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📄 ARQUITECTURA DE PROYECTO IA

Ecosistema IA BKM

1️⃣ Identificación del Proyecto

Nombre del sistema:
Sistema Conversacional de Asistencia Comercial BKM (Asistente Técnico-Comercial Oficial)

Fecha de inicio:
Marzo 2026

Estado:
Fase de Diseño Arquitectónico

Capa asignada:
Core IA (GCP + Vertex AI + Backend propio)

Versión del documento:
v1.0

2️⃣ Propósito del Sistema

🎯 Objetivo principal

Diseñar e implementar un sistema conversacional interno estratégico que actúe como mentor técnico-comercial digital para los asesores BKM, reforzando:

  • La precisión técnica en diagnóstico.
  • La homogeneización del discurso comercial.
  • La coherencia con el método oficial BKM.
  • La seguridad operativa del asesor en campo.
  • La estandarización cultural y profesional.

El sistema forma parte del núcleo estructural del Ecosistema IA BKM y está concebido como herramienta oficial de referencia para el equipo comercial.

No sustituye el criterio profesional ni automatiza decisiones críticas sin validación humana.

3️⃣ Nivel de Criticidad

  • ¿Impacta reputación? → Sí
  • ¿Impacta decisiones comerciales? → Sí
  • ¿Utiliza conocimiento oficial? → Sí
  • ¿Puede afectar ingresos? → Sí
  • ¿Tiene impacto cultural y de certificación? → Sí

Nivel estimado: Alto

Justificación:
El sistema influye directamente en diagnóstico técnico, argumentación comercial y percepción de marca frente al cliente. Constituye un pilar estratégico y cultural del método BKM. Un error puede generar conflicto técnico, pérdida de confianza, desviaciones del estándar profesional y daño reputacional.

4️⃣ Ubicación Arquitectónica

🏗 Capa asignada

Core IA (Google Cloud Platform + Vertex AI + Backend propio)

Justificación técnica y estratégica

Se opta por una arquitectura basada en Vertex AI (Gemini vía API dentro de GCP) por los siguientes motivos:

1️⃣ Integración nativa con el ecosistema estratégico ya definido (GCP, BigQuery, GCS).
2️⃣ Modelo económico basado en consumo y no en licenciamiento por usuario.
3️⃣ Mayor control programático, logging estructurado y trazabilidad.
4️⃣ Escalabilidad futura sin dependencia de plataformas cerradas.
5️⃣ Coherencia total con el Stack Tecnológico Oficial v1.6.
6️⃣ Preparación para evolución hacia RAG avanzado e integración CRM.

El sistema nace como infraestructura estratégica, no como herramienta colaborativa SaaS.

5️⃣ Sistemas Implicados

☑ Google Cloud Platform (infraestructura base)
☑ Vertex AI (Gemini vía API)
☑ Cloud Run (despliegue backend)
☑ FastAPI (servicio conversacional interno)
☑ Google Cloud Storage (biblioteca documental estructurada)
☑ BigQuery (registro de interacciones y métricas en fases posteriores)
☑ Google Workspace (control de acceso corporativo)

CRM Bitrix (integración futura en fase evolutiva)

6️⃣ Flujo Técnico Simplificado

1️⃣ El asesor accede a una interfaz interna segura.
2️⃣ La consulta es enviada al backend desplegado en Cloud Run.
3️⃣ El sistema recupera conocimiento estructurado desde GCS.
4️⃣ Vertex AI procesa la consulta bajo prompt maestro validado.
5️⃣ Se devuelve respuesta estructurada.
6️⃣ Interacciones pueden registrarse en BigQuery para análisis y mejora continua.
7️⃣ Supervisión periódica por responsables funcionales e IA.

7️⃣ Datos Utilizados

📊 Tipo de datos

  • Documentación técnica oficial BKM
  • Método comercial oficial
  • Manuales internos y políticas
  • Casos documentados y FAQs estructuradas

No se utilizan datos personales de clientes en fase inicial.
No se procesan datos sensibles externos.

🔐 Consideraciones de privacidad

  • Procesamiento íntegro dentro de GCP.
  • Control de acceso mediante dominio corporativo.
  • No uso de entornos SaaS abiertos.
  • Logs y métricas bajo control del Responsable IA.
  • Cumplimiento de políticas de privacidad internas.

8️⃣ Gobernanza del Sistema

👤 Responsable Funcional

Dirección Comercial BKM

🧠 Responsable IA

Responsable IA BKM

🧑‍💻 Responsable Técnico

Arquitectura GCP / Backend IA

🔁 Frecuencia de revisión

  • Revisión técnica mensual.
  • Revisión funcional trimestral.
  • Auditoría anual de alineación con método oficial.

Principios obligatorios

  • Prohibición de invención técnica.
  • Declaración explícita de límites.
  • Escalado obligatorio en casos complejos.
  • Actualización documental formalizada.
  • Registro estructurado progresivo.

9️⃣ Métricas de Evaluación

Indicadores estratégicos

  • Coherencia técnica del discurso comercial.
  • Reducción de errores técnicos en propuesta.
  • Mejora en seguridad del asesor.
  • Reducción de desviaciones del método oficial.
  • Impacto indirecto en ratio de cierre.

Indicadores técnicos

  • Tasa de consultas escaladas.
  • Uso medio por asesor.
  • Incidencias detectadas.
  • Tiempo medio de respuesta.

🔟 Criterios de Migración

No aplica en esta fase.

El sistema nace directamente dentro de la Infraestructura Estratégica Core IA.

1️⃣1️⃣ Riesgos Identificados

Riesgo técnico

Desalineación entre documentación y respuestas generadas.
Mitigación: control de versiones y revisión periódica.

Riesgo organizativo

Dependencia excesiva del asistente.
Mitigación: formación paralela y reglas claras.

Riesgo reputacional

Uso incorrecto frente al cliente.
Mitigación: definición formal de límites de uso.

Riesgo evolutivo

Crecimiento desordenado sin arquitectura clara.
Mitigación: diseño desde Core IA y gobernanza estricta.

1️⃣2️⃣ Plan Evolutivo

Fase 1 – Diseño y arquitectura estructural

  • Definición completa de base documental.
  • Diseño de prompts maestros.
  • Arquitectura backend en GCP.

Fase 2 – Implementación controlada

  • Despliegue interno limitado.
  • Monitorización técnica.
  • Ajustes funcionales.

Fase 3 – Integración estratégica

  • Registro estructurado en BigQuery.
  • Integración progresiva con CRM.
  • Soporte a certificación interna.
  • Evolución hacia RAG avanzado.

1️⃣3️⃣ Decisión Final

☐ Aprobado para construcción
☑ Requiere ajustes
☐ No aprobado

Estado: Pendiente de validación por IA Lead