Construyo un ASISTENTE AUTÓNOMO que me envía REPORTES de VENTAS por EMAIL

Summary

El video ofrece una guía para construir un asistente de Inteligencia Artificial (IA) que funcione de manera autónoma, enviando diariamente un informe de ventas por correo electrónico. Se utiliza la plataforma de Open AI para crear un asistente analítico, que obtiene datos de Google Sheets y genera gráficas y estadísticas relevantes. La automatización incluye el uso de Make para conectar Google Sheets, Open AI y Gmail, y se destaca la importancia de la programación sin código y la personalización de gráficas según las necesidades. Además, se discute la automatización como una forma de asegurar que los datos de la empresa sean revisados de manera regular y se toman decisiones basadas en ellos. Finalmente, se calcula el costo de la automatización, destacando que la mayor parte del costo proviene del uso del code interpreter en lugar de los tokens de IA.

Takeaways

• 🤖 La inteligencia artificial y los chatbots son herramientas poderosas para la construcción de asistentes que pueden interactuar con los clientes y realizar tareas específicas, como reservar una cita o proporcionar información.
• 📈 Se puede utilizar la API de asistentes de OpenAI para crear un asistente de IA autónomo que funcione sin la necesidad de iniciar una conversación, como enviar un informe de ventas diariamente.
• 📊 Los asistentes de IA pueden generar gráficas y análisis de datos, lo que ayuda a tomar decisiones informadas basadas en la información de la empresa.
• 📧 El asistente descrito en el script envía un correo electrónico diariamente con un informe de ventas, incluyendo datos ficticios, el total vendido en euros, el número de pedidos, el precio medio por orden y los productos más vendidos.
• 📈 Los gráficos generados por el asistente incluyen una gráfica de barras que muestra el número de unidades vendidas por producto y una gráfica de tarta que muestra la distribución de ingresos por producto.
• 🔗 El proceso de automatización involucra herramientas como Make, que se conecta con Google Sheets (o cualquier fuente de datos) y luego con un asistente de OpenAI para analizar y generar el informe.
• 💬 OpenAI ofrece la capacidad de crear asistentes personalizados a través de su plataforma de desarrolladores, donde se pueden programar instrucciones específicas para el análisis de datos.
• 🛠️ El Code Interpreter es una herramienta clave que permite a los asistentes de OpenAI ejecutar código de Python para analizar y procesar datos, permitiendo la generación de métricas y gráficas.
• 📝 Make permite la automatización de procesos y la integración con múltiples aplicaciones, como Gmail o Slack, para enviar el informe de ventas por correo electrónico o mensajería.
• 💰 La automatización descrita tiene un costo asociado basado en el consumo de tokens de OpenAI y el uso de la sesión del Code Interpreter, siendo este último el componente más costoso.
• 📉 El modelo gpt 3.5 Turbo es más económico que el modelo gpt 4 Turbo, lo que impacta en el costo total de la automatización, aunque en el ejemplo dado el costo es mínimo y justifica la utilización diaria del asistente.

Q & A

¿Qué tipo de asistente de Inteligencia Artificial (IA) se describe en el script?

Se describe un asistente de IA que trabaja de manera autónoma, enviando diariamente un correo electrónico con un informe de ventas del día anterior, sin necesidad de iniciar una conversación para cada interacción.

¿Cómo se utiliza la plataforma de Open AI en este caso?

Se utiliza la plataforma de Open AI para crear un asistente analítico de ventas que puede generar gráficos y analizar datos de ventas, accediendo a un archivo CSV con información sobre las ventas.

¿Qué herramienta se utiliza para conectar la fuente de datos con el asistente de Open AI?

Se utiliza la herramienta Make, que actúa como un centro de automatización de procesos, conectando la fuente de datos (Google Sheets) con el asistente de Open AI y luego con una aplicación de correo electrónico para enviar el informe.

¿Qué información se incluye en el informe de ventas enviado por correo electrónico?

El informe incluye el total vendido en euros, el número de pedidos totales, el precio medio por orden, los productos más vendidos y dos gráficas: una de barras mostrando el número de unidades vendidas por producto y una de tarta que muestra la distribución de ingresos por producto.

¿Por qué es interesante la automatización descrita en el script?

La automatización es interesante porque permite visualizar de manera sencilla los datos importantes del negocio sin necesidad de utilizar dashboards o aplicaciones complejas. Además, asegura que los datos se revisen diariamente, lo que puede ayudar a tomar decisiones más informadas y basadas en datos.

¿Cómo se calcula el costo de enviar un correo electrónico con la automatización creada?

El costo se calcula en función del consumo de tokens por parte del asistente de Open AI y el costo de la sesión del code interpreter. Se multiplican los tokens de entrada y salida utilizados por sus respectivos precios y se suma el costo de la sesión del code interpreter.

¿Qué es un 'hilo' en el contexto de la automatización y por qué es importante mantener la interacción en un mismo hilo?

Un 'hilo' se refiere a una conversación en un mismo tema o tarea durante una sesión. Es importante mantener la interacción en un mismo hilo para evitar el costo adicional de iniciar múltiples sesiones del code interpreter, lo que podría triplicar el costo.

¿Cómo se puede personalizar el tipo de gráficos que el asistente de Open AI genera?

Se puede personalizar el tipo de gráficos enviando mensajes al asistente con instrucciones específicas sobre el análisis que se desea y las características gráficas que se quieren, como el tipo de gráfico (barras, líneas, puntos) y los colores de las barras.

¿Por qué es necesario el uso del code interpreter en el asistente de Open AI?

El code interpreter es necesario para que el asistente pueda ejecutar código de Python, lo que le permite analizar los datos del archivo CSV, calcular métricas como el número de pedidos vendidos o el importe total de las ventas, y generar gráficos a partir de esa información.

¿Cómo se puede mejorar la eficiencia de la automatización y reducir costos?

Se puede mejorar la eficiencia evitando iniciar múltiples hilos de conversación con el asistente, ya que cada hilo nuevo inicia una sesión del code interpreter con un costo adicional. Además, se pueden optimizar los mensajes y las solicitudes para minimizar el consumo de tokens.

¿Qué sucede si se utiliza el modelo GPT 4 en lugar del modelo GPT 3.5?

