Notice: Function _load_textdomain_just_in_time was called incorrectly. Translation loading for the acf domain was triggered too early. This is usually an indicator for some code in the plugin or theme running too early. Translations should be loaded at the init action or later. Please see Debugging in WordPress for more information. (This message was added in version 6.7.0.) in C:\inetpub\wwwroot\sitioweb.sooft.tech\wp-includes\functions.php on line 6121

Notice: La función _load_textdomain_just_in_time ha sido llamada de forma incorrecta. La carga de la traducción para el dominio ohio se activó demasiado pronto. Esto suele ser un indicador de que algún código del plugin o tema se ejecuta demasiado pronto. Las traducciones deberían cargarse en la acción init o más tarde. Por favor, ve depuración en WordPress para más información. (Este mensaje fue añadido en la versión 6.7.0). in C:\inetpub\wwwroot\sitioweb.sooft.tech\wp-includes\functions.php on line 6121
Agrosuper – Sooft

Chatbots IA para la gestión del conocimiento

El desafío

El objetivo principal fue el desarrollo e implementación de un chatbot basado en inteligencia artificial (IA) que permita optimizar la gestión del conocimiento operativo en la Torre de Control. El chatbot está diseñado para abordar problemáticas clave, como la fragmentación de la información, la limitada accesibilidad a datos críticos en tiempo real y la alta dependencia de especialistas para la interpretación de datos operativos.

La solución

El objetivo principal fue el desarrollo e implementación de un chatbot basado en inteligencia artificial (IA) que permita optimizar la gestión del conocimiento operativo en la Torre de Control. El chatbot está diseñado para abordar problemáticas clave, como la fragmentación de la información, la limitada
accesibilidad a datos críticos en tiempo real y la alta dependencia de especialistas para la interpretación de datos operativos.
La solución propuesta buscó centralizar toda la información crítica en una base de conocimiento estructurada, accesible y fácil de consultar, utilizando tecnologías avanzadas de Microsoft Azure. Esto permitió que los operadores accedieran a datos actualizados en tiempo real, reduciendo significativamente los tiempos de búsqueda y la dependencia de expertos. El chatbot se integró de manera nativa con herramientas corporativas como Microsoft Teams y WhatsApp, garantizando una
experiencia de usuario fluida y accesible desde plataformas ya utilizadas por el equipo de Agrosuper.

Resultados concretos

El desarrollo del chatbot se llevó a cabo en un plazo de 3 meses, utilizando la metodología ágil Scrum, que permite trabajar en ciclos iterativos de 15 días (sprints). Esto aseguro entregas incrementales y la posibilidad de realizar ajustes continuos basados en la retroalimentación del cliente. La solución contará con dos modos de operación principales:
Diseñado para que usuarios autorizados puedan cargar, estructurar y actualizar información en la base de conocimiento. Este modo permitirá alimentar al chatbot con documentos, textos, audios e imágenes, asegurando que la información esté siempre actualizada y organizada de manera intuitiva.
Enfocado en responder automáticamente a las consultas operativas realizadas por los usuarios finales. Este modo utilizará procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interpretar las preguntas y proporcionar respuestas precisas basadas en la información previamente indexada.

 

El diseño del chatbot se realizó con un enfoque modular, escalable y replicable, lo que permitirá su implementación en otras áreas de la organización más allá de la Torre de Control.

Además, la arquitectura del chatbot estuvo respaldada por servicios de Microsoft Azure, como Azure Bot Service, Azure Cognitive Search y Azure Blob Storage, que garantizaron la seguridad, escalabilidad y eficiencia de la solución. También se implementarán medidas de seguridad robustas, como la integración con Azure Active Directory (Azure AD) y la gestión de permisos basada en roles
(RBAC), para proteger la información almacenada y controlar el acceso de los usuarios.