TLG crea una experiencia inmersiva con IA para conectar naturaleza, tecnología y reflexión

TLG – The Long Game, una empresa orientada al futuro, buscaba una manera de manifestar su concepto de “BioSingularidad”, donde la tecnología y la naturaleza coexisten armoniosamente.

El principal desafío de TLG era crear un entorno donde los usuarios pudieran reflexionar sobre la conexión entre la tecnología y la naturaleza de una manera profunda y personalizada. Para lograrlo, la plataforma necesitaba un sistema que pudiera identificar el perfil del usuario y, a partir de ello, generar preguntas que estimulen la reflexión, haciendo pensar al usuario sobre el impacto de la tecnología en relación con el mundo natural.

MadeinWeb desarrolló una solución innovadora utilizando un sistema de agentes de IA que interactúan con el usuario para brindar una experiencia única. El proceso de interacción sigue algunos pasos principales:

• Interacción inicial: En las primeras tres o cuatro interacciones, el modelo de lenguaje (LLM) recopila suficiente información del usuario. A partir de estas interacciones, el sistema comienza a comprender el perfil del usuario.

• Personalización de respuestas: una vez definido el perfil del usuario, LLM comienza a buscar información relevante, con base en este perfil, para formular preguntas que lleven al usuario a reflexionar sobre los temas centrales de TLG: la conexión entre naturaleza y tecnología.

• Sistema de Agentes: Para mejorar la experiencia, un agente principal interactúa con el usuario. Después de recopilar suficiente información del historial de conversaciones, el agente utiliza una herramienta para recuperar contextos específicos, que contienen datos pertinentes, para formular preguntas que hagan reflexionar al usuario sobre sus propias entradas iniciales. Esto crea una sensación de conexión entre los humanos y la naturaleza.

El procesamiento de datos se desarrolló en conjunto con TLG, manteniendo la estrategia de la empresa en el centro del proceso. TLG proporcionó una base de datos de textos sobre diversos temas relacionados con la filosofía y la historia de la tecnología y la naturaleza. Para optimizar el uso de estos datos:

• Dividimos los datos manualmente en temas, ya que cada tema era fundamental para personalizar el perfil del usuario.

• Los datos de entrada se integraron en el sistema utilizando los temas como metadatos. Por lo tanto, en la fase de recuperación de datos, el sistema filtra la información en función de los metadatos extraídos por el LLM, asegurando que el modelo solo reciba el contexto relevante para el perfil del usuario. Esto mejora el rendimiento y reduce los costos al minimizar la cantidad de tokens de contexto utilizados en el mensaje.

Amazon Bedrock: Usamos Bedrock para acceder al modelo de generación de texto Claude3-Haiku y al modelo de incrustación Titan Embedding V1. La elección de Claude3-Haiku se debe a la baja complejidad de la tarea, que consiste en responder preguntas y asumir un perfil de forma dinámica, según el perfil del usuario que interactúa.

• Experiencia inmersiva y personalizada: El sistema brinda a los usuarios una experiencia única, con interacciones personalizadas basadas en el perfil de cada persona, llevándolos a reflexionar sobre la relación entre tecnología y naturaleza.

• Optimización de costos: El uso de metadatos en la recuperación de información redujo significativamente la cantidad de datos procesados por el LLM, optimizando costos y mejorando el rendimiento del plataforma.

• Integración de la estrategia del cliente: el procesamiento de datos en colaboración con TLG aseguró que la estrategia de la empresa se reflejara directamente en la experiencia del usuario, creando una conexión auténtica entre el contenido y la filosofía de la marca.