Si se utiliza el modelo GPT 4 en lugar del modelo GPT 3.5, el costo sería significativamente mayor, ya que el modelo GPT 4 es hasta 20 veces más caro tanto para la entrada como para la salida de tokens. Esto aumentaría el costo total de la automatización.

Outlines

00:00

🤖 Construcción de asistentes de IA y automatización de informes de ventas

Se discute la creación de asistentes de inteligencia artificial, específicamente la utilización de chatbots como el famoso Chat GPT. El video muestra cómo se ha utilizado la API de asistentes de OpenAI para crear un asistente que envía un informe de ventas diariamente vía correo electrónico, sin necesidad de interacción continua. Se describe el proceso de generación de gráficas y se destaca la sencillez de la automatización y su utilidad para la toma de decisiones empresariales basadas en datos.

05:01

📊 Integración de herramientas para el análisis de datos y envío de informes

Se explica cómo se ha utilizado la herramienta 'make' y OpenAI para crear un asistente que realiza un análisis de datos de ventas y envía un informe con gráficas. Se menciona la posibilidad de personalizar los tipos de gráficas y datos que se envían. Además, se discute la integración con otras aplicaciones de mensajería como Slack o Microsoft Teams para compartir información con todo el equipo de la empresa.

10:02

🔗 Proceso de conexión entre Google Sheets, OpenAI y Gmail

Se detalla el proceso de conexión entre Google Sheets como fuente de datos, el asistente de OpenAI para el análisis, y Gmail para el envío del informe. Se describe el uso de 'make' para automatizar la búsqueda y extracción de datos de Google Sheets, la creación de un archivo CSV y la interacción con el asistente de OpenAI para generar gráficas y analizar datos.

15:03

📈 Generación de gráficas y análisis con el asistente de OpenAI

Se profundiza en el proceso de generación de gráficas de barras y circulares por parte del asistente de OpenAI, así como en la solicitud de análisis específicos. Se menciona el uso del 'code interpreter' para ejecutar código de Python y obtener métricas de ventas. También se abordan los pasos para descargar imágenes de las gráficas y cómo integrarlas en un correo electrónico.

20:03

💬 Redacción y envío del informe de ventas por correo electrónico

Se explica cómo se utiliza el modelo GPT 3.5 para redactar el contenido de un correo electrónico en formato HTML a partir del análisis proporcionado por el asistente. Se describe el proceso de envío del correo electrónico con adjuntos y cómo se incorporan las imágenes de las gráficas en el cuerpo del mensaje. Se destaca la personalización del correo electrónico y la posibilidad de utilizar diferentes plataformas de mensajería.

25:03

💰 Análisis de costos asociados a la automatización y uso de OpenAI

Se realiza un análisis detallado de los costos asociados a la automatización, teniendo en cuenta el consumo de tokens y la utilización del 'code interpreter'. Se proporciona una comparación de precios entre el modelo GPT 3.5 y el modelo GPT 4, y se calcula el costo total de la automatización para un correo electrónico, que resulta en 4 céntimos. Se destaca la importancia de considerar los costos al utilizar soluciones de inteligencia artificial.

📝 Invitación a compartir ideas para futuras automatizaciones

Se hace un llamado a la audiencia para compartir sus ideas y necesidades en cuanto a automatizaciones o asistentes de inteligencia artificial que deseen construir. Se motiva a los espectadores a contribuir con sus sugerencias para que el contenido futuro del canal sea más relevante y alineado con las demandas prácticas. Se proporciona una dirección de correo electrónico para recibir propuestas y se cierra el video con un mensaje de despedida.

Keywords

💡Integración de aplicaciones

La integración de aplicaciones se refiere a la capacidad de conectar y permitir que diferentes softwares o servicios funcionen juntos de manera fluida. En el video, se utiliza la herramienta 'make' para integrar Google Sheets, donde residen los datos, con Open AI, donde se encuentra el asistente, y Gmail para el envío de correos electrónicos. Este proceso es fundamental para la automatización del envío de informes diarios de ventas.

💡Asistente de Inteligencia Artificial (AI)

Un asistente de IA es un programa diseñado para ayudar a las personas en una variedad de tareas, como responder a preguntas, procesar información o realizar acciones específicas. En el contexto del video, el asistente de Open AI se utiliza para analizar datos de ventas y generar informes y gráficos que luego se envían por correo electrónico.

💡Chatbot

Un chatbot es un tipo de asistente de IA que interactúa con los usuarios a través de un diálogo de texto, generalmente en tiempo real. Aunque en el video se menciona que a menudo se asocian los asistentes de IA con los chatbots, el enfoque es en un asistente que funciona en segundo plano sin la necesidad de interacción directa continua.

💡Automatización de procesos

La automatización de procesos se refiere a la utilización de la tecnología para realizar tareas repetitivas de manera automática. En el video, se describe cómo la automatización es utilizada para enviar diariamente un informe de ventas, lo que ahorra tiempo y mejora la eficiencia de la empresa.

💡Google Sheets

Google Sheets es una herramienta en línea de hojas de cálculo proporcionada por Google dentro de la suite de servicios de Google Drive. En el video, se utiliza como la fuente de datos de ventas que el asistente de IA analiza para generar informes.

💡Open AI

Open AI es una organización de investigación y desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial. En el video, se utiliza la plataforma de Open AI para crear un asistente de IA personalizado que puede analizar y procesar datos de ventas.

💡Gráficas de ventas

Las gráficas de ventas son visualizaciones que representan datos de ventas de una empresa en forma gráfica. En el video, el asistente de IA genera gráficas de barras y de tarta para mostrar la distribución de ingresos por producto, lo que ayuda a los negocios a tomar decisiones informadas.

💡Correo electrónico automatizado

El correo electrónico automatizado es el proceso de enviar mensajes de correo electrónico predefinidos o personalizados sin intervención manual. En el video, se describe cómo se envía un correo electrónico diariamente con un informe de ventas utilizando la automatización.

💡Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de examinar y interpretar datos para extraer información útil. En el video, el asistente de IA lleva a cabo un análisis de datos de ventas utilizando el 'code interpreter', lo que permite generar métricas y gráficos significativos.

💡Costos de automatización

Los costos de automatización hacen referencia a los gastos asociados con la implementación y ejecución de procesos automatizados. En el video, se discute cómo calcular el costo de enviar un informe de ventas automatizado diariamente, teniendo en cuenta los tokens de consumo de Open AI y los costos del 'code interpreter'.

