Qué construimos: IA para transformar reseñas en decisiones accionables

Para empresas que operan aplicaciones móviles de alto volumen, las reseñas de usuarios son una fuente enorme de información, pero también un caos difícil de procesar. Cada día llegan comentarios, reclamos, elogios y reportes de bugs, y leerlos manualmente es lento, costoso y poco escalable.

Frente a este desafío, desarrollamos Review Hunter, una prueba de concepto que convierte miles de reseñas dispersas en información clara, priorizada y lista para ejecutar, acelerando la mejora continua del producto.

El desafío: Cuando el feedback existe, pero el equipo no puede escucharlo a tiempo

El flujo tradicional de trabajo presentaba tres problemas centrales:

• Lectura manual y poco eficiente, que demoraba días en detectar issues críticos

• Falta de priorización clara, mezclando bugs, reclamos y sugerencias sin urgencia definida

• Pérdida de oportunidades, con insights valiosos diluidos entre cientos de comentarios

La pregunta era evidente: ¿Cómo transformar miles de opiniones sueltas en un sistema organizado, confiable y accionable?

Cómo lo construimos: La IA que convierte la voz del usuario en acción inmediata

Esta plataforma impulsada por IA es capaz de analizar, clasificar y transformar reseñas en tareas priorizadas para los equipos de producto. Lo que hace la solución:

Integración automática

• Conexión directa con App Store y Google Play

• APIs listas para incorporar nuevas fuentes de feedback

Análisis inteligente

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de sentimiento

• Clasificación por categoría: bugs, mejoras, UX, reclamos y feedback positivo

• Detección de patrones y tendencias emergentes

Acción inmediata

• Creación automática de issues en Jira, Linear o GitHub

• Priorización basada en impacto real

• Contexto completo en cada ticket: texto original, categoría, gravedad, historial y sentimiento

El resultado es un sistema que no solo analiza, sino que organiza, prioriza y ejecuta.

Resultados y aprendizajes: Del ruido al control

La puesta en práctica mostró un fuerte potencial:

• Reducción drástica del tiempo para detectar bugs críticos

• Menor carga manual para PMs, QA y equipos de soporte

• Roadmaps de producto más claros, basados en patrones reales de usuarios

• Alertas tempranas y priorización inteligente para actuar antes de que los problemas escalen