Cliente IA
Diseñamos la primera solución basadas en inteligencia artificial conversacional de la CCB para resolver consultas en lenguaje natural y generar recomendaciones personalizadas de servicios, simplificando el acceso a información y servicios, mejorando confianza y percepción institucional.
97%
de tasa de éxito en completación de tareas durante las pruebas de usabilidad.
90%
de percepción positiva en recomendaciones del sistema proactivo durante pruebas.
Metodología
Boom!
User test
Prototipes
Wireframes
Entrevistas
UX Research
El problema
La Cámara de Comercio de Bogotá enfrenta desafíos en la experiencia del usuario que impactan la percepción y adopción de sus servicios. En WhatsApp, 7 de cada 10 detractores atribuyen su calificación negativa a problemas con la información recibida y altos tiempos de espera. Además, el 56.1% de los empresarios desconoce la oferta de servicios de la CCB, y aproximadamente 8 de cada 10 no han utilizado recursos por falta de información.
El reto
Diseñar e implementar la primera solución de inteligencia artificial de la institución para responder consultas en lenguaje natural y recomendar servicios personalizados según el perfil del usuario, alineando expectativas de usuarios con la estrategia digital de la CCB. El desafío consistía en crear una experiencia intuitiva, confiable y escalable para más de 650,000 empresarios activos.
Research y discovery estratégico
Lideré sesiones de discovery con stakeholders de diferentes áreas para mapear necesidades, expectativas y casos de uso prioritarios. Realizamos entrevistas en profundidad con empresarios para comprender su percepción sobre herramientas de IA, patrones de búsqueda de información y puntos de fricción en la experiencia actual, algunos de los hallazgos revelaron falta de confianza en la veracidad de datos, necesidad de consultas más intuitivas y demanda de personalización basada en perfil empresarial.
Complementamos la fase con de research con un benchmark competitivo analizando soluciones como ChatGPT, Gemini, Netflix y Amazon para identificar mejores prácticas en procesamiento de lenguaje natural, personalización y diseño conversacional.
Arquitectura de información
Facilité talleres de co-creación que resultaron en tres conceptos de producto: Orion (IA cognitiva con base de conocimiento robusta), Llave mIA (asistente coach personalizado) y ConexIA (plataforma multicanal inteligente). El proceso de votación colectiva definió OrionXIA como MVP, combinando las mejores características de cada concepto.
Estructuré casos de uso segmentada por perfiles empresariales (emprendedores, novatos, maduros, inactivos) y definí flujos conversacionales para diferentes casos de uso y su integración con diferentes canales donde iniciara o terminara la interacción del usuarios. Definimos los contenidos que se abarcarían en ambos productos basándonos en data recopilada de diferentes canales sobre las consultas más frecuentes de los usuarios.
Prototipado y validación iterativa
Desarrollé prototipos funcionales para dos soluciones principales: un asistente conversacional para web (MVP) y WhatsApp (Release) con procesamiento de lenguaje natural, y un dashboard personalizado con recomendaciones inteligentes de servicios. Los prototipos incluían interfaces adaptadas para diferentes dispositivos, sistema de respuestas rápidas y gestión inteligente de errores.
Ejecuté pruebas de usabilidad remotas utilizando Maze y sesiones moderadas con usuarios. El asistente conversacional alcanzó 97% de tasa de éxito en completación de tareas, con alta valoración del lenguaje claro y tono empático. El sistema de recomendaciones obtuvo 90% de efectividad y 4.8/5 puntos en atractivo visual, aunque reveló necesidad de filtros más intuitivos debido a una tasa de misclicks del 67%.
Basado en estos hallazgos, refiné flujos, nomenclatura y pantallas de confirmación para entregar una experiencia más fluida antes de la fase de desarrollo.
Facilitación y alineación con stakeholders
Lideré workshops multidisciplinarios con stakeholders de GAC, Servicios Registrales, Canales digital, Analítica y Experiencia del Usuario para alinear la visión técnica con las necesidades del usuario. Utilicé metodologías de design thinking y matrices impacto-esfuerzo para priorizar funcionalidades del MVP y definir el roadmap de releases.
Creé la documentación técnica necesaria para el desarrollo: historias de usuario detalladas, blueprints de servicio, customer journey maps y especificaciones de diseño. Desarrollé un demo funcional que se presento al comité directivo, facilitando la comprensión del valor y el impacto esperado para apoyar el proceso de contratación de desarrollo.
Impacto a largo plazo
Las soluciones diseñadas establecieron las bases para la transformación de la experiencia del usuario en la CCB. Se proyecta un incremento significativo en la tasa de autogestión de consultas en WhatsApp y web, así como un aumento en la adopción de servicios no registrales, actualmente desconocidos por más del 60% de empresarios.
El proyecto generó capacidades organizacionales clave: la primera implementación de IA en la institución, una metodología replicable para futuros proyectos de innovación, y el fortalecimiento de capacidades de investigación y diseño centrado en el usuario que se adoptó como estándar para proyectos digitales.
Cliente IA marcara un hito en la transformación digital de la Cámara de Comercio de Bogotá, demostrando cómo la combinación de investigación, diseño centrado en el usuario y facilitación estratégica puede crear soluciones que no solo son técnicamente viables, sino que responden a las necesidades de los usuarios. El proyecto estableció un nuevo estándar para la experiencia en servicios y abre las puertas a futuras innovaciones con inteligencia artificial en la CCB.