En junio de 2024, Grio lanzó la aplicación GRŌ: un asistente de jardinería basado en inteligencia artificial para jardineros novatos. La aplicación GRŌ fue una excelente manera de comprender todo el potencial de la IA, al tiempo que se identificaron los errores y limitaciones a evitar en proyectos futuros.
A medida que comenzamos a desarrollar la aplicación GRŌ, nos encontramos con algunos desafíos iniciales relacionados con las integraciones de IA. Cuando planeamos por primera vez GRŌ, consideramos varias de las principales IA de código abierto, incluido Gemini (anteriormente Bard) y ChatGPT. Pronto descubrimos que uno de los mayores obstáculos para la integración de IA es la lista de espera. A medida que se lanzan nuevas IA de código abierto, solo se ofrecen a un número limitado de usuarios.
Esto presenta un dilema interesante para las nuevas aplicaciones. Se puede retrasar el lanzamiento de la aplicación mientras se espera el acceso a la versión más reciente de una IA, o se puede utilizar una versión abierta más antigua. Si se utiliza una versión anterior, la IA puede no ser tan precisa, pero se puede llegar al mercado más rápido.
Para GRŌ, encontramos un buen compromiso entre estas dos opciones. Comenzamos con GPT-3.5, ya que se nos otorgó acceso inmediato. Una vez que pudimos utilizar GPT-4, actualizamos a la nueva versión del sistema. Aunque esto pudo haber añadido algo de tiempo al proyecto, comenzar con 3.5 nos permitió tener una buena idea de cómo utilizar el sistema.
La aplicación GRŌ utiliza dos integraciones de IA. En la primera, los usuarios ingresan información sobre su ubicación y la IA produce recomendaciones especializadas sobre plantas y cuidado según su bioma y su zona de rusticidad USDA. El desafío con esta integración no fue obtener información de la IA, sino conseguir que la IA devolviera la información correcta en el formato adecuado. Nuestros desarrolladores dedicaron tiempo a experimentar con la forma de configurar la consulta dentro del código para garantizar que los usuarios recibieran respuestas relevantes y concisas cada vez.
La segunda integración de IA utilizada en la aplicación GRŌ fue para el asistente personal de jardinería de los usuarios. Con este asistente, los usuarios pueden escribir preguntas y recibir respuestas inmediatas. Esta integración nos permite ofrecer un nivel de servicio que no está disponible en otras aplicaciones de jardinería en el mercado. Sin embargo, esta función también crea una carga financiera adicional, ya que debemos pagar por cada pregunta que los usuarios hacen.
Para reducir la carga financiera sin comprometer la experiencia, nuestros desarrolladores implementaron dos soluciones clave. Primero, crearon parámetros sobre cómo el asistente de jardinería respondería a las preguntas. Por ejemplo, los datos geográficos recolectados en la primera integración se envían junto con la consulta del usuario, lo que permite a la IA proporcionar respuestas personalizadas que se alineen con el clima del usuario. En segundo lugar, nuestros desarrolladores establecieron parámetros sobre qué preguntas podría responder el asistente de jardinería. Para evitar que el asistente se utilizara para todas las preguntas que el usuario pudiera tener a lo largo del día, especificaron que el asistente solo podría responder preguntas relacionadas con jardinería y plantas. Si el usuario pregunta algo fuera de este ámbito, el asistente responde: “Soy un horticultor de IA. Solo puedo responder preguntas sobre plantas y jardinería.”
La mayor limitación de esta integración de IA fue que dependíamos de la base de conocimientos de ChatGPT. Para una aplicación de jardinería, esto no es un problema importante, ya que el conjunto de datos de ChatGPT incluye innumerables fuentes sobre jardinería y horticultura. Sin embargo, para una empresa que crea una aplicación muy técnica o específica de un dominio, un conjunto de datos general no sería suficiente. Si se desea una IA altamente precisa, es necesario crear un conjunto de datos especializado del cual pueda aprender. Esto resulta costoso para la mayoría de las organizaciones, dificultando la creación de una integración de IA completamente precisa.
Para la aplicación GRŌ, proporcionamos un lenguaje claro que explica que la aplicación utiliza integraciones de ChatGPT y que la IA no siempre ofrece resultados precisos. También permitimos a los usuarios volver a hacer preguntas si consideran que no han recibido una respuesta satisfactoria en la respuesta inicial de la IA.
La aplicación GRŌ destacó dos grandes beneficios de la integración de IA. Cuando los usuarios comienzan su viaje con GRŌ, proporcionan información sobre la ubicación de su jardín. Gracias a la integración de IA, pudimos recopilar instantáneamente esta información y devolver recomendaciones personalizadas sobre plantas y cuidado basadas en su bioma. La IA ha permitido a los desarrolladores crear experiencias mucho más personalizadas para los usuarios, mejorando así la experiencia general del usuario.
Con el asistente de jardinería de GRŌ, los usuarios tienen respuestas inmediatas a sus preguntas las 24 horas, los 7 días de la semana. Donde antes, las empresas se limitaban por el número de personas que podían contratar, ahora es fácil proporcionar un servicio disponible las 24 horas por una fracción del costo. Este nivel de disponibilidad mejora la experiencia del usuario y la lealtad del cliente.
Las integraciones de IA están revolucionando las formas en que creamos y utilizamos aplicaciones. En Grio, estamos encontrando formas innovadoras de utilizar integraciones de IA y maximizar el potencial de su aplicación.