💡GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT es un modelo de lenguaje utilizado en inteligencia artificial, especialmente diseñado para generar texto. En el video, se menciona el uso de modelos GPT 3.5 y GPT 4 para crear el asistente de IA, destacando la diferencia en costes entre estos modelos.

Highlights

Se habla sobre la construcción de asistentes de Inteligencia Artificial (IA) y cómo los asociamos con chatbots.

El creador utiliza la API de asistentes de OpenAI para crear un asistente de IA que trabaja autónomamente, enviando diariamente un informe de ventas.

El asistente de IA genera y envía gráficos que muestran información detallada de las ventas, como el número de unidades vendidas y la distribución de ingresos por producto.

Se puede personalizar el tipo de gráficos que el asistente de IA envía, como gráficos de barras, líneas o puntos.

La automatización permite visualizar datos importantes de negocio de una manera sencilla y sin necesidad de utilizar dashboards o aplicaciones.

El asistente de IA también actúa como un recordatorio diario del estado de la empresa, fomentando la toma de decisiones basadas en datos.

Se describe cómo se puede extender la utilidad del asistente de IA para enviar información a todos los empleados de la empresa a través de diferentes plataformas de mensajería.

La herramienta 'make' se utiliza para conectar la fuente de datos, como Google Sheets, con el asistente de OpenAI y luego con una aplicación de correo electrónico.

Se detalla cómo se realiza una solicitud a la base de datos para obtener datos de ventas y cómo se envían estos datos al asistente de IA.

Se explica que el asistente de OpenAI necesita acceso a herramientas como el code interpreter para ejecutar código de Python y crear gráficos.

Se discute la importancia de mantener una sola sesión del code interpreter para evitar un aumento en los costos.

Se muestra cómo 'make' se conecta con Gmail para enviar el informe de ventas y cómo se pueden incluir archivos adjuntos o imágenes en el correo electrónico.

Se utiliza el modelo GPT 3.5 para redactar el contenido del correo electrónico en formato HTML a partir de la información proporcionada por el asistente de IA.

Se destaca la importancia de analizar los costos asociados con la automatización y el uso de asistentes de IA, teniendo en cuenta el consumo de tokens y las sesiones del code interpreter.

Se calcula el costo total de la automatización, mostrando que el mayor costo proviene del uso del code interpreter, y no de los tokens.

Se compara el costo de usar el modelo GPT 3.5 Turbo con el modelo GPT 4 Turbo, destacando que el modelo GPT 4 es significativamente más caro.

Se invita a los espectadores a compartir sus ideas y necesidades para futuras automatizaciones o asistentes de IA, para que el contenido creado sea más relevante y útil.

