Un asistente que pregunta lo correcto, en el lugar correcto.
HAI es el núcleo de Everythink: un motor conversacional 3D que ejecuta flujos de preguntas tipadas con la semántica de tu negocio, llevando el contexto a través de red, comunidad y sala. En producción desde 2016. No es un chatbot genérico, ni una promesa de 2026.
Cómo se ve el motor en tu app con tu marca.
Un asistente 3D hace preguntas tipadas, un grafo dirigido sin código enruta cada respuesta y un panel convierte la conversación en una capa de contexto estructurada. El motor de preguntas tipadas y el grafo condicional están en producción; la capa de avatares está Parcial — se muestra con honestidad más abajo.
Ilustrativo — capturas reales del producto próximamente.
No es un chatbot. Es un flujo de preguntas tipadas con el significado de tu negocio.
La mayoría de los asistentes generan texto libre y esperan que acierte. HAI ejecuta un grafo dirigido de preguntas tipadas — texto, audio, video, imagen, geolocalización, selección y más — para que cada respuesta se capture con estructura y el contexto siga la topología de tu organización.
- ✓Atención — un asistente que pregunta lo correcto, en el lugar correcto, en lugar de adivinar a partir de un prompt abierto.
- ✓Interés — 13 tipos de pregunta tipada llevan la semántica de tu negocio, con memoria de contexto a través de red, comunidad y sala.
- ✓Deseo — cada conversación construye una capa de contexto que consumen tus otros módulos: el matchmaking conecta, el panel informa, la promoción correcta llega a la persona correcta.
- ✓Acción — reserva una sesión y pon un flujo real frente a tu propio caso de uso. ✅
El trabajo que hace, el dolor que elimina, la ganancia que te queda.
HAI fue construido para atender, calificar y estructurar — no para improvisar. Aquí está el lienzo de valor, con cada ganancia respaldada por el motor, no por adjetivos.
Trabajos
Atiende 24/7. Califica leads. Captura datos estructurados. Guía procesos de punta a punta — onboarding, reclamos, certificaciones — sin perder el hilo.
Dolores
Chatbots que alucinan o que nunca aprendieron el negocio. Formularios que nadie completa. Datos no estructurados imposibles de explotar aguas abajo.
Ganancias
Respuestas precargadas con la semántica correcta significan cero alucinación en flujos críticos. Los datos nacen estructurados. Formalizado académicamente en el paper P-A1, con teoremas de enrutamiento y reconstruibilidad del contexto.
Ver el paper P-A1 →Honesto por diseño
«Cero alucinación» aquí es una afirmación precisa sobre flujos críticos: en esos flujos el asistente obtiene respuestas predefinidas y tipadas en lugar de generar texto libre, así que no hay nada que alucinar. Las garantías de enrutamiento y reconstruibilidad del contexto están escritas como teoremas en P-A1 — no se asumen. Etiquetamos cada capacidad de abajo con su estado real, y nunca promovemos un elemento Parcial a Producción.
Característica, ventaja, beneficio — con el estado de honestidad real.
Dos capacidades están en producción hoy. La fila de avatares 3D está Parcial — la mostramos como Parcial, exactamente como es.
| Característica | Ventaja | Beneficio |
|---|---|---|
| 13 tipos de pregunta tipada ✅ | Obtención multimodal | Capturas voz, foto y ubicación — no solo texto |
| Flujo de trabajo como grafo dirigido ✅ | Flujos condicionales sin código | El asistente se adapta a cada respuesta que recibe |
| Avatares 3D con voz localizada ⚠️ | Identidad y cercanía | Tu marca habla en el tono de tu audiencia |
Avatares 3D: Parcial hoy
Los avatares 3D con voz localizada están Parcial — la capa de avatar y voz es real, pero aún no está completa en producción en todos los canales e idiomas. El motor de preguntas tipadas y el grafo condicional que hay debajo están plenamente en producción. Te mostraremos exactamente dónde está la capa de avatar en una sesión en vivo, en lugar de exagerarla aquí.
Contexto que viaja a través de red, comunidad y sala.
Una conversación no es una cola plana. HAI mantiene una capa de contexto en cada nivel de la topología, para que el siguiente módulo siempre herede lo que el asistente ya aprendió.
- ✓Contexto de red ✅ — tu marca y tu identidad abarcan cada ubicación; una persona que regresa es reconocida en toda la red.
- ✓Contexto de comunidad ✅ — cada sucursal es un polígono real en el mapa con su propio panel; el asistente enruta al equipo correcto antes de responder.
- ✓Contexto de sala ✅ — pedidos, reclamos y certificaciones aterrizan cada uno en su área funcional, con la conversación que los produjo adjunta.
- ✓Memoria de contexto, formalizada ✅ — el enrutamiento y la reconstruibilidad del contexto están probados, no prometidos, en el paper P-A1.
Alimenta Matchmaking
Cada respuesta estructurada se convierte en una señal. El motor de matchmaking convierte esas señales en las conexiones correctas dentro de tu comunidad — misma capa de contexto, módulo distinto.
Matchmaking →
Corre en tu Whitelabel Network
HAI se entrega dentro de tu propia app con tu marca — web, iOS y Android — con una sola identidad en cada sucursal. El motor es el asistente; la red es el cuerpo en el que vive.
Whitelabel Network →Prueba el motor con tu propio caso de uso.
Una sesión: un flujo real de preguntas tipadas, el modelo de contexto red → comunidad → sala, y una mirada honesta a dónde está hoy la capa de avatares 3D.