🔴 Proyecto archivado – Lección aprendida
bebop
Extrae conocimiento de miles de comentarios de una manera fácil y rápida
Estado actual:
🔴Proyecto archivado
Fechas:
Enero 2021 – Agosto 2021
Areas:
NLP, Transformers, UMAP, Clustering
Colaboradores:
Miguel Cherubini
Objetivos del proyecto
Problema
La retroalimentación que reciben marcas e influencers suele limitarse a métricas numéricas: visualizaciones, retweets, alcance o impresiones. Sin embargo, el valor real está en los comentarios, donde se encuentran opiniones, ideas y crÃticas de la audiencia.
Situación
Leer comentarios individualmente funciona con 100 o 200, pero ¿qué pasa con 10.000 o 100.000? La tarea se vuelve imposible sin herramientas adecuadas. Las actuales herramientas solo van a métricas simples, o visualizaciones confusas.
Propuesta
Bebop nace para poder analizar miles de comentarios de manera rápida y precisa, transformando los textos en conocimiento accionable. Aprovechar la opinión de la audiencia sin esfuerzo y mejorar la estrategia de contenido o producto
Aprendizajes
Este proyecto fue mi máster particular en emprendimiento. Durante mucho tiempo cargué con la etiqueta de «fracaso», hasta que entendà que habÃa confundido los términos. Bebop no fracasó; cumplió su misión de enseñarme las reglas no escritas del mundo real.
La lección más dura fue descubrir que antes que diseñar una elegante solución, primero hay que encontrar un buen problema. Que algo funcione no significa que sea útil. Y que sea útil no garantiza que la gente lo perciba. No solo necesitas identificar el problema, tienes que estar seguro de que el cliente sabe que lo tiene.
HabÃamos construido una herramienta técnicamente sólida, capaz de analizar catorce idiomas y procesar miles de comentarios, pero cometimos el error clásico: enamorarnos de nuestro martillo y salir a buscar clavos.
Aprendà que la tecnologÃa es el medio, nunca el fin. El producto más impresionante se vuelve irrelevante si no resuelve un dolor lo suficientemente agudo. Esta experiencia me dejó una cicatriz saludable: hoy aplico un filtro de «¿merece la pena ser resuelto?» a todo lo que construyo.