Proyectos / 2025
IA para retroalimentar a 11 startups en un bootcamp
Un flujo para i3lab de ESPOL que convierte audios de las sesiones y comentarios de mentores en informes listos para cada startup.
Antes · el problema
En los programas de i3lab, la retroalimentación a los equipos llegaba en audios de sesiones y en comentarios escritos dispersos. Convertirla en documentos formales significaba escuchar, transcribir, ordenar y copiar a una plantilla: trabajo repetitivo en cada documento.
Después · lo que se hizo
Un flujo por etapas. NotebookLM transcribe los audios; un GPT personalizado de i3lab, guiado por un archivo de instrucciones en YAML, combina transcripciones y retroalimentación escrita y produce un payload estructurado; un script en Python mapea ese payload sobre una plantilla de Word y genera el documento final.
Cómo se hizo
- 01
Cargar los audios de las sesiones en NotebookLM para obtener transcripciones.
- 02
Reunir transcripciones y retroalimentación escrita como insumos del GPT.
- 03
Definir en instrucciones.yaml la estructura, el tono y los criterios del documento.
- 04
Generar con GPT-5 un payload estructurado con el contenido de cada sección.
- 05
Mapear el payload sobre plantilla.docx con Python para obtener el documento final.
Resultado
11startups retroalimentadas con apoyo de IADocumentos con formato institucional generados a partir de los insumos originales, con estructura consistente y sin copiar y pegar entre archivos.
Herramientas
- NotebookLM
- GPT-5 (GPT personalizado)
- YAML
- Python
- Plantillas de Word
Aprendizaje
La IA rinde mejor cuando se le da estructura: separar instrucciones (YAML), contenido (payload) y formato (plantilla) hace que el flujo sea predecible, revisable y fácil de mantener.