Este caso práctico describe la creación paso a paso de una aplicación web básica que integra dos componentes de inteligencia artificial: un chatbot conversacional y un recomendador de contenido. Aprovechando plataformas no-code y APIs de IA, la solución se desarrolla sin escribir código, manteniendo un flujo claro desde el diseño hasta el despliegue.
1. Definición del alcance y los requisitos
- Objetivo de la app
Permitir a usuarios navegar una pequeña biblioteca de artículos y, a la vez, interactuar con un chatbot que responda dudas comunes y reciba sugerencias de nuevos temas. - Funcionalidades clave
- Registro e inicio de sesión de usuarios.
- Panel principal con listado de artículos.
- Chatbot integrado para asistencia y consultas.
- Recomendador de artículos basado en historial de lectura.
- Tecnologías no-code y servicios de IA
- Bubble.io para diseño, base de datos y workflows.
- OpenAI GPT-4 vía plugin de Bubble para el chatbot.
- Airtable como base de datos externa para almacenar métricas de lectura y perfiles de usuario.
- Zapier para orquestar flujos de datos entre Bubble y Airtable.
2. Diseño de la interfaz (UI)
- Wireframes en Figma
- Pantalla de login/registro: campos de email y contraseña, botón de OAuth (Google).
- Dashboard: tarjeta de bienvenida, buscador de artículos, sección “Recomendados para ti”.
- Página de artículo: título, contenido, botón “¿Tienes dudas?” que abre el chatbot.
- Chatbot flotante: ventana emergente en la esquina inferior derecha.
- Importación de diseño a Bubble
- Crear páginas y arrastrar componentes de texto, inputs y botones.
- Definir un reusable element para la ventana del chatbot, de modo que esté disponible en todas las páginas.
3. Modelado de datos y autenticación
- Usuarios
- Campos: email, contraseña, nombre, fecha de registro.
- Plugins de Bubble: habilitar “User Authentication” con email/password y OAuth.
- Artículos
- Campos: título, cuerpo de texto, etiquetas, fecha de publicación.
- Crear entries manualmente en el editor de datos de Bubble o importar CSV.
- Historial de lectura
- Estructura en Airtable con campos: user_email, article_id, timestamp.
- Pantilla de Airtable configurada con vistas filtradas por usuario para recomendador.
4. Flujo de datos y automatizaciones
- Registro de lectura
- Cada vez que un usuario abre un artículo, Bubble envía un webhook a Zapier.
- Zapier recibe el webhook y crea un registro en Airtable con usuario, artículo y hora.
- Cálculo de recomendaciones
- En Airtable, mediante un campo de fórmula y filtrado de vistas, se computan los artículos más leídos por cada usuario y los más recientes de sus categorías favoritas.
- Zapier extrae periódicamente (una vez al día) la vista “Recomendados” y envía la lista a Bubble, guardándola en un custom state del usuario.
5. Implementación del chatbot AI
- Plugin OpenAI en Bubble
- Instalar el plugin “OpenAI GPT-4” y configurar la API key.
- Definir un workflow que, al enviar un mensaje en el chat, llame al endpoint de completions con el rol de “assistant” y el contexto de la conversación.
- Contexto y prompts
- Enviar en cada llamada los últimos tres mensajes y un prompt inicial que describa al chatbot como “Asistente experto en la biblioteca de artículos de nuestra app, capaz de responder preguntas y sugerir lecturas”.
- Configurar temperatura baja (0.3) para respuestas más concretas.
- Manejo de estado de conversación
- Almacenar cada mensaje (usuario y asistente) en un array dentro de un custom state de Bubble.
- Mostrar los mensajes en un repeating group ordenado cronológicamente.
6. Integración de recomendaciones en la UI
- Sección “Recomendados para ti”
- En la página Dashboard, añadir un repeating group ligado al custom state que contiene las recomendaciones.
- Mostrar título breve y etiqueta de cada artículo, con enlace a la página de detalle.
- Actualización automática
- Cada vez que el usuario inicia sesión, ejecutar un workflow que solicite las recomendaciones al custom state, garantizando contenido fresco.
7. Pruebas y validación
- Pruebas de usuario
- Crear cuentas de prueba y consumir varios artículos.
- Verificar que cada lectura se registra en Airtable y que las recomendaciones en Dashboard reflejan el historial.
- Pruebas del chatbot
- Formular preguntas sobre el contenido (“¿Qué es un API?”) y validar coherencia de respuestas.
- Medir tiempos de respuesta (deben ser inferiores a 1 segundo tras la llamada a la API).
- Pruebas de seguridad
- Asegurar que solo usuarios autenticados pueden acceder a los workflows y datos.
- Revisar permisos de Airtable: la API key utilizada en Zapier debe tener acceso solo a las tablas necesarias.
8. Despliegue y mantenimiento
- Dominio y hosting
- Configurar en Bubble un dominio propio (por ejemplo, app.mibiblioteca.com) con DNS y SSL automático.
- Monitorización
- Usar el log de Bubble para revisar errores de workflows.
- Integrar Google Analytics y Mixpanel para analizar uso del chatbot y tasas de clic en recomendaciones.
- Escalabilidad
- Para mayor volumen de usuarios, considerar migrar el historial de lectura de Airtable a una base de datos SQL administrada, utilizando un connector de Bubble compatible.
- Ajustar cuotas de API de OpenAI y escalarlas según demanda.
Resultado final: en menos de una semana de trabajo, sin escribir código, se ha lanzado una aplicación web funcional que combina un sistema de autenticación, gestión de contenido, un chatbot AI conversacional y un motor de recomendaciones personalizado. Este flujo demuestra la potencia de las herramientas no-code y los servicios de IA para acelerar el desarrollo y ofrecer una experiencia de usuario enriquecida.