Transcripts

cuando hablamos de construir asistentes

de Inteligencia artificial siempre

pensamos en chatbots pensamos en

construir un asistente con el que

nosotros o nuestros clientes puedan

conversar para de esa forma pues

resolver alguna duda concreta realizar

una determinada acción como reservar una

cita o simplemente pasar el rato y creo

que asociamos asistentes de Inteligencia

artificial con chatbots porque el

asistente de Inteligencia artificial más

famoso del mundo es un chatbot me

refiero obviamente a chat gpt pero en

este vídeo quiero enseñarte cómo he

utilizado la ap y de asistentes de Open

Ai para dar otra utilidad para crear un

asistente de Inteligencia artificial

autónomo un asistente que va a trabajar

para mí sin necesidad de que tenga que

estar iniciando con él una conversación

cada vez que necesite que me eche una

mano

Comencemos esto que estamos viendo aquí

es lo que hace diariamente el asistente

es un asistente que se encarga de

enviarme diariamente un email con un

reporte de las ventas del día anterior

en mi caso para este ejemplo he

utilizado ventas pero en tu caso podría

hacerte un reporte de las visitas a tu

página web del número de registros de

cualquier dato que tengas almacenado en

cualquier sitio vamos a ver brevemente

el email Pues mira lo primero que hace

es me dice cuánto vendía ayer por

supuesto son todo datos ficticios luego

te enseño de dónde está cogiendo los

datos me dice el total vendido en euros

me dice el número de pedidos totales el

precio medio por orden Cuáles son los

productos más vendidos y lo más

interesante de todo me enseña estas

gráficas estas dos gráficas que hay aquí

las acaba de construir el asistente esta

primera gráfica es una gráfica de barras

donde me muestra el número de unidades

vendidas por producto y la segunda es

una gráfica de quesito una gráfica de

tarta donde me muestra la distribución

de ingresos por producto donde vemos que

el producto que más ingresos nos genera

es la falda en este caso el asistente me

está enviando estos dos gráficos porque

se lo he pedido yo luego vamos a ver

cómo se lo he pedido Pero tú en tu caso

si en me de un gráfico de barras pues

quieres un gráfico de línea Pues también

puedes construir un gráfico de línea o

si en vez de un gráfico de quesito

quieres construir un gráfico de puntos

Pues también puedes hacerlo es la gracia

de este asistente que va a sa ver cómo

de una forma muy sencilla sin necesidad

de escribir Pues nada de código vas a

poder pedirle al asistente el tipo de

gráficas y el dato que quieres que te

envíe directamente a tu correo

electrónico Por qué esta automatización

me parece interesante por dos motivos

principalmente primer motivo me permite

ver los datos importantes del negocio de

una forma muy sencilla sin tener que

meterme en ningún dashboard en ninguna

aplicación y segunda razón me obliga de

cierta manera a ver los datos me

recuerda diariamente Cuál es el estado

de la empresa esto puede parecer una

tontería pero no lo es hoy en día casi

todas las empresas tienen datos Pero

esto no significa que todas las empresas

tomen decisiones basadas en datos tomar

decisiones basadas en datos no es algo

sencillo Porque suele ocurrir que el día

a día nos come que siempre Pues todos

los días tenemos tareas super urgentes

que hacer y acabamos despriorizado Pues

el analizar los datos el Mirar los datos

Y es muy frecuente que una empresa Pues

desarrolle un dashboard cojonudo con un

montón de datos un montón de gráficos

que luego nadie termina mirando Entonces

esto es una manera muy sencilla de que

todos los empleados de la empresa porque

obviamente pues este email se podría

enviar a todos los empleados de la

empresa es una forma sencilla que todos

los empleados tengan visibilidad sobre

lo que está ocurriendo sea las ventas

sea la las visitas sea los registros o

el dato que sea sea la métrica que sea

bueno visto esto Ahora sí vamos a ver

cómo lo he construido para que en caso

de que tú necesites construir Algo

similar puedas hacerlo empecemos viendo

las herramientas que he utilizado que ya

te las podrás imaginar Por una parte he

utilizado make que es una herramienta

pues una vieja conocida del Canal que ya

he subido muchos vídeos explicando Pues

cómo funciona y haciendo cositas y por

otra parte Open Ai también otro viejo

conocido del Canal con el que hemos

hecho bastantes cosas pero cómo funciona

esto Cómo se unen las piezas Cómo se

unen estas herramientas Pues en el

centro vamos a tener a make va a ser la

herramienta central y lo primero que

tiene que hacer make es conectarse con

la Fuente donde tengamos los datos mis

datos van a estar en un Google seeds

luego te lo enseño pero aquí tus datos

podrían estar en una base de datos como

mysql Bueno cualquier tipo de base

de datos o podrías extraer también datos

de pues eh tu e-commerce por ejemplo de

un woocommerce de un shopify o podrías

conectarte con el banco o sea podrías

contarte con cualquier fuente de datos

Así que lo primero que hace mik es pues

hacer una petición a la la base de datos

para obtener esos datos que necesitamos

analizar para luego poder enviar ese ese

reporte por email no entonces pues

hacemos la petición a la fuente de datos

la fuente de datos pues le proporciona a

make los datos que correspondan por

ejemplo las ventas de ayer para poder

hacer ese análisis y una vez que make

tiene esos datos tiene esa información

se conecta con un asistente de Open Ai

vale Ya sabes que Open Ai tiene

diferentes productos podemos hacer una

petición a un modelo en concreto como el

modelo gpt 3.5 o el modelo gpt 4 pero

desde el 6 de noviembre desde hace un

par de meses que también hemos hablado

bastante de esto en el canal Pues el 6

de noviembre lanzaron la ap De asistente

que te permite crear un asistente

Entonces en este caso lo que vamos a

hacer es pues crear un asistente en la

plataforma de Open que luego te enseño

de tal manera que make lo que va a hacer

es enviar los datos que ha recogido de

la base de datos a ese asistente el

asistente los va a analizar va a generar

ese análisis va a generar esos gráficos

que hemos visto y se los va a dar a make

Y entonces make una vez que tiene ya el

contenido lo que hace es conectarse con

una aplicación de correo electrónico

Como por ejemplo Gmail pues para poder

enviar el correo electrónico que hemos

visto visto antes El ejemplo lo he hecho

con gmail lo he hecho con un email pero

lo que te he dicho antes podríamos

enviar este mensaje por slack enviar

todo ese análisis enviar los gráficos a

un canal de slack donde esté toda la

empresa para que de esa forma pues toda

la empresa tenga visibilidad o incluso

podríamos enviar un análisis para el

canal de marketing otro análisis para el

canal donde está el agente de finanzas

vale es decir podremos hacer un análisis

y un mensaje diferente Pues por

departamento y obviamente digo slack

pero también podría decir Microsoft

teams o cualquier otra aplicación de

mensajería que utilices en tu empresa el

dibujo el diagrama que te acabo de

enseñar pues quedaba muy chulo está muy

bien para explicarte cómo se unen las

