Transforma tu negocio con IA: soluciones innovadoras para hostelería y más.

Minicurso: Orquesta tu IA para Hostelería Objetivo: que entiendas y montes un sistema de IA moderno sin mareos: agentes que colaboran, RAG para usar tus documentos, y evaluación continua para que nada se desmadre. Para quién: dueños/gestores de restaurantes, hoteles, caterings, dark kitchens y pymes. Resultado: un flujo listo para producción “pedido-reserva-soporte” con coste controlado y trazabilidad. Vocabulario express • Agente: “personaje” que sabe hacer algo (reservas, traducir, mirar stock). • Orquestación: cómo se reparten el trabajo varios agentes sin pisarse. • RAG: el modelo consulta tus documentos (cartas, alérgenos, fichas) antes de responder. • Evaluación continua: tests y métricas que vigilan calidad y coste 24/7. • Function/Tool calling: el modelo llama funciones de tu sistema (TPV, CRM, ERP). De chatbot a orquesta (la idea clave) • Antes: un solo bot que habla bonito. • Ahora: varios agentes especializados, con reglas claras para pasar el turno. • Beneficio: respuestas más precisas, menos coste, menos lío. Arquitectura mínima (que sí funciona) • Cliente → Gateway (auth) → Orquestador → Agentes: Reservas, Carta/Alérgenos (RAG), Traducción, Resumen → CRM, Compliance (PII off). • Regla de oro: cada agente hace una cosa bien. El orquestador decide quién actúa. RAG para hostelería en 5 pasos • Recolecta documentos: carta, alérgenos, escandallos, horarios, políticas. • Limpia y trocea (chunks 300–800 palabras) con metadatos (fecha, versión, idioma). • Vectoriza (embeddings) y sube a tu VectorDB (pgvector, Weaviate…). • Recupera 3–8 trozos por consulta con filtros por versión/idioma. • Genera respuesta citando fuente interna (Carta v3, 2025-07-15). Tip: RAG en streaming para menos latencia. Evaluación & métricas (ahorra disgustos) • Pruebas diarias: 20–50 preguntas fijas (alérgenos, reservas complejas, horarios). • Reglas automáticas: si confianza < 0,3 → humano; si >100 tokens → exigir fuentes. • KPIs: CSAT, FCR, coste/conversación, latencia p95, % escalado, % con fuente. Privacidad y legal • PII off: ofusca teléfonos y emails antes de guardar. • Retención: define tiempos claros (p. ej., 90 días). • Transparencia: muestra cuándo responde IA y cómo pedir revisión humana. Caso práctico: Restaurante VivaPaella • Objetivo: reservas y dudas de alérgenos 24/7 en ES/EN. • Flujo: Cliente → Routing → (Reservas | Carta) → Resumen/CRM → Compliance. • Métricas: 95% FCR (reservas simples), p95 < 15s, < 0,25€ por conversación. Montaje en 1 tarde (checklist) • Define 6–8 funciones (reservas, horarios, alérgenos, quejas, delivery). • Sube RAG versionado (Carta_ES_v3_2025-07-15, Alérgenos_v2). • Dibuja el grafo: Routing → (Reservas | Carta | Traducción) → Resumen. • Activa guardrails (cita o no respondas, límite de tokens, PII off). • Paneles: coste/latencia por agente, tasa “no sé”. • Pruebas: 30 preguntas típicas (celiacos, grupos, cambios). Prompts listos • Orquestador: clasifica intención {reserva, carta, queja, delivery, otro} y enruta. Si ambiguo, UNA aclaración breve. • Reservas (tools): usa funciones disponibles; si no hay mesa exacta, ofrece 2 alternativas; confirma nombre y móvil antes de crear. • Carta/Alérgenos (RAG): responde solo con fragmentos versionados; si falta info → “no sé”. • Resumen: 2 líneas con (intención, resultado), idioma y etiquetas. Objetivos semanales • 0 alucinaciones (si no hay fuente, no respondas). • < 0,25 € coste/conversación; p95 < 15s; >90% FCR. • 50 tests verdes; carta/alérgenos actualizados con fecha y versión