IA generativa para comercio — resultados medibles con tus datos
Descripciones de producto, colecciones, asistentes y flujos guiados. Entrega práctica con grounding RAG, gobierno y seguimiento de KPIs.
Dónde aporta valor
Casos de alto ROI en comercio que implementamos y medimos.
Generación de contenido PDP
Texto, bullets y meta localizados desde especificaciones y tono de marca, con plantillas y aprobaciones.
Búsqueda conversacional
Descubrimiento y respuestas en lenguaje natural con tu catálogo como base.
Asistente con fuentes
Asistente de clientes o ventas con citas y control de permisos.
Merchandising y colecciones
Cura colecciones por tema, disponibilidad y margen.
Conocimiento de soporte
Desviar tickets con respuestas alineadas a políticas desde manuales y SOPs.
Capacidades clave
Con grounding RAG, gobernable con políticas y medible con KPIs.
- ✔ Elección de modelo: OpenAI, Gemini o local — según el caso.
- ✔ Grounding mediante retrieval (RAG) con citas y reglas de política.
- ✔ Evaluaciones: exactitud, grounding, latencia e impacto en KPIs.
- ✔ Privacidad y gobierno: redacción, roles y auditoría.
- ✔ Operación: monitoreo, presupuestos, rate limits y fallbacks.
- ✔ Experimentación: A/B de prompts/versiones con rollback.
- ✔ Resultados: mejora de conversión, AOV, deflexión y tiempo de publicación.
Arquitectura de referencia
Conecta fuentes, ingesta y chunking, embeddings, recuperación de contexto y generación con guardrails. Mide el lift de KPIs e itera.
De idea a impacto
Cuatro fases desde discovery hasta scale, con KPIs medibles.
- 1
Discover
Auditoría de datos y procesos; definir KPI y casos.
- 2
Design
Elegir modelos, grounding y guardrails; plan de evaluación.
- 3
Pilot
Piloto de 4–6 semanas y medir el movimiento del KPI.
- 4
Scale
Endurecer, automatizar y expandir a SKUs/mercados.
Diseñemos un piloto GenAI con KPIs reales
Alcance de 4–6 semanas con un KPI (conversión, AOV, deflexión o time‑to‑publish) y escalamos lo que funciona.
Planificar tu piloto GenAI