INTELLIGRAPH: Vista 360 del cliente a través de grafos de conocimiento

Abstract

Las organizaciones que operan a través de canales digitales en la ciudad de Bogotá enfrentan limitaciones en la gestión del conocimiento de sus clientes, lo cual repercute negativamente en la toma de decisiones estratégicas, en la adecuada personalización de productos y de las campañas de marketing. En respuesta a esta situación, se desarrolló IntelliGraph, un sistema de gestión de datos de clientes a partir de un único grafo de conocimiento, cuyo propósito es proporcionar una visión integral (360°) del comportamiento de los individuos que interactúan con dichas empresas, contribuyendo así al fortalecimiento de sus procesos de análisis y de toma de decisiones. IntelliGraph se diseñó e implementó empleando la metodología ágil SCRUM, combinada con el método de tablero de visualización Kanban. Se utilizaron tecnologías en la nube (Google Cloud, Vertex AI, MongoDB Atlas, Neo4j AuraDB) y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Se construyó una arquitectura en capas para la recolección, ingestión, análisis, almacenamiento y visualización de datos de clientes provenientes de canales como WhatsApp, Telegram, correo electrónico (G-Mail) y formularios web. A través de técnicas de aprendizaje automático y grafos de conocimiento, el sistema permite consultas inteligentes y generación de recomendaciones. Se desarrolló un prototipo funcional con bots integrados, pipelines de datos en la nube y un modelo de lenguaje entrenado para la extracción de entidades y relaciones. Este prototipo consolidó la base del grafo de conocimiento mediante consultas inferenciales y un motor capaz de analizar interacciones reales de clientes. La validación del sistema mediante un pilotaje con grupos de estudiantes de la asignatura de Sistemas Inteligentes de la Universidad El Bosque demostró su viabilidad para gestionar datos de interacción de manera estructurada, generar recomendaciones relevantes y proporcionar información útil para la toma de decisiones estratégicas. Además, se evidenció que el sistema ofrece capacidad de análisis en tiempo real, robustez en la seguridad de la información gracias a la arquitectura en la nube, y potencial para ser ampliado y optimizado en futuras versiones.