📄 PROPUESTA FORMAL — MVP PROVISIONAL¶

Sistema Conversacional de Asistencia Comercial BKM¶

Ecosistema IA BKM

1️⃣ Contexto¶

El Sistema Conversacional de Asistencia Comercial BKM ha sido definido como un proyecto estratégico dentro de la capa Core IA (GCP + Vertex AI + Backend propio).

Sin embargo, para validar utilidad real con usuarios antes de avanzar a implementación estructural completa, se propone un MVP controlado con usuarios reales, acotado en alcance y coste.

Este MVP no sustituye la arquitectura objetivo.
Es una fase de validación operativa y funcional.

2️⃣ Objetivo del MVP¶

Validar con usuarios reales:

Utilidad práctica en campo.
Mejora percibida en seguridad técnica.
Homogeneización del discurso.
Identificación de lagunas documentales.
Riesgos operativos reales.
Nivel de dependencia del sistema.

El MVP no tiene como objetivo:

Integrarse con CRM.
Automatizar procesos.
Registrar métricas estructuradas.
Convertirse en estándar oficial.

3️⃣ Alcance del MVP¶

1–2 asesores piloto.
Acceso restringido.
Supervisión directa.
Documentación oficial limitada y validada.
Prompt maestro controlado.
Duración estimada: 4 semanas.

4️⃣ Alternativas Tecnológicas para el MVP¶

🟢 Opción A — Gemini Enterprise (Google)¶

Ventajas¶

Integración nativa con Google Workspace.
Administración desde dominio corporativo.
Coherencia total con el Stack Tecnológico Oficial (GCP + Vertex).
Facilita migración posterior a arquitectura Core IA.
Evita doble ecosistema tecnológico.
Alineación directa con estrategia definida en v1.6.

Inconvenientes¶

Coste por usuario.
Menor madurez histórica en creación de asistentes personalizados frente a OpenAI.

🔵 Opción B — OpenAI Enterprise (ChatGPT Enterprise)¶

Ventajas¶

Plataforma madura para creación de asistentes personalizados.
Experiencia conversacional muy sólida.
Buen entorno para carga documental.
Garantías Enterprise (no uso para entrenamiento, control de acceso, SOC2).

Inconvenientes¶

No integración nativa con GCP.
Ecosistema separado del stack estratégico oficial.
Introduce doble proveedor estratégico.
Requiere rediseño parcial si se evoluciona hacia Vertex AI.

⚠️ Riesgo estructural adicional¶

Si el MVP se construye sobre OpenAI Enterprise y posteriormente se decide evolucionar el sistema hacia la arquitectura objetivo (Vertex AI en GCP):

Se cambia de modelo LLM.
Se cambia de arquitectura.
Se deben rehacer prompts optimizados.
Se deben ajustar parámetros y comportamiento.
Se pierde continuidad técnica directa.
Se incrementa fricción en la transición.

Es decir, el MVP no sería técnicamente evolutivo, sino una fase desconectada de la arquitectura final.

5️⃣ Evaluación Estratégica¶

Ambas opciones cumplen condiciones de privacidad y entorno Enterprise.

Sin embargo, dado que:

GCP es la infraestructura oficial del Ecosistema IA BKM.
Vertex AI es el backend estructural definido.
Se busca evitar silos tecnológicos.
El proyecto nace ya con vocación estratégica.

La opción más alineada estructuralmente es:

→ Gemini Enterprise para el MVP.

No por superioridad funcional absoluta, sino por coherencia arquitectónica, reducción de fricción futura y continuidad técnica.

6️⃣ Arquitectura Simplificada del MVP¶

Usuario piloto
↓
Gemini Enterprise (entorno privado bajo dominio BKM)
↓
Documentación oficial cargada manualmente
↓
Supervisión humana directa

Sin backend propio.
Sin integración programática.
Sin registro estructurado en BigQuery en esta fase.

7️⃣ Gobernanza del MVP¶

Acceso limitado a 1–2 asesores.
Supervisión compartida (Dirección Comercial + Responsable IA).
Prohibición expresa de uso frente a cliente sin validación.
Regla de escalado obligatorio ante dudas complejas.
Evaluación semanal de comportamiento.

8️⃣ Criterios de Éxito del MVP¶

Utilidad percibida ≥ 7/10.
No incidencias reputacionales.
Identificación de mejoras documentales.
Validación de potencial como herramienta estructural.
Coste asumible para escalado.
Evaluación clara de continuidad hacia arquitectura Core IA.

9️⃣ Decisión Recomendada¶

Implementar MVP con:

→ Gemini Enterprise (Google Workspace)
→ Grupo piloto reducido
→ Duración 4 semanas
→ Evaluación formal posterior

🔟 Próximo Paso¶

Si el MVP demuestra valor estructural:

→ Diseño formal de backend en Vertex AI
→ Arquitectura Core IA completa
→ Registro estructurado en BigQuery
→ Integración progresiva con CRM
→ Gobernanza formal

Estado: Documento para validación interna