redBus es la plataforma de venta de billetes de autobús online más grande del mundo y presta servicio a millones de viajeros en la India, el Sudeste Asiático y Latinoamérica. El servicio se centra principalmente en los móviles, ya que más del 90% de las reservas se realizan a través de su aplicación. Sin embargo, esto supone un reto importante a la hora de recoger comentarios útiles de una base de usuarios que habla decenas de idiomas diferentes. A muchos usuarios les resulta incómodo escribir reseñas, y una reseña escrita en tamil, por ejemplo, no aporta mucho valor a un operador de autobuses que solo habla hindi.

Para mejorar la calidad y el volumen de los comentarios de los usuarios, los desarrolladores de redBus utilizaron Gemini Flash, un modelo de IA de Google que ofrece baja latencia, para transcribir y traducir al instante las grabaciones de voz de los usuarios. Para conectar esta potente IA a su aplicación sin tener que ocuparse de un trabajo de backend complejo, usaron Firebase AI Logic. Esta nueva función eliminó las barreras lingüísticas y simplificó el proceso de revisión, lo que supuso un aumento significativo de la interacción de los usuarios y de la calidad de los comentarios.

Simplificar los comentarios de los usuarios con un enfoque basado en la voz

La experiencia anterior de reseñas en la aplicación de redBus se basaba en texto, lo que suponía algunos retos importantes. "A nuestra escala, las reseñas de usuarios fiables son fundamentales, ya que generan confianza en los viajeros y proporcionan a los operadores estadísticas útiles. Aunque nuestro sistema basado en texto nos ha servido bien, hemos observado que a los clientes les costaba expresar su experiencia completa, lo que ha provocado que los comentarios de los usuarios no tuvieran el nivel de detalle y el volumen que necesitábamos para ofrecer el máximo valor tanto a los viajeros como a los operadores. Además, las barreras lingüísticas limitaban la utilidad de las reseñas, ya que las reseñas en un idioma no eran útiles para los usuarios ni para los operadores de autobuses que hablaban otro. Nuestro principal objetivo era aprovechar la capacidad expresiva de la voz y superar la barrera del idioma para obtener comentarios de los usuarios más auténticos y detallados", explica Abhi Muktheeswarar, responsable técnico sénior de ingeniería móvil en redBus.

El equipo de desarrollo quería crear una experiencia fluida y basada en la voz, por lo que diseñó un nuevo flujo en el que los usuarios podían simplemente decir su reseña en su idioma nativo. Para fomentar la adopción, el equipo implementó un botón de micrófono animado y destacado junto con el texto "Tu opinión importa. Comparte tu reseña en tu idioma". Este texto aparece en el idioma nativo del usuario, de acuerdo con la configuración de idioma de la aplicación.

Con Gemini Flash, la aplicación procesa la grabación de voz del usuario. Primero, transcribe el discurso a texto, después lo traduce al inglés y, por último, analiza el sentimiento para generar automáticamente una valoración con estrellas y predecir etiquetas relevantes en función del contenido de la reseña. A continuación, crea un resumen conciso y rellena automáticamente los campos del formulario de reseña con el contenido generado.

Los desarrolladores eligieron Firebase AI Logic porque les permitió crear y lanzar la función sin la ayuda del equipo de backend, lo que redujo drásticamente el tiempo y la complejidad del desarrollo. "El SDK de IA de Firebase fue un factor clave porque era la única solución que permitía a nuestro equipo de frontend crear y lanzar la función de forma independiente", explica Abhi. Este enfoque permitió al equipo pasar del concepto al lanzamiento en solo 30 días.

Durante la implementación, los ingenieros usaron salida estructurada, lo que permitió al modelo Gemini Flash devolver respuestas JSON bien formadas, como la transcripción, la traducción, el análisis de sentimiento y la valoración con estrellas, lo que facilitó la tarea de rellenar la interfaz de usuario. De esta forma, se garantizaba una experiencia de usuario fluida. A continuación, se muestra a los usuarios tanto el texto original transcrito en su idioma como la versión traducida y resumida en inglés. Lo más importante es que el usuario tiene pleno control para revisar y editar todo el texto generado por IA, así como para cambiar la valoración con estrellas antes de enviar la reseña. Incluso pueden volver a hablar para añadir más contenido. 

Aumentar la interacción y obtener estadísticas de usuario más detalladas
La función de reseñas por voz basada en IA tuvo un impacto positivo significativo en la interacción de los usuarios. Al permitir que los usuarios hablen en su idioma nativo, redBus consiguió que la longitud de las reseñas aumentara un 57% y que el volumen total de reseñas creciera de forma notable.

La nueva función ha conseguido que un segmento de la base de usuarios que antes no se atrevía a escribir una reseña ahora lo haga. Desde la implementación, los comentarios de los usuarios han sido muy positivos: los clientes valoran la precisión de la transcripción y la traducción, y consideran que los resúmenes generados por IA son una descripción general concisa de sus reseñas más largas y detalladas.

Gemini Flash, aunque está alojado en la nube, ha ofrecido una experiencia de usuario con una gran capacidad de respuesta. "Nuestros partners y partes interesadas nos han comentado que la capacidad de respuesta de nuestra nueva función de IA es tan rápida y fluida que parece que la IA se ejecuta directamente en el dispositivo", explica Abhi. "Esto demuestra la baja latencia del modelo Gemini Flash, que ha sido un factor clave en su éxito".

Una forma más sencilla de crear con IA

Para el equipo de redBus, el proyecto demostró cómo Firebase AI Logic y Gemini Flash permiten a los desarrolladores de aplicaciones móviles crear funciones que, de otro modo, requerirían una implementación de backend. De esta forma, se reduce la dependencia de los cambios del lado del servidor y los desarrolladores pueden iterar de forma rápida e independiente.

Tras el éxito de la función de reseñas por voz, el equipo de redBus está explorando otros casos prácticos de la IA generativa en el dispositivo para mejorar aún más su aplicación. También tiene previsto usar Google AI Studio para probar y mejorar las peticiones en el futuro. Para Abhi, la lección es clara: "Ya no se trata de configuraciones complejas de backend". "Se trata de crear la petición adecuada para desarrollar la próxima función innovadora que mejore directamente la experiencia de usuario".

Primeros pasos

Consulta más información sobre cómo puedes usar Gemini y Firebase AI Logic para crear funciones de IA generativa para tu aplicación.