diferentes partes pero voy a enseñarte

ahora cada una de ellas Esta es mi

fuente de datos vale es un Google seats

Aunque lo que te he dicho podría ser una

base de datos en mysql en cualquier

tecnología entonces aquí tengo una lista

con todas las ventas donde para cada

fila tengo pues la fecha en la que se ha

realizado la compra un ID de la orden El

product ID o sea un identificador del

producto que se ha comprado el nombre

del producto la talla el número de

unidades y el importe total de la venta

vale Y aquí hay pues unas cuantas filas

con todas las ventas de Pues un Rango de

fechas determinado Aunque bueno la idea

sería que esto contuviera pues todas las

todas las ventas de la empresa Entonces

esta sería mi fuente de datos voy a irme

a la plataforma de openi Para enseñarte

el asistente vale estoy en la plataforma

de desarrolladores de Open platform

open.com vale si eres nuevo y todavía no

conoces qué es esto de las asistentes

Pues bueno básicamente te vas a

platform.pdf de los gpt pues no pueden

ser utilizados a través de interf sino

que pueden ser utilizados solo a través

de una Api es decir a través de la

plataforma de desarrolladores lo que

podemos hacer es crear una especie de

gpt que luego vamos a poder embeber o

vamos a poder conectar con otras cosas

Entonces el que he creado yo se llama

analista de ventas aquí pues puedes ver

la configuración al nombre analista de

ventas y vamos a ver la descripción que

bueno la descripción las instrucciones

que no es muy larga le he dicho Eres el

analista de datos de una empresa tu

trabajo es analizar los datos de las

ventas generadas por la empresa para

ayudar al equipo directivo a tener una

visión global del estado de la la

empresa y esto es importante le digo

tienes acceso a un documento en formato

csv con información sobre las ventas

pero si vuelvo hacia atrás y te fijas

aquí en el apartado de files no hay

subido ningún archivo Ahora vas a

entender Por qué cuando veamos lo que

hay en make Entonces ahora no hay subido

ningún archivo pero lo habrá es decir el

asistente tendrá acceso a ese archivo

con las ventas y para que el asistente

pueda analizar los datos Tenemos que

tener activo el code interpreter el code

interpreter Es una herramienta que le va

a permitir al asistente ejecutar código

de python que al final el código de

python es lo que le va a permitir pues

obtener esas métricas es decir pues el

calcular Cuántos pedidos se han vendido

el calcular el importe total de las

ventas y sobre todo es la herramienta

que le va a permitir al asistente crear

gráficos vale puede que estés pensando

Oye este tipo de automatización se

podría hacer haciendo una petición

directamente a la Api del modelo gpt 3.5

del modelo gpt 4 es decir podríamos

conectarnos con los modelos de Open sin

necesidad de crear este asistente Pues

bien no podrías hacerlo porque el modelo

gpt 3.5 el modelo gpt 4 son modelos que

reciben un input y generan un output

pero no son modelos que tengan acceso a

herramientas como el cod interpreter ni

son modelos con los que podamos

compartir un archivo para que un modelo

pueda utilizar archivos pueda utilizar

documentos tenemos que activar en un

asistente el code interpreter o el

retrieval Vale cuando hablamos con chat

gpt con la versión gpt 4 a través de la

interfaz de chat gpt estamos muy

acostumbrados a subirle documentos no y

estamos muy acostumbrados a pedirle que

busque en internet Pero eso buscar en

internet consultar archivos son herrami

entas a las que tiene acceso pues chat

gpt pero no son propiedades no son

capacidades que tenga de por sí el

modelo gpt 3.5 el modelo gpt 4 que es

con lo que interactuamos cuando hacemos

una petición al endpoint que nos permite

interactuar Pues con estos modelos

Entonces si tú quieres hacer una

automatización que requiera de utilizar

el cach interpreter o requiera de darle

acceso a la Inteligencia artificial a

algún documento en el formato que sea

vas a tener que crear un asistente vale

por eso Hemos creado aquí el asistente

entonces simplemente instrucciones muy

básicas c interpreter activo y los files

no tenemos ningún file Aunque luego

verás comoo tenemos que darle acceso al

archivo para que pueda analizarlo

entonces m a make vale que aquí es donde

está la amiga ves que hay muchas bolitas

de Open Ai Ahora vas a entender por qué

lo primero que hace este escenario de

make bueno por si no lo sabes vale make

Es una herramienta de automatización de

procesos muy parecida a zapier muy

parecida a Power automate que lo que nos

permite es conectar aplicaciones vale en

este caso vamos a conectar Google seats

que es donde están los datos con Open Ai

que es donde está el asistente con el

correo electrónico con gmail para poder

enviar al correo electrónico Aunque

podrías conectarlo con slack con teams

Vale al final es una herramienta que

tiene integración con un montón de

aplicaciones y de herramientas

diferentes Si te interesa aprender a

utilizar make Pues justo tengo un curso

que es el curso de automatización de

procesos con ia del que hablé pues

aproximadamente hace un mes mes y medio

en en un vídeo en el canal Entonces lo

primero que hace este escenario hace una

búsqueda sobre el Google seats vale Esto

está conectado con el Google seeds que

os acabo de enseñar aquí y lo que hace

es una búsqueda hacer una búsqueda tipo

Search vale con un filtro aplicado el

filtro que le he aplicado es que me

extraiga únicamente las filas es decir

que me extraiga únicamente las las

ventas cuya fecha vale es decir la

columna es fecha está filtrando por la

columna a cuya fecha sea igual a ayer

entonces para saber qué fecha era ayer

utilizo estas fórmulas de make entonces

una vez que hemos obtenido pues esos

datos que serán pues x filas 20 filas 30

filas dependiendo de las ventas que

tenga el negocio lo que hace este

escenario de make es crear un csv vale

coge todos esos datos y crea un csv un

fichero csv con esos datos entonces

claro una vez que tenemos el fichero csv

tenemos que darle acceso al asistente a

ese csv para que pueda luego hacer el

análisis con el code interpreter

entonces para ello lo que tenemos que

hacer es subir a Open Ai el archivo vale

si clicamos aquí en Open a Aquí hay una

serie de acciones que podemos

automatizar con make Eh bueno la más

típica es la segunda que es la que nos

permite pues interactuar con el modelo

gpt 3.5 o con el modelo gpt 4 la primera

acción la analizar imágenes la que nos

permite pues analizar imágenes con gpt 4

Vision que también lo vimos en otro

vídeo pero si bajamos por aquí hay una

acción que es subir un archivo esto no

significa subir un archivo a un

asistente concreto sino subir un archivo

es decir cuando utilizamos esta acción

en en openi en la plataforma de

desarrolladores si vas aquí al menú hay

hay un apartado que se llama files pues

lo que hace es subir un archivo aquí

vale donde están todos los archivos

luego Tendremos que relacionarlo eso con

un asistente Entonces lo primero que

hacemos Es subimos el archivo y una vez

que subimos el archivo lo que hacemos Es

mandar un mensaje al asistente esta

acción creo que la han añadido hace hace

