Un producto de IA que entrena, dirige y analiza lives en TikTok Shop
Como socio de producto de Kariisma, desarrollamos con agentes de IA una plataforma de social commerce para marcas.
En este caso
Resumen ejecutivo
Como socio de producto de Kariisma, una startup estadounidense de live commerce, desarrollamos una plataforma que identifica y prepara hosts para las marcas, dirige el live con el guion y las oportunidades en pantalla, y le muestra a la marca lo que funciona.
El ambiente que armamos alrededor de los agentes, con los estándares y las verificaciones del proyecto, sostiene más de 30 features, con un costo por tarea un 31% menor y ninguna falla de código en producción.
Con agentes de IA escribiendo el código en un flujo en el que el equipo diseña las reglas y decide qué sale a producción, las features llegan a producción en ciclos de cerca de 2 semanas.
El desafío
Kariisma es una startup de social commerce que combina cada marca con el host de mayor afinidad para vender en vivo en TikTok. Entrenando y guiando a los presentadores, la plataforma prepara el ambiente del live y ofrece recursos para vender más en él.
Nuestro desafío fue entrar a desarrollar el producto con una hoja de ruta en tres frentes, cada uno con tecnología propia. Para acompañar la velocidad del proyecto, con más de 30 features en 5 meses, creamos un flujo que acelera esa construcción con agentes de IA, sin renunciar al rigor que exige el código en producción.
El caso en números
- + de 30
- features entregadas en 5 meses, en ciclos de cerca de 2 semanas
- -31%
- de costo por tarea en el desarrollo desde que los agentes entraron al ambiente, medido en benchmark
- 0
- fallas de código llegaron a producción desde el segundo mes; todas se frenaron antes de entrar al código principal
- 88%
- es el crecimiento mensual promedio de las horas de live en la plataforma
- 7x
- más ventas por hora respecto al pico anterior de la marca, ya en su primer live con Kariisma
Números así empiezan con una inmersión en tu negocio y un equipo apoyado por IA, antes de la primera línea de código. Conversemos
Por dentro de la tecnología
Trabajamos con un equipo reducido, lado a lado con el área de producto de Kariisma, y los agentes de IA escriben buena parte del código. Lo que hace esto seguro es el ambiente alrededor del agente. Cada feature nace de una especificación escrita para las personas y para los agentes, con las decisiones de arquitectura registradas y ejemplos tomados del propio proyecto. Los estándares del proyecto se aplican mientras el agente escribe, y verificaciones automáticas revisan cada cambio antes de que entre al código principal. Cada cambio llega listo para ir a producción, venga de una persona o de un agente.
El mismo cuidado vale para los agentes del producto. Cada capacidad nueva de esos agentes entra de a poco: primero en modo sombra, sin aparecerle al host, después activada mediante un feature flag, siempre con apagado inmediato durante el live. Ningún agente sale a producción sin ser evaluado, y sigue siendo evaluado después: un modelo de lenguaje juzga las respuestas, y pruebas adversariales confirman que el agente sigue el tono de la marca y no obedece instrucciones plantadas en el chat.
Es ese ambiente el que explica los números de la ingeniería. Desde el segundo mes, ninguna falla de código llegó a producción: todas se frenaron antes de entrar al código principal. Y el costo de cada tarea de los agentes cayó un 31% en benchmark.
La solución
Una plataforma de live commerce para acelerar los lives de marca en TikTok Shop.
Entrevista por IA
En la selección, un agente conduce la entrevista con el host, por voz, de las preguntas a la evaluación, y dice si tiene el perfil que buscan las marcas
Matching de marca y host
Un motor de afinidad cruza el perfil de cliente ideal de la marca con los hosts de la plataforma, y la lista muestra quién tuvo el mejor desempeño en las campañas
Rehearsal, el entrenamiento
Drills de 30 segundos sobre los fundamentos de venta y escenarios en un simulador del live de TikTok, con chat; la IA evalúa en el momento el tono de voz, la forma de hablar, la postura frente a la cámara y la reacción a los imprevistos
Preparación del live
La marca define la fila de productos, los puntos clave y los recordatorios de lo que no puede faltar, y el host llega a la transmisión con el guion listo
Diirector
En una pantalla al lado del host, los agentes siguen la transmisión y devuelven la lectura en el momento: la fila de productos cambia cuando un artículo prende mejor de lo previsto, aparecen caminos alternativos cuando el live sale de lo esperado, y los recordatorios de la marca quedan a la vista
Kariismatics
Después del show, el análisis le dice a la marca qué preguntó la audiencia, a qué reaccionó y qué convirtió, para planear el próximo live; el host recibe la devolución del post-show
Los resultados
Las horas de live en la plataforma crecen un 88% al mes, en promedio. Del lado de Kariisma, los tres frentes siguen evolucionando, y los dos equipos operan como uno solo, en el mismo ambiente y con las mismas evaluaciones. Esas evaluaciones cubren hoy casi 3 veces más situaciones en las que un agente podría inventar un dato, y cada una se corrige antes de llegar al live.
Ya en su primer live con Kariisma, una marca llegó a vender por hora 7 veces su pico anterior. Hoy, una de las 20 marcas más grandes de TikTok Shop en Estados Unidos hace sus lives en la plataforma, todos los días.
En pocas semanas, armamos contigo el ambiente y el equipo para poner en producción el producto de tu startup. Conversemos
Cómo trabajamos
Kariisma llegó con el producto en movimiento y los fundadores al mando. Antes del código, una inmersión de 3 días con los fundadores y los inversionistas en la sala definió el alcance: los recorridos de la marca, del host y del live, y la hoja de ruta del producto y de la entrada al mercado.
Apoyado en IA, un mismo equipo asumió tres roles junto a Kariisma. Producto condujo la inmersión, mapeó los recorridos y escribió las especificaciones de cada fase. Diseño de producto diseñó las pantallas y el sistema de diseño y los probó con hosts reales. Ingeniería de IA armó el ambiente de los agentes de código, la operación de los agentes en producción y las evaluaciones, y construyó features de punta a punta.
Así trabajamos con startups: entramos a su velocidad, con un equipo reducido de personas con experiencia que diseña las reglas y escribe el código con agentes de IA.
Preguntas que responde este caso
¿Qué es el harness engineering?
Es la configuración del ambiente en el que los agentes de IA escriben código: los estándares, las verificaciones automáticas y las decisiones de arquitectura que siguen. Con él, el código escrito por IA llega listo para producción. En Kariisma, con ese ambiente, ninguna falla de código llegó a producción desde el segundo mes, y el costo por tarea de los agentes cayó un 31% en benchmark.
¿Cuánto tiempo tarda un producto de IA en estar listo?
Depende de qué tan bien esté definido: pueden ser días o semanas. En Kariisma, un equipo de producto, diseño e ingeniería de IA dejó la plataforma disponible para los hosts en 4 semanas, y en cerca de 6 el Diirector dirigía un live real, con marcas y hosts de verdad.
¿Cómo reducir la alucinación de los agentes de IA en producción?
Midiendo cada agente todo el tiempo, con un modelo de lenguaje como evaluador, pruebas adversariales, respuestas de referencia y comparación entre modelos. Ningún agente está libre de errores, pero el riesgo baja y se vuelve visible. En Kariisma, el número de escenarios de alucinación mitigados casi se triplicó.