Vidiv, agentes
conversacionales .
Resumen del proyecto
De prueba técnica a producto consolidado. Widget, panel de control y analítica, diseñados mientras íbamos entendiendo qué hacía falta para que un agente conversacional tuviera sentido.
Marco visual del proyecto
El punto de partida.
Cuando Vidiv Eventos no encontró product-market fit, el equipo no partió de cero. Años construyendo infraestructura de WebRTC y baja latencia dejaron una base técnica valiosa. Con ella desarrollaron una prueba de concepto: un agente de IA conversacional con voz.
La respuesta de los primeros clientes confirmó que había algo ahí. La pregunta era cómo convertirlo en producto — cómo dar a esa base técnica una forma que alguien de fuera pudiera usar, entender, pagar.
Dos capas, dos audiencias.
Junto a Iria Maceira diseñamos la solución en dos capas. La primera, un widget embebible en las webs de los clientes: el punto de contacto entre el agente y el usuario final. La pieza pequeña, la que se ve.
La segunda, un panel de control para los partners tecnológicos que gestionaban la plataforma: creación de agentes, integración con sistemas externos y un conjunto de parámetros técnicos que íbamos descubriendo a medida que los usábamos nosotros mismos y recogíamos feedback de los partners. La pieza grande, la que nadie ve.
Diseñar las herramientas nos obligó a entenderlas en profundidad: modelos LLM, temperatura, Top P, verbosidad, proveedores STT y TTS. Cada ajuste tenía que tener un nombre, una unidad y un valor por defecto que un partner pudiera tocar sin romper el agente.
La analítica no era una pantalla más: era el sitio donde el cliente entendía de qué le estaba hablando su propia audiencia.
Decisiones.
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Widget primero, panel después.
Aceptamos que la cara visible del producto tenía que quedarse resuelta antes de abrir el panel, porque era la única superficie que el usuario final iba a tocar. El panel también debía estar bien diseñado desde el principio — las cosas bien diseñadas se perciben como más fáciles de usar.
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Usar los parámetros nosotros.
Antes de diseñar la UI para el panel, probamos cada parámetro a mano con agentes reales junto a los partners tecnológicos. Su feedback fue fundamental para descubrir cuáles era necesario exponer y cuáles podían quedarse en valores por defecto. El panel se parece al mapa mental que teníamos después de esos experimentos, no antes.
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Personalización visual del widget.
El widget tenía que encajar en marcas muy distintas sin traicionar su propia coherencia. Desde el panel, el partner podía customizar el color principal del widget para adaptarlo a la identidad de cada cliente.
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Compliance desde el diseño.
Los flujos de consentimiento, retención y borrado conforme a RGPD y la AI Act europea pasaron por el mismo nivel de atención que cualquier otra pantalla. Nada de pop-ups genéricos: cada decisión tenía su texto, su sitio en el flujo y su confirmación.
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La analítica cuenta conversaciones, no clics.
Más allá de métricas de uso, las conversaciones se procesaban automáticamente para extraer insights cualitativos: temas recurrentes, preguntas frecuentes, preocupaciones reales. Lo que el cliente de Vidiv leía no era un dashboard: era un resumen editorial de lo que su audiencia había venido a decir.
Lo que se quedó.
El producto pasó de prueba técnica a pieza estable de Vidiv. Más importante para mí: el proceso dejó un método. Partir de una base técnica, construir las dos caras al mismo tiempo, usar las herramientas antes de venderlas, y tratar la analítica como contenido y no como decorado.