No mucho la gente de make pero si clicas

en en openi en el simbolito Pues por

aquí hay una acción que se llama mensaje

a un asistente vale es decir Enviar un

mensaje a un asistente Entonces esto es

lo que necesitamos para poder pues

pedirle al asistente que nos haga ese

análisis que nos genere esas gráficas

con las características que nosotros

queramos porque si te has fijado en las

instrucciones del asistente en ningún

momento le dijimos qué tipo de gráficas

queríamos ni le dijimos pues qué tipo de

datos son los que queríamos analizar es

decir no le dijimos que nos analizara

las ventas o que nos dira el importe

total de las ventas no dijimos nada

simplemente le dijimos Pues el rol que

debía asumir que era el de un analista

de datos o un analista de ventas

entonces enviamos Ahora sí un mensaje al

asistente y es aquí donde le

especificamos eso que queremos Vale Voy

a darle aquí para que se haga un pelín

más grande y le digo realiza un breve

análisis de todas las ventas incluidas

en el documento mencionando los

siguientes datos total vendido en euros

número de pedios totales precio medido

por orden y ventas por producto vale por

eso en el email justamente lo que nos lo

que nos e lo que nos analizaba eran esos

datos vale porque se lo había pedido yo

así en el escenario de make si en vez de

total vendido en euros quisiera que me

calculara otra cosa pues simplemente

tendría que venirme aquí y editar este

mensaje editar este prom de alguna

manera aquí en el apartado asistente

Pues he tenido que seleccionar el

asistente es decir si yo abro este

selector pues me aparecen todos los

asistentes que he creado yo desde mi

cuenta y lo importante está por aquí

abajo vale veis que pone aquí file ids

que para que te aparezca eso tienes que

darle aquí a ver settings avanzado es

decir si no das a ver settings avanzado

pues no no te aparece pero si le das sí

te aparece entonces a través de este

campo lo que puedes es darle al

asistente acceso a un documento un

documento que tiene que estar

previamente subido a p por eso Hemos

utilizado esta acción de subir archivo

entonces aquí lo que le estoy pasando es

el file ID es decir cuando se ejecuta

esta acción de subir archivo Esto me

devuelve como output un file ID y ese

file ID es el que le tengo que pasar al

asistente vale por eso el asistente

cuando estábamos configurando por eso el

asistente no tiene aquí ningún archivo

porque el archivo se lo vamos a pasar

cada día es decir cada día vamos a

pasarle un archivo nuevo y se lo vamos a

pasar pues a través de make con esta

automatización Entonces el resultado que

va a generar esto es el mismo que si te

vas aquí al playground vale si yo me

fuera aquí al playground seleccionas el

asistente analista de ventas y me

pusiera aquí a hablar con el asistente

no y justamente mi mensaje fuera este de

aquí pues el output que me generaría el

asistente en el playground sería el

mismo que me va a generar a través de

make Entonces primero le pedimos esto

que nos haga análisis de las ventas

luego con el mismo módulo el de Enviar

mensaje a una existente le pedimos el

gráfico de barras vale y le decimos

genera gráfico con las siguientes

características pues le digo Quiero una

gráfica de barras vertical vale una

barchart vertical en el eje x el product

name en el eje y vale le especifico cómo

quiero que que esté la Gráfica Mira le

he dicho que que las barras las quiero

de color negro nos las Ha pintado de

color negro pero si quisiera de color

rojo pues se lo especifico aquí

importante aquí en thre ID tienes que

ponerle el thre ID que ha devuelto el

módulo anterior vale porque lo que

queremos es que make Converse con el

asistente pero sobre el mismo oilo si no

ponemos aquí el 3 ID y lo dejamos vacío

lo que va a hacer es que en cada una de

estas tres acciones que envía mensajes

al asistente va a abrir un nuevo hilo Y

eso nos va a perjudicar sobre todo a

nivel de costes que lo vamos a ver luego

entonces la tercera acción simplemente

es la del gráfico circular vale le digo

genera una gráfica con las siguientes

características pie Chart ingresos

agrupados por product name si quisieras

en vez de dos gráficas tres gráficas

pues simplemente habría que Añadir aquí

una cuarta acción una cuarta bolita

especificándose

las características de la Gráfica

Entonces esta primera sí que devuelve

texto pero la segunda es decir la

segunda y la tercera lo que devuelve

realidad es texto más imagen Es decir si

me voy yo al playground Mira vamos a

hacerlo voy a ir al playground y le voy

a decir pues que genere esta gráfica de

aquí vale simplemente voy a copiar

entonces antes de pegar aquí el texto lo

que hay que hacer es importar el archivo

es decir cargar el archivo csv que make

cargaría a través de esa acción de subir

archivo no Entonces le voy a dar aquí

selecciono el archivo es un csv ahora y

ahora que sí que lo he subido pues

simplemente voy a pegar el texto vale el

mismo que había en make el de genera la

Gráfica con las siguientes

características entonces Bueno aquí nos

está diciendo voy a carga el archivo

para analizar Su contenido Estos son

mensajes intermedios vale pasos

intermedios porque realmente si conoces

Cómo funcionan los estados de un ran

Pues el ran es in progress todavía pero

bueno como estamos en el playground Pues

nos está mostrando esos pasos

intermedios realmente make no se

enteraría de esos pasos intermedios

porque el asistente solo le va a

contestar a make cuando haya terminado

de hacer la acción que le hemos pedido

no lo interesante del playground es que

puedes ver qué está ocurriendo aquí mira

si ahí va si abres por aquí pues puedes

ver el código de python que está

ejecutando y si abres aquí pues puedes

ver también el código realmente lo que

ha hecho en el primer paso ya te digo

que son pasos intermedios Eh no deberían

Por qué importarnos en el primer paso

intermedio lo que hace es carga el

archivo para ver qué columnas tiene para

ver su estructura eh Y en el segundo lo

que hace ya utiliza una librería que es

matplot lip que es una librería de

python que lo que hace es generar

gráficos y utiliza esa librería pues

para para poder generar el gráfico que

le hemos pedido y nos genera esto de

aquí entonces el output que genera este

asistente es por una parte el texto que

vemos aquí debajo el aquí está la

gráfica de barras vertical tal más la

imagen a nosotros o a make lo que le

interesa realmente únicamente es la

imagen entonces Cómo podemos

descargarnos esa imagen no porque yo

aquí en el playground si clico el botón

derecho la imagen Se me descarga Pero

cómo puede descargarse me esa imagen

pues para ello hay que conectarse a un o

hay que hacer una petición a un vale No

es una acción que que make tenga dentro

de esta lista es decir no hay aquí ningú

ninguna acción que sea Descargar imagen

no sé si lo añadirán en un futuro lo que

nos toca en este caso es utilizar la

acción de make an Api call para

configurar nosotros la llamada al

endpoint correspondiente Entonces es

bastante sencillo Simplemente hay que

hacer una llamada a este endpoint que

vemos por aquí que es v1 files después

