Proyecto - Catálogo de eventos impulsado por IA

El Problema: "Una Aguja en un Pajar"

En una ciudad vibrante como Santiago, nunca faltan cosas que hacer. Desde conciertos underground y obras de teatro hasta festivales gastronómicos y exposiciones de arte, la ciudad está viva. Sin embargo, para la persona promedio, encontrar estos eventos es frustrantemente difícil.

Actualmente, el descubrimiento de eventos está fragmentado y es ineficiente:

1. El "Ruido de Instagram": La mayoría de los promotores dependen en gran medida de Instagram. Aunque es genial para lo visual, Instagram es terrible para la búsqueda. Los eventos suelen ser solo imágenes (flyers) sin texto buscable, enterrados en historias que desaparecen después de 24 horas. Intentar encontrar "jazz en vivo hoy" en Instagram es como tratar de buscar un libro específico en una biblioteca donde todos los libros están tirados en una pila en el suelo.
2. Fragmentación de Plataformas: Para tener un panorama completo, un usuario tendría que revisar media docena de sitios de venta de entradas diferentes (PuntoTicket, Ticketmaster, Passline, etc.) individualmente.

La gente termina perdiéndose experiencias simplemente porque no sabían que estaban ocurriendo.

La Solución: KEAI

Codisans construyó KEAI, una plataforma centralizada de descubrimiento de eventos que atraviesa el ruido. KEAI agrega eventos de todas las principales plataformas de venta de entradas y utiliza Inteligencia Artificial avanzada para entenderlos, categorizarlos y recomendarlos a los usuarios.

En lugar de hacer doom-scrolling a través de flyers, los usuarios obtienen un feed personalizado de eventos que coinciden con sus gustos específicos, horarios y ubicación.

Tecnología: Convirtiendo el Caos en Orden

Para hacer esto posible, Codisans aprovechó tecnología de punta para automatizar el trabajo pesado. Así es como resolvimos los desafíos técnicos clave:

1. El "Traductor Universal" (Estandarización Automatizada de Datos)

El Desafío: Las plataformas de eventos hablan diferentes idiomas. Una envía datos como un "Gig" con una "Hora de Inicio", otra como una "Función" con una hora de "Apertura de Puertas". Fusionar esto directamente crearía un caos. La Tecnología: Feeds RSS y Normalización de Datos

En lugar de revisar manualmente los sitios web, Keai se conecta directamente a los flujos de información (feeds RSS) de los principales proveedores de entradas.

• Ingestamos flujos de datos sin procesar de múltiples fuentes al instante.
• Como cada fuente formatea sus datos de manera diferente, construimos una capa de procesamiento inteligente que actúa como un "traductor universal".
• Reformatea y reestructura automáticamente los eventos entrantes —estandarizando fechas, precios y ubicaciones— para que cada evento en la base de datos de Keai siga el mismo estricto estándar de calidad, sin importar de dónde provenga.

2. El "Bibliotecario Inteligente" (Embeddings de IA y Recomendaciones)

El Desafío: La búsqueda tradicional es limitada. Si buscas "divertido", una base de datos estándar no te mostrará "Stand-up Comedy" a menos que esa palabra exacta esté en la descripción. La Tecnología: Vector Embeddings (Google Gemini) y LibSQL

KEAI utiliza Embeddings, una forma de traducir texto (descripciones de eventos) en una lista de números (vectores) que representan el significado.

• Analogía: Piensa en un bibliotecario que sabe que si te gustan "The Beatles", probablemente disfrutarás de un "Tributo a la Invasión Británica de los 60", aunque las palabras no coincidan. El bibliotecario entiende la vibra y el contexto.
• Utilizamos Google Gemini para leer cada evento y convertirlo en estos "vectores de significado".
• Cuando un usuario interactúa con eventos (me gusta, visualizaciones), calculamos su "vector de gustos". Luego medimos la distancia entre el gusto del usuario y los próximos eventos para recomendar la coincidencia perfecta.

3. El "Auto-Organizador" (Categorización con IA Generativa)

El Desafío: Los datos brutos de la web son desordenados. Un sitio puede llamarlo "Tocata", otro "Concierto" y otro "Música en Vivo". La Tecnología: IA Generativa (LLMs)

Empleamos IA Generativa como un editor inteligente. Antes de que un evento llegue al feed, una IA revisa los datos brutos:

• Estandariza el formato (arreglando fechas, direcciones y precios).
• Asigna categorías estándar (por ejemplo, "Música", "Teatro", "Vida Nocturna").
• Genera etiquetas relevantes automáticamente.

Esto asegura que cuando un usuario filtra por "Música", encuentre todo, independientemente de cómo lo haya etiquetado el sitio de entradas original.

4. La Experiencia (Tecnología Web Moderna)

La Tecnología: Laravel, React, Inertia.js y Mapbox

Para entregar estos datos a los usuarios, construimos una aplicación web ultrarrápida.

• Mapas Interactivos: Los usuarios pueden ver eventos que ocurren a su alrededor en un mapa (impulsado por Mapbox/Leaflet), filtrando por radio (por ejemplo, "Eventos a 2 km de mí").
• Navegación Fluida: El uso de Inertia.js permite que el sitio se sienta como una aplicación móvil nativa —cargas de página instantáneas y transiciones suaves— mientras corre sobre el robusto framework Laravel.

Conclusión

Con KEAI, Codisans no solo construyó un sitio web; construimos un motor inteligente que entiende el pulso de la ciudad. Al combinar la recolección automatizada de datos con la comprensión semántica de la IA, transformamos un panorama fragmentado y ruidoso en un camino claro y personalizado hacia el descubrimiento.