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    Esto suena muy bien, pero \u00bfc\u00f3mo fue el proceso y la experiencia de integraci\u00f3n con la IA?. En realidad todo suena muy f\u00e1cil pero hay ciertos retos que debemos afrontar.<\/p>

    El primero es un reto t\u00e9cnico de integraci\u00f3n con el modelo fundacional, para esto ChatGPT por ejemplo, nos entrega un canal de comunicaci\u00f3n v\u00eda API usando un token que generamos desde nuestra cuenta.<\/p>

    El segundo reto es el env\u00edo de la pregunta y la informaci\u00f3n (audio transformado en texto) al modelo, esto no deja de ser lo que hacemos actualmente por la interfaz gr\u00e1fica de ChatGPT. Este paso puede sonar muy sencillo pero en realidad es uno de los m\u00e1s retadores, dado que construir un prompt (sentencia de instrucciones y preguntas que se le da a la IA para encontrar la respuesta o soluci\u00f3n a un problema espec\u00edfico) no es tarea f\u00e1cil. Este proceso se conoce como Prompt Engineering y se centra en construir de la mejor manera la pregunta que queremos que el modelo nos responda, entregando tambi\u00e9n la informaci\u00f3n necesaria. Es importante tener muy en cuenta que no solo buscamos una respuesta correcta a nuestra problem\u00e1tica, sino tambi\u00e9n la optimizaci\u00f3n del consumo y los costes generados por dichos modelos. Los costos generados por los modelos fundacionales se centran m\u00e1s en la cantidad de tokens que el extra del prompt entregado, es decir a prompts m\u00e1s detallados m\u00e1s tokens y a m\u00e1s tokens m\u00e1s facturaci\u00f3n. Ten en cuenta esto para evitar sorpresas a final de mes.<\/p>

    Todo esto se puede controlar con un buen dise\u00f1o de prompts y con una buena definici\u00f3n de umbrales de consumo en los modelos fundacionales para no llevarnos sorpresas desagradables.<\/p>

    El tercer reto fue decirle a la IA el formato que necesit\u00e1bamos para estructurarlo y poderlo entregar al aplicativo web, en este caso lo hicimos utilizando el est\u00e1ndar JSON.<\/p>

    \u00a1Y listo! As\u00ed logramos sacar el poder de este tipo de herramientas para mejorar un proceso tedioso y aburrido, luego le dimos un toque de redise\u00f1o web a la interfaz gr\u00e1fica para hacerla m\u00e1s llamativa y la satisfacci\u00f3n del cliente fue notoria. De inmediato mejoraron los registros de tiempo al menos en un 30% y sus usuarios reportaron un nivel de satisfacci\u00f3n positivo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

    \n\t\t\t\t\t

    Pero no todo es color de rosa\u2026<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEl proceso mejor\u00f3 sustancialmente, pero a veces el modelo fundacional no era capaz de abstraer ciertos clientes o asuntos entregados en el prompt. Esto nos llev\u00f3 a un nuevo reto y fue darle contexto de nuestra informaci\u00f3n de negocio a la IA, esta es otra larga historia que te contaremos en: A case study part 2<\/a>.\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Optimiza tu herramienta y elimina tareas repetitivas usando IA generativa. Ahorra tiempo y acelera tus resultados f\u00e1cilmente.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":11559,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[23,25],"class_list":["post-10108","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-ai","tag-rag"],"acf":[],"yoast_head":"\nDiversify Your Tool\u2019s Features with Generative AI: A case study part 1 | Activeone<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Optimize your tool and avoid repetitive tasks using generative AI. 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