del files metemos el file ID y después

content es decir la petición que make

hizo a la asistente no pidiéndole que

generara el gráfico como respuesta nos

ha dado el texto que hemos visto en el

playground pero también nos ha devuelto

un file ID Entonces ese file ID lo

tenemos que utilizar ahora para hacer

una petición a este endpoint Y de esa

forma descargarlo vale No hay que

configurar mucho más es una petición de

tipo get y ya está no hay Body no hay

query String no hay nada simplemente es

hacer una petición al endpoint Entonces

esto lo que va a devolver es el archivo

en formato de datos esto hay que hacerlo

dos veces vale porque hay que

descargarse la imagen del gráfico de

barras y después la imagen del gráfico

circular Entonces ahora comento que es

est volo aquí pero entonces esa

información la vamos a utilizar a la

hora de enviar el email Vale tengo aquí

configurado el email y entonces cuando

configuras enviar un email a través de

Gmail en el apartado de attachments en

el apartado adjuntos pues puedes Añadir

archivos adjuntos especificando la Data

vale los datos del archivo no la URL

sino los datos concretos del archivo

entonces pues simplemente si clico yo

aquí puedo ver que el módulo número 9

que era el que hizo esta petición al

endpoint para descargar la imagen Pues

el body que ha devuelto es decir lo que

ha devuelto esa petición es pues los

datos los datos de la imagen en formato

en formato binario entonces simplemente

esos datos son los que meto aquí en el

adjunto vale Y además Gmail lo que te

permite es además de meterlos como

adjuntos luego meterlos dentro del lo

que es el cuerpo del del mensaje no

entonces el email que lo tengo aquí

formatado en en html pues contiene un

texto y además tiene incrustadas las

imágenes adjuntas vale por eso las

imágenes no aparecen aquí como adjuntas

sino que aparecen pues como parte del

del contenido entonces lo que es el

contenido del email lo que he hecho es

en vez de que Gmail le envíe exactamente

lo que el asistente nos contestó cuando

le preguntamos esta pregunta no de Oye

esta no esta de aquí cuando le dijimos

no lo de realizo un breve análisis pues

lo la respuesta que generó en vez de

enviarla directamente lo que hago aquí

es me conecto Ahora sí con el modelo gbt

3.5 es decir no me conecto con el

asistente sino me conecto solo con el

modelo gbt 3.5 y le digo Pues mira le

digo esto le digo redacta el contenido

de un email en formato html a partir de

la información que te proporcionará el

usuario y aquí en el rol de usuario le

meto el texto es decir en esta petición

lo que hago es cojo el contenido en

bruto que me respondió el asistente y le

pido a gbt 3.5 en este caso pues que a

partir de ese contenido en bruto redacte

un email para Juan sin utilizar

etiquetas de encabezado en formato html

vale y le digo Aquí por ejemplo que

despídete como tu vecino y amigo Open Ai

vale por eso aquí pone tu vecino y amigo

Open Ai digamos que en este módulo es

donde le indicaría a la Inteligencia

artificial Pues el estilo que debe tener

el email Esa es la razón de que haya

tantas bolas de Open Ai vale por hacer

recapitulación subimos al archivo

enviamos un mensaje al asistente

enviamos otro mensaje al asistente para

la gráfica de barras un tercer mensaje

del asistente para la gráfica circular

descargamos ambas imágenes y después le

pedimos a gpt 3.5 que nos redacte un

email bonito a partir del Análisis que

ha hecho el asistente y después de todo

eso lo enviamos por correo electrónico

Aunque lo que hemos dicho antes esto

podremos sustituirlo por slack por teams

o por cualquier aplicación de mensajería

entonces lo que voy a hacer ahora para

que veáis que funciona pues es darle al

Play vale Esto está configurado para que

se ejecute Bueno aquí Podrías poner la

configuración vale es decir aquí

podríamos decirle Pues todos los días a

las eh 9 de la mañana no o a las 99:46 o

por ejemplo Oye solo algunos días de la

semana no solo los lunes a tal hora o

solo los lunes y los miércoles esto ya

lo que tú quieras no tienes esa opción

de configuración pero make también

siempre tienes la opción de darle aquí

al Play y que se ejecute Pues justo en

este momento Entonces aquí podemos ver

en tiempo real Cómo se va ejecutando no

va vemos como lo que es enviar mensajes

al asistente pues eh tarda Por qué tarda

pues lo hemos visto en el playground no

porque el asistente tiene que pensar

tiene que pensar y hacer esos pasos

intermedios para poder generar la

respuesta Entonces lo voy a dejar que se

ejecute que debería tardar pues menos de

un minuto y vamos a ver si me me ha

llegado el email vale parece que ha ido

todo bien no ha habido ningún error y

Bueno mira si clicamos aquí en la bola

ya podemos ver aquí exactamente el

mensaje que se ha enviado si damos a

content Pues bueno podemos ver el

mensaje que se ha enviado que tiene

buena Pinta y ahora si voy al email Pues

tengo un correo nuevo que es el este de

aquí vale veis que pone ahí hace c

minutos me acaba de llegar y Bueno pues

tiene la misma información que el de

antes porque al final lo que ha hecho es

eh consultar la misma base de datos

Tenemos aquí el gráfico de barras que

pues podemos clicar y lo podemos

Descargar lo podemos hacer lo que

queramos con él es un gráfico que es

nuestro Y tenemos aquí el gráfico

circular para que veáis que la

información que analizado es cierta Mira

vamos a ir al Google seats y tengo por

aquí una una tabla dinámica que es un

resumen Vale Voy a ver si el filtro está

bien aplicado porque debería estar

filtrando por el 6 de febrero

efectivamente Aquí está filtrando las

ventas del 6 de febrero hoy es día 7 o

sea le he pedido al asistente realmente

que me haga un análisis de las ventas de

ayer y veis como la suma total es

195,65 que es efectivamente lo que nos

ha dicho el número de pedidos totales

aquí no aparece Pero si te vas a la

tabla pues podremos ver que son nueve

pedidos es decir estos de aquí y en las

ventas por producto pues por ejemplo

aquí pone que la por faldas hemos

ingresado 768 con8 Pues si venimos Aquí

vemos que falda 768 con8 vale no voy a

comparar todo datos pero los datos están

bien el análisis lo ha hecho

correctamente porque el cod interpreter

si no da errores normalmente funciona

bien al final lo que ha hecho es

ejecutar código de python y el código

puede estar bien puede estar mal pero si

está bien Lo más probable es que el

resultado sea correcto bien Ahora que ya

hemos visto cómo funciona ya hemos visto

cómo funciona todo el proceso vamos a

analizar los costes porque cuando

automatizamos un proceso con

Inteligencia artificial o cuando

construimos un asistente de Inteligencia

artificial hemos de tener en cuenta que

eso cuesta dinero y no es como chat gpt

que pagas una suscripción mensual y te

olvidas sino que Cuando hacemos

peticiones a la pid openi nos cobran en

función del consumo de tokens por lo que

siempre es un aspecto que tenemos que

tratar con cuidado el tema del coste

Pues bien Voy a analizar exactamente

cuánto me costaría cada uno de los

emails que se enviarían

diariamente Cómo podemos saber cuánto

