Como la plataforma de venta de boletos de autobús en línea más grande del mundo, redBus presta servicios a millones de viajeros en India, el Sudeste Asiático y América Latina. El servicio es principalmente para dispositivos móviles, ya que más del 90% de todas las reservas se realizan a través de su app. Sin embargo, esto presenta un desafío importante para recopilar comentarios útiles de una base de usuarios que habla docenas de idiomas diferentes. Escribir opiniones es inconveniente para muchos usuarios, y una opinión escrita en tamil, por ejemplo, ofrece poco valor a un operador de autobús que solo habla hindi.

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

Simplifica los comentarios de los usuarios con un enfoque de voz primero

La experiencia anterior de opiniones en la app de redBus se basaba en texto, lo que presentaba algunos desafíos clave. "A nuestra escala, las opiniones confiables de los usuarios son fundamentales: generan confianza para los viajeros y brindan a los operadores estadísticas prácticas. Si bien nuestro sistema existente basado en texto nos sirvió bien, descubrimos que los clientes a menudo tenían dificultades para expresar su experiencia completa, lo que provocó que los comentarios de los usuarios carecieran de los detalles y la cantidad necesarios para brindar el máximo valor a los viajeros y operadores. Además, las barreras de idioma limitaban la utilidad de las opiniones, ya que las opiniones en un idioma no eran útiles para los usuarios ni los operadores de autobús que hablaban otro idioma. Nuestra principal motivación era aprovechar el poder expresivo de la voz y superar la barrera del idioma para capturar comentarios de los usuarios más auténticos y detallados", dijo Abhi Muktheeswarar, líder técnico sénior en ingeniería para dispositivos móviles de redBus.

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

Con Gemini Flash, la aplicación procesa la grabación de voz del usuario. Primero, transcribe el discurso a texto, luego lo traduce al inglés y, por último, analiza el sentimiento para generar automáticamente una calificación con estrellas y predecir etiquetas relevantes según el contenido de la opinión. Luego, crea un resumen conciso y completa automáticamente los campos del formulario de opinión con el contenido generado.

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

Durante la implementación, los ingenieros usaron un resultado estructurado, lo que permitió que el modelo de Gemini Flash mostrara respuestas JSON bien formadas, incluidas la transcripción, la traducción, el análisis de sentimiento y la calificación con estrellas, lo que facilitó la propagación de la IU. Esto garantizó una experiencia del usuario fluida. Luego, los usuarios ven el texto original transcrito en su idioma y la versión traducida y resumida en inglés. Lo más importante es que el usuario tiene control total para revisar y editar todo el texto generado por IA y cambiar la calificación con estrellas antes de enviar la opinión. Incluso pueden volver a hablar para agregar más contenido. 

Impulsa la participación y captura estadísticas más detalladas de los usuarios
La función de opinión por voz potenciada por IA tuvo un impacto positivo significativo en la participación de los usuarios. Al permitir que los usuarios hablen en su idioma nativo, redBus registró un aumento del 57% en la extensión de las opiniones y un aumento notable en la cantidad general de opiniones.

La nueva función logró atraer a un segmento de la base de usuarios que antes dudaba en escribir una opinión. Desde la implementación, los comentarios de los usuarios han sido abrumadoramente positivos: los clientes aprecian la precisión de la transcripción y la traducción, y consideran que los resúmenes generados por IA son una descripción general concisa de sus opiniones más largas y detalladas.

Gemini Flash, aunque está alojado en la nube, ofreció una experiencia del usuario muy responsiva. "Una observación común de nuestros socios y partes interesadas ha sido que el nivel de respuesta de nuestra nueva función de IA es tan rápido y fluido que parece que la IA se ejecuta directamente en el dispositivo", dijo Abhi. "Esto es una prueba de la baja latencia del modelo de Gemini Flash, que ha sido un factor clave en su éxito".

Una forma más sencilla de compilar con IA

Para el equipo de redBus, el proyecto demostró cómo Firebase AI Logic y Gemini Flash permiten a los desarrolladores para dispositivos móviles compilar funciones que, de otro modo, requerirían una implementación de backend. Esto reduce la dependencia de los cambios del servidor y permite que los desarrolladores iteren de forma rápida e independiente.

Tras el éxito de la función de opinión por voz, el equipo de redBus está explorando otros casos de uso para la IA generativa integrada en el dispositivo para mejorar aún más su app. También planean usar Google AI Studio para probar y realizar iteraciones en las instrucciones en el futuro. Para Abhi, la lección es clara: "Ya no se trata de configuraciones complejas de backend", dijo. "Se trata de crear la instrucción adecuada para compilar la próxima función innovadora que mejore directamente la experiencia del usuario".

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