
Estudio de intent classification con BERT en e-commerce
Resumen práctico: cuándo BERT funciona en e‑commerce, cuántos ejemplos por intent, riesgos OOS y por qué hace falta control humano.

Resumen práctico: cuándo BERT funciona en e‑commerce, cuántos ejemplos por intent, riesgos OOS y por qué hace falta control humano.

4 capas para medir modelos de fraude sin etiquetas: proxies en producción, muestreo, backtest (30/60/90 días) y monitoreo de drift.

Cómo integrar Shopify con una VAT API: validar VAT/CUIT, usar webhooks, guardar metafields y asegurar cumplimiento fiscal.

Comparativa práctica entre filtrado colaborativo y modelos con atención: cuándo elegir cada uno según datos, costo y su impacto en CTR e ingresos.

Flujo para crear etiquetas solo tras 'order paid': validaciones, idempotencia, ruteo, reintentos y aviso por WhatsApp para evitar duplicados.

Ordená y unificá el recorrido omnicanal (Instagram, WhatsApp, tienda, soporte) para medir conversiones, reducir abandono y aumentar la recompra.