nos ha costado esta automatización pues

para poder calcularlo primero hay que

entender cuánto Nos cobra Open Ai cuando

interactuamos con un asistente Y en este

caso como tiene el code interpreter

activado Nos cobra en función de dos

cosas primero en función de los tokens

que haya consumido el asistente cuánto

exactamente Pues nos lo dicen aquí si

utilizamos el modelo gpt 3.5 Turbo que

es el que he utilizado yo si utilizamos

la última versión la 0125 que la acaban

de lanzar es decir esta versión hace

referencia al 25 de enero o sea hace un

par de semanas no existía Pues esta

versión cuesta esto que veis aquí por

cada 1000 tokens en la entrada y los

tokens de salida son un poco más caros

cuestan el triple y cuestan esta

cantidad aquí no sé ni nombrar la

cantidad porque tiene tantos ceros que

que no puedo expresarla en céntimos

entonces bueno son

0.0005 por cada 1000 tokens de entrada

Entonces primero vamos a tener que pagar

en función de los tokens que ahora vamos

a ver cuánto hemos consumido y después

como teníamos el cod interpreter

activado nos van a cobrar 3 céntimos por

cada sesión Qué significa una sesión

pues una sesión es una conversación en

un mismo hilo durante creo que es una o

TR horas ahora mismo no me acuerdo pero

quiero decir con esto que cada vez que

inicies un hilo nuevo te cobran 3

céntimos vale por eso era importante que

make interactuara con el asistente en un

mismo hilo para de esa forma activar una

única sesión del code interpreter y no

tres porque eso haría que se triplicara

el coste entonces Cómo podemos ver los

tokens que ha consumido esta

automatización pues Si volvemos aquí al

playground vale veis que yo en el menú

tengo una opción que pone threads Igual

a ti no te aparece para que te aparezca

tienes que ir a settings y aquí donde

pone threads Tienes que darle aquí a

clicar visible para todos o para

cualquiera Vale y darle aquí a save

entonces que te aparece Entonces es muy

interesante esta sección de thre porque

aquí podemos ver todos los hilos que han

tenido lugar con nuestros asistentes

Entonces yo si me voy al último hilo voy

a poder ver la conversación que ha

tenido m con el asistente incluyendo

todos los pasos intermedios que decíamos

que m pues realmente no tiene acceso a

ellos no entonces pues bueno vemos como

en este caso el usuario que es m pues le

pide que realice un análisis utiliza el

cod interpreter pues para hacer este

análisis luego le preguntar a m por aquí

pues que genera el gráfico vemos como

genera el gráfico Y luego vemos cóm

genera el segundo gráfico entonces en

esta sección además de poder ver Pues

todos los mensajes lo cual es

interesante pues para ver qué está

sucediendo si vamos aquí arriba vale se

ve bastante chiquitito voy a hacerle

zoom veis que pone aquí tokens esta este

hilo ha consumido

9488 tokens 8637 de entrada y 851

entonces sabiendo los tokens de entrada

los tokens de salida y sabiendo los

precios que tienen los tokens de entrada

y los token de salida pues me he ido

aquí al mismo Google seats que estábamos

antes y he hecho esta tabla vale he

puesto aquí los datos y Simplemente hay

que multiplicar nos ha costado los

tokens de entrada nos han costado

0,004 es decir ni siquiera un céntimo y

los tokens de salida nos han costado

todavía menos porque aunque son más

caros Pues los tokens de salida son

menos vale al final los tokens de salida

son los son los tokens que representan

la respuesta que ha dado el asistente

que son menores entonces en total

nuestro consumo de tokens es

0.006 Es decir ni siquiera un céntimo

hemos gastado en tokens el coste más

importante de este asistente no están

los tokens sino que está en el code

interpreter que nos ha costado como

hemos dicho antes 3 céntimos es decir

que si sumamos ambas cantidades el coste

total de esta automatización de esta

conversación ha sido de 4 céntimos bueno

no llega a eso vale realmente Esto está

redondeado sería

0.036 3 céntimos del code interpreter y

0.006 de los tokens es decir que el 84

por del coste es del code interpreter

Qué hubiera ocurrido si en vez del

modelo gpt 3.5 hubiéramos utilizado el

modelo gpt 4 porque si no aquí la

sección de pring vemos como el modelo

gpt 4 Turbo es bastante más caro vale es

20 veces más caro tanto la entrada como

la salida el modelo gpt 4 Turbo es 20

veces más caro que el 3.5 pues

simplemente tenemos que actualizar aquí

los precios el de entrada sería 0.01 y

el de salida sería

0.03 es decir que los tokens nos habrían

costado pues ahora sí un poco más 0.11

es decir 11 céntimos y ahora sí pues los

tokens suponen un coste mayor que el cod

interpreter vale el coste total sería de

14 céntimos y pues as el 80% sería en

tokens aún así vemos como en este caso

en esta automatización pues como la

conversación es corta al final el coste

total es de 14 céntimos que 14 céntimos

al día Pues creo que nos lo podemos

permitir todos Bueno espero que el vídeo

haya resultado interesante que te sea

útil Pero antes de terminar el vídeo

quiero pedirte ayuda quiero que me

cuentes qué ideas tienes en mente Qué

tipo de automatizaciones te gustaría

construir si estás pensando en construir

algún asistente es decir si estás

pensando en construir algo relacionado

con la Inteligencia artificial algo

relacionado con el tipo de cosas que

construyo en estos vídeos pues me

gustaría que me lo contases Por qué

Porque bueno Ya te habrás dado cuenta

pero a mí lo que me gusta son construir

cosas vale de vez en cuando subo también

vídeos hablando de noticias de cosas

nuevas que han salido pero a mí el

contenido que me gusta crear realmente

es contenido como el de este vídeo donde

te explico cómo he construido una

automatización o un asistente para

resolver un caso de uso concreto

Entonces en vez de grabar vídeos

construyendo Pues automatizaciones

ficticias digamos o asistentes ficticias

me gustaría que lo que construyo fuera

lo más real posible y que se pareciese

al tipo de automatizaciones al tipo de

cosas que queréis construir vosotros es

decir quiero que me contéis Qué

necesidades tenéis qué estáis pensando

en construir para que de esa forma el

contenido que creé pues esté un poco

alineado con todo ese tipo de cosas que

tenéis en mente y de esa forma ganemos

los dos yo pueda crear pues contenido

más interesante para vosotros para la

gente que ve los vídeos y vosotros

podáis gracias al contenido que creo

pues aprender a construir justamente el

tipo de cosas que tenéis en mente Así

que lo dicho si me quieres echar una una

mano si te gustaría que en el próximo

vídeo hablase de cómo automatizar o

construir justo lo que tienes tú en

mente escríbeme con tu idea a esta

dirección de correo electrónico a ideas

@produces falta que me cuentes con todo

detalle con que me cuentes Pues un poco

por dónde van los tiros Qué tipo de cosa

Qué tipo de caso de uso el que quieres

automatizar pues con eso será suficiente

si veo que necesito entender mejor el

caso de uso pues ya te contestaré

pidiendo más información o lo que fuera

y ahora sí termina Este vídeo que como

decía espero que haya result resultado

interesante y nos vemos en próximos

vídeos