📄 RESUMEN EJECUTIVO¶
Sistema Conversacional de Asistencia Comercial BKM¶
Ecosistema IA BKM¶
1️⃣ Qué es este proyecto¶
El Sistema Conversacional de Asistencia Comercial BKM es un asistente interno estratégico diseñado para apoyar a los asesores técnicos comerciales en su actividad diaria.
No es un chatbot público ni una herramienta experimental.
Es una infraestructura estructural integrada dentro del Core IA de la compañía.
Su función es actuar como mentor técnico-comercial digital, reforzando el método oficial BKM y estandarizando el discurso frente al cliente.
Fecha de inicio propuesta: Marzo 2026
2️⃣ Por qué se construye¶
El sistema responde a tres necesidades estratégicas:
- 🔹 Reducir desviaciones del método oficial BKM.
- 🔹 Aumentar la seguridad técnica del asesor en campo.
- 🔹 Proteger la coherencia del discurso comercial y la reputación de marca.
Actualmente, la transmisión del conocimiento depende en gran parte de soporte humano directo y experiencia individual.
Este sistema permite estructurar y escalar ese conocimiento bajo gobernanza formal.
3️⃣ Nivel de criticidad¶
El proyecto tiene criticidad alta porque:
- Impacta directamente en decisiones técnicas frente al cliente.
- Puede afectar ingresos y reputación.
- Utiliza documentación oficial sensible.
- Está vinculado al estándar profesional y futura certificación interna.
Por este motivo, no puede implementarse en herramientas públicas o SaaS abiertos sin control.
4️⃣ Decisión tecnológica estratégica¶
El sistema se desarrollará sobre:
- Google Cloud Platform (GCP)
- Vertex AI (Gemini vía API)
- Backend propio desplegado en Cloud Run
Justificación¶
- Integración total con el ecosistema ya definido (BigQuery, GCS, Workspace).
- Modelo económico por consumo (no licencias por usuario).
- Mayor control técnico y trazabilidad.
- Escalabilidad estructural.
- Coherencia con el Stack Tecnológico Oficial v1.6.
No se utilizará GPT público ni asistentes SaaS abiertos para este sistema.
5️⃣ Arquitectura resumida¶
El flujo operativo será:
- El asesor accede a una interfaz interna segura.
- La consulta se procesa en un backend privado en GCP.
- El sistema recupera conocimiento validado desde la biblioteca estructurada.
- Vertex AI genera la respuesta bajo reglas estrictas.
- Se devuelven respuestas con límites definidos y posibilidad de escalado.
Todo el procesamiento ocurre dentro del entorno controlado de BKM.
6️⃣ Gobernanza¶
El sistema estará bajo supervisión conjunta de:
- Dirección Comercial
- Responsable IA
- Responsable Técnico GCP
Principios obligatorios:
- Prohibición de invención técnica.
- Escalado obligatorio en casos complejos.
- Revisión periódica de documentación.
- Control de acceso corporativo.
7️⃣ Riesgos principales y mitigación¶
| Riesgo | Mitigación |
|---|---|
| Respuestas desalineadas | Control de versiones y revisión periódica |
| Dependencia excesiva del asesor | Formación paralela y reglas claras |
| Uso incorrecto frente al cliente | Definición formal de límites |
| Crecimiento desordenado | Arquitectura Core IA desde el inicio |
8️⃣ Fases previstas¶
Fase 1 – Diseño estructural¶
Definición documental y arquitectura técnica.
Fase 2 – Implementación controlada¶
Despliegue interno limitado y monitorización.
Fase 3 – Integración estratégica¶
Registro en BigQuery, posible integración con CRM y evolución hacia RAG avanzado.
9️⃣ Mensaje clave para Dirección¶
Este proyecto no es una prueba puntual de IA.
Es una infraestructura estratégica que protege el método BKM, reduce riesgo reputacional y prepara a la organización para una escalabilidad ordenada del conocimiento.
La decisión no es “si usar IA”,
sino cómo usarla sin comprometer la coherencia ni la reputación de la compañía.
Estado actual: Pendiente de validación por IA Lead
Inicio propuesto: Marzo 2026