02 — Desarrollo de Soluciones IA

Cliente y Sector

María Pedroviejo — Comunicación y Formación Empresarial

Proyecto

Quoota: el entrenador de comunicación con IA

4 meses

¿Cuál era el problema?

María Pedroviejo, filóloga y experta en comunicación con más de 20 años de experiencia, tenía una metodología propia que transformaba la forma en que las personas se comunicaban en situaciones difíciles. El problema era la escala: su impacto dependía de su presencia física. Necesitaba llevar esa experiencia a más personas y organizaciones sin perder la precisión que la hacía efectiva.

¿Qué hicimos?

Desarrollamos Quoota: un entrenador de situaciones de conflicto, ventas, presentaciones, comunicación profesional y entrevistas. Es un coach de IA construido sobre la metodología "Perder el Miedo" de María, diseñado para intervenir donde la comunicación es más crítica. Quoota no es un chatbot cualquiera, sino una orquestación de varios modelos. Cada petición la lee primero un Analyzer (Grok 4.1 Fast, una sola llamada, temperatura 0 y timeout de cinco segundos) que la clasifica en varias dimensiones: dominio, complejidad, pilares relevantes, idioma, postura del interlocutor y un marcador ético. Un router de siete reglas —la primera que encaja gana— decide entonces qué modelo responde y con qué contexto. Las respuestas de comunicación profunda las redacta Gemini Flash y las sintetiza y transmite en streaming Claude Sonnet 4.6; las consultas simples, de identidad o de aclaración las resuelve Grok Fast; y las peticiones manipulativas se derivan a un carril ético sobre Claude que las rechaza en lugar de complacerlas. Todo el conocimiento vive en un único índice vectorial (quoota-meta): unos 47.332 vectores extraídos de entre 120 y 125 libros, con embeddings multilingües (multilingual-e5-large) que hacen que el idioma de la consulta no importe. En lugar de siete bases separadas, un mismo índice se filtra por pilar, dominio y utilidad, y descarta duplicados por fuente. Sus siete ejes —conversaciones difíciles, resolución de conflictos, persuasión y negociación, presentaciones, liderazgo, comunicación pública y un eje transversal de discurso y lingüística— guían qué fragmentos se recuperan según la carga retórica de cada pregunta. El sistema estructura cada respuesta en cuatro capas: contextualización, fundamento teórico, mecanismo de cortesía y frases concretas listas para usar. Junto al chat corre un segundo carril casi autónomo: un simulador de Coaching / Training. El usuario prepara una situación real y un sparring partner interpreta a la contraparte mientras un coach interrumpe con feedback; al cerrar, entrega un informe estructurado. Cubre cinco tipos de práctica —conversación difícil, conferencia, presentación, venta y pitch— con voz de entrada y salida (transcripción con Groq Whisper y síntesis de voz con ElevenLabs, enrutada por idioma en español, inglés y hebreo). En este carril todos los turnos van directos a Claude Sonnet 4.6, sin borrador intermedio. Para organizaciones implementamos un Knowledge Base privado: un índice aparte que vectoriza la documentación interna de cada empresa y la añade como capa de contexto, de modo que el sistema aprende su lenguaje y sus prioridades. Todo sobre una arquitectura serverless (Vercel y AI Gateway, autenticación y persistencia en Supabase, base vectorial en Pinecone, pagos con Stripe) y una interfaz trilingüe en español, inglés y hebreo, este último con soporte completo de escritura de derecha a izquierda. La interfaz por defecto está en inglés, pero Quoota responde en el idioma en que le hables o escribas: se adapta a ti, no al revés.

Resultados

• Arquitectura multi-LLM en producción: un Analyzer y un router de siete reglas orquestan tres modelos (Grok 4.1 Fast, Gemini Flash y Claude Sonnet 4.6) para dar a cada turno exactamente la profundidad que necesita, con una precisión metodológica que los modelos genéricos no igualan.
• Un único índice vectorial (quoota-meta) con ~47.332 vectores de entre 120 y 125 libros, filtrado por pilar, dominio y utilidad, con embeddings crosslingües que hacen que el idioma de la consulta no importe.
• Dos carriles independientes: un asesor de chat multimodelo y un simulador de Coaching/Training con cinco tipos de práctica, sparring partner y coach, y voz de entrada y salida (Groq Whisper y ElevenLabs, con enrutado por idioma en español, inglés y hebreo).
• Knowledge Base privado por organización y una operación altamente eficiente que ofrece un retorno de la inversión significativo, demostrando cómo la ingeniería de IA personalizada optimiza los costes a escala.