Avatar IA que actúa como representante de Caravan Fragancias, ofreciendo atención personalizada y recomendaciones en tiempo real en el punto de venta.
Autoría
Imascono Art S.L
Categoría
Cliente, comunicación y marketing
Localización
Zaragoza
Tecnologías clave
Machine learning, Procesamiento del lenguaje natural (NLP), Generative AI (texto, imagen, voz o código)
Nivel de madurez tecnológica
TRL 9 — Sistema probado en entorno operativo real
Beneficiarios
Beneficiarios directos
Clientes y compradores de perfumes: personas que buscan asesoramiento o recomendaciones sin depender de horarios ni ubicación de tiendas.
Personas con movilidad reducida: quienes tienen dificultades para acceder a perfumerías físicas y pueden usar el avatar desde casa o desde un totem.
Usuarios con barreras idiomáticas: turistas y residentes que no dominan el idioma local y se benefician del soporte multilingüe.
Personas que prefieren comprar sin presión: quienes buscan información y orientación a su ritmo, sin presión comercial directa.
Usuarios de zonas sin tiendas especializadas: personas en áreas rurales o poblaciones pequeñas donde no hay perfumerías cercanas.
Beneficiarios indirectos
Comercios de perfumería: tiendas, marcas y franquicias que pueden complementar o ampliar el asesoramiento sin aumentar plantilla.
Centros comerciales y espacios de retail: que mejoran la experiencia en puntos de venta con el avatar como elemento diferenciador.
Empleados de tienda: al cubrir consultas repetitivas o informativas, pueden dedicar más tiempo a tareas con mayor valor.
Indicadores o KPI de impacto
Conocimiento de 125 referencias de fragancias.
Presencia en 10.000 puntos de venta físicos.
2 idiomas disponibles.
Capacidad tecnológica del proyecto
Computación
Ejecución en un cluster de Kubernetes (sobre Microsoft Azure). Uso de Worker Threads en Node.js para procesamiento asíncrono de conversaciones. Escalado horizontal de contenedores (frontend, backend, trainer).
Frameworks
Backend: ExpressJS + NodeJS. Frontend: ReactJS + Typescript. Motor 3D: Babylon.js. Comunicación en tiempo real: Socket.io.
Modelos de IA
LLM: GPT-4o-mini (OpenAI) para generación de respuestas, function calling y RAG.
Modelos especializados: Gemini 2.5 Flash Lite (Google) como router
STT: Whisper-1 (OpenAI) para transcripción de voz.
TTS: Azure Neural TTS para síntesis de voz con visemas.
Datos
RAG con OpenAI file_search y vector store. Cache de temas frecuentes. Historial de conversaciones en Redis y OpenSearch. Datos de perfumes (notas, formatos, características) en JSON y en vector store.
Interfaz
Avatar 3D en Babylon.js con modelos GLB/GLTF, animaciones faciales y corporales y sincronización labial con visemas. Soporte móvil, desktop y totem. Subtítulos en tiempo real. Entrada por voz y texto. Soporte multilingüe (es, en, fr, de, it, pt, ca).
Integraciones
OpenAI API (GPT, Whisper), Google GenAI (Gemini), Azure Speech Services, OpenSearch (analíticas), Redis (sesiones y cache), CMS/Trainer externo (personalidad y diseño), Fluentd para logs.
Sostenibilidad, huella ambiental y licencia social
El proyecto incorpora criterios de sostenibilidad y eficiencia desde su diseño, priorizando el uso responsable de recursos tecnológicos y la optimización de los procesos de IA para reducir el consumo energético. Los modelos y sistemas se han dimensionado de forma eficiente, evitando entrenamientos innecesarios y favoreciendo arquitecturas que maximizan el rendimiento con un menor impacto ambiental.
Asimismo, se promueve una utilización consciente de la IA, alineada con objetivos de impacto positivo, contribuyendo indirectamente a la reducción de costes, consumo de recursos y toma de decisiones más eficientes en los ámbitos en los que se aplica. El proyecto contempla la revisión periódica de su huella tecnológica para identificar oportunidades de mejora en sostenibilidad.
Desde una perspectiva social, se trabaja activamente para minimizar posibles sesgos algorítmicos, garantizando un uso responsable y justo de la tecnología, lo que refuerza la confianza, la aceptación social y la licencia social del proyecto a largo plazo.