Las reseñas de los clientes pueden desvelar sus experiencias con un producto y servir como una fuente invaluable de información para los equipos de productos. Al monitorear continuamente estas reseñas a lo largo del tiempo, las empresas pueden reconocer cambios en las percepciones de los clientes y descubrir áreas de mejora. Analizar estas reseñas para extraer insights accionables permite tomar decisiones basadas en datos que pueden mejorar la experiencia del cliente y reducir la tasa de abandono. Sin embargo, con el creciente número de reseñas en múltiples canales, sintetizar rápidamente la esencia de estas reseñas presenta un gran desafío. El proceso suele consumir muchos recursos, requiriendo una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo humano, y aún así siendo propenso a errores humanos y demoras en identificar insights clave, temas recurrentes y oportunidades de mejora. Como resultado, los puntos problemáticos de los clientes pueden pasar desapercibidos y los problemas pueden escalar. Los últimos avances en inteligencia artificial generativa (IA) permiten nuevas aproximaciones automatizadas para analizar efectivamente grandes volúmenes de feedback de clientes y destilar los temas y puntos destacados clave. Una aplicación innovadora de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) permite automatizar el proceso de análisis de reseñas de clientes. Los LLMs son un tipo de modelo base que han sido preentrenados con grandes c...