BTH trabaja en el sector educativo y quería ofrecer acompañamiento personalizado a más de 30.000 estudiantes, algo imposible de lograr solo con personas. En lugar de construir una aplicación aislada, diseñamos con ellos un producto de IA: una arquitectura base de agentes de IA conversacionales con avatar que habla, escucha y responde en tiempo real.

Sobre esa misma base lanzamos tres productos distintos. Este caso muestra qué significa productizar inteligencia artificial: invertir una vez en la arquitectura correcta y convertirla en varias soluciones que generan valor.

El reto de BTH tenía cuatro frentes:

• Escala: más de 30.000 estudiantes que necesitaban sesiones en vivo y atención personalizada.
• Conocimiento específico: las respuestas debían basarse en el contenido de cada curso, no en información genérica de internet.
• Costo: la IA con voz, avatar y modelos de frontera puede ser costosa por sesión, y el modelo tenía que ser sostenible a gran escala.
• Varias necesidades, una sola inversión: tutoría, emprendimiento y orientación profesional. Construir tres sistemas por separado habría triplicado el tiempo y el costo.

No empezamos por la aplicación, empezamos por la plataforma. Diseñamos una arquitectura base que separa lo común (voz, avatar, agentes, infraestructura) de lo que cambia en cada producto (conocimiento, escenografía y criterios). Sus pilares:

• Multi-tenant: cada institución, programa o curso tiene su propio espacio, configuración y datos sobre la misma infraestructura.
• Multiagente: cada agente tiene su propio RAG, alimentado con el material específico de su curso, para responder con precisión sobre lo que el estudiante está aprendiendo.
• Conversación natural con avatar: voz a texto (STT), razonamiento con modelos de frontera, texto a voz (TTS) y lip-sync sobre avatares 3D de Ready Player Me. El estudiante conversa con un tutor que lo escucha y le responde mirándolo.
• Serverless: la plataforma escala automáticamente con la demanda y solo consume recursos cuando hay sesiones activas.
• Altamente personalizable: avatar, voz, personalidad, conocimiento y criterios de evaluación se configuran sin reconstruir el sistema.

1. Tutores con avatar de IA para sesiones en vivo

La primera versión es una plataforma multi-tenant y multiagente que atiende a más de 30.000 estudiantes en sesiones en vivo con agentes de IA conversacionales. Cada agente está especializado en un curso y responde las preguntas de los estudiantes antes de sus evaluaciones finales, con la paciencia y disponibilidad que un equipo humano no puede ofrecer a esa escala.

2. Georgia: evaluadora de elevator pitch con IA

Con la misma arquitectura creamos Georgia, una especialista en evaluar elevator pitches para promover el emprendimiento en la educación. Diseñamos la escenografía y todo el procesamiento de datos para que cada estudiante presente su pitch y reciba una evaluación basada en criterios fijos. Así cada uno de los 30.000 usuarios recibe la misma evaluación objetiva y una retroalimentación concreta para mejorar.

3. Orientación profesional con IA

La tercera versión acompaña a los estudiantes a decidir su futuro. Combina pruebas psicológicas vocacionales reconocidas, que identifican las carreras más afines a cada perfil, con información actualizada de la web y de bases de datos de empleo.

El resultado es un reporte personalizado con carreras recomendadas, universidades y sus costos, salarios esperados, fuentes de financiación y otras oportunidades, con nombres y enlaces reales de universidades y empresas. Para lograrlo cruzamos datos estructurados (bases de datos de empleo) con datos no estructurados obtenidos mediante web scraping, de modo que la información es actual y relevante para cada estudiante.

1. Conversación en tiempo real: encadenar voz a texto, modelo de lenguaje, texto a voz y lip-sync con la fluidez de una conversación natural.
2. Costo por sesión: usar modelos de frontera sin que el costo se disparara con miles de estudiantes.
3. Precisión: evitar respuestas inventadas y mantener a cada agente fiel al contenido de su curso.
4. Evaluación consistente: que Georgia calificara cada pitch con los mismos criterios, sin importar el estudiante o el momento.
5. Información confiable de la web: convertir datos dispersos y cambiantes en un reporte claro y verificable.

• Arquitectura reutilizable: un núcleo común de voz, avatar, agentes e infraestructura, y una capa configurable por producto.
• RAG por agente: cada agente consulta únicamente el conocimiento de su curso, lo que reduce las alucinaciones.
• Hiperoptimización de costos: selección de modelos, manejo de contexto e infraestructura serverless para llegar a unos $500 pesos colombianos por sesión con modelos de frontera.
• Evaluación por criterios: rúbricas fijas y procesamiento estructurado de cada pitch para que Georgia sea objetiva y repetible.
• Cruce de datos estructurados y no estructurados: web scraping, bases de datos de empleo y validación de fuentes para entregar reportes actualizados con enlaces reales.

• 3 productos sobre 1 arquitectura base: el segundo y el tercer producto reutilizaron la base en lugar de empezar desde cero.
• Más de 30.000 estudiantes atendidos en sesiones en vivo con agentes de IA.
• Unos $500 pesos colombianos por sesión usando modelos de frontera, un costo que hace viable la IA conversacional a gran escala.
• Escalable y personalizable: nuevas instituciones, cursos y productos se agregan por configuración.

El caso de BTH resume nuestro método:

1. Diseñar la base, no la aplicación: pensar desde el inicio en lo que se va a reutilizar.
2. Separar lo común de lo específico: la voz, el avatar y los agentes son compartidos, y el conocimiento, la escenografía y los criterios se configuran.
3. Controlar el costo unitario desde el primer día: un producto de IA solo escala si cada sesión es rentable.
4. Lanzar nuevas versiones sobre lo construido: cada producto nuevo cuesta menos y llega antes que el anterior.

Este es el mismo enfoque que aplicamos en nuestros servicios de Software y Agentes de IA a la Medida, Datos para IA y Auditoría y Evaluación de Agentes: construir una vez, bien, y multiplicar el valor.