| Resumen | Descripción | Componente | Prioridad | Terminación |
|---|---|---|---|---|
| Escalabilidad de la IA | *Comienza Epic el 1 de enero de 2025. Sprint 35-43 | Fecha límite de Epic: 31 de mayo de 2025* *Resultado clave 7:* Llevar/expandir los proyectos piloto de IA a 10 contextos de países más (5 idiomas de bajos recursos cubiertos), al tiempo que se garantiza que las herramientas de IA se adapten a las necesidades locales y se prueben en cuanto a confiabilidad y escalabilidad. Este proyecto épico se centra en la ampliación de las soluciones de IA a nuevos contextos nacionales, garantizando que las herramientas de IA sean eficaces en diversos entornos. Incluye la priorización de oportunidades de expansión, la capacitación de equipos locales, la adaptación de herramientas para idiomas con pocos recursos y el seguimiento del progreso para desarrollar una estrategia de ampliación sólida. *Puntos de historia:* Puntos máximos entre desarrolladores y colaboradores no desarrolladores (30-40) en 9 sprints: 4,5 meses. *Entregables:* # *Priorización del contexto – Fecha de finalización: 28 de febrero de 2025* * Identificar y priorizar nuevos contextos nacionales para la expansión de proyectos piloto de IA basándose en evaluaciones de viabilidad e impacto. * Involucrar a las partes interesadas para comprender las necesidades locales y adaptar las aplicaciones de IA a desafíos humanitarios específicos. * Crear una hoja de ruta para escalar, detallando cronogramas, recursos y resultados esperados. # *Localización y capacitación – Fecha de finalización: 30 de abril de 2025* * Reclutar e integrar equipos locales para implementar proyectos piloto en contextos nacionales seleccionados. * Diseñar y brindar programas de capacitación para equipar a los equipos locales con las habilidades necesarias para gestionar herramientas de IA de manera eficaz. * Adaptar las herramientas de IA para dar soporte a cinco idiomas con bajos recursos, garantizando la relevancia lingüística y cultural. # *Implementación piloto y validación – Fecha de finalización: 31 de mayo de 2025* * Implementar herramientas de IA en nuevos contextos piloto, centrándose en entornos de bajos recursos. * Probar y validar las capacidades de la IA en cada contexto para garantizar la confiabilidad y la usabilidad. * Monitorear e informar sobre el progreso de todos los nuevos pilotos, destacando los éxitos y los desafíos. # *Desarrollo de la estrategia de escalamiento – Fecha de finalización: 31 de mayo de 2025* * Desarrollar directrices de escalamiento integrales basadas en los resultados de los nuevos pilotos. * Documentar lecciones aprendidas, mejores prácticas y recomendaciones para futuras expansiones. * Crear un informe final que resuma los resultados del piloto y la hoja de ruta para futuros esfuerzos de ampliación. *Lista de verificación de inclusiones:* * Identificar y priorizar nuevos contextos nacionales para la expansión piloto de IA. ✅ * Reclutar y capacitar equipos locales para la implementación piloto. ✅ * Adaptar las herramientas de IA para que admitan idiomas con bajos recursos. ✅ * Probar y validar las capacidades de la IA en nuevos contextos. ✅ * Desarrollar pautas de escalamiento basadas en resultados piloto. ✅ * Monitorear e informar el progreso de todos los nuevos proyectos piloto. ✅ *Hitos y plazos:* * *Priorización de contexto completada:* 28 de febrero de 2025 * *Localización y capacitación finalizadas:* 30 de abril de 2025 **Implementación piloto y validación finalizadas:* 31 de mayo de 2025 **Desarrollo de la estrategia de escalamiento finalizado:* 31 de mayo de 2025 | AI | Alto | 16,67% |
| Investigación de IA | *Comienza Epic el 1 de enero de 2025. Sprint 35-44 | Fecha límite de Epic: 31 de mayo de 2025* *Fecha de entrega épica: 31 de mayo de 2025* *Resultado clave 4:* Establecer a signpostAI como la autoridad líder en el uso aplicado de la investigación de IA generativa para la ayuda humanitaria, publicando investigaciones innovadoras, participando en eventos de liderazgo intelectual y fomentando colaboraciones con instituciones de investigación clave. X cantidad de investigaciones publicadas por individuos + X cantidad de piezas de colaboración. Este proyecto se centra en mejorar la reputación de SignpostAI como líder de opinión en el sector de la IA humanitaria. Implica desarrollar directrices viables, fomentar colaboraciones y publicar resultados de investigación para dar forma al discurso sobre la IA responsable para aplicaciones humanitarias. *Puntos de historia:* Puntos máximos entre desarrolladores y colaboradores no desarrolladores (30 a 40) en 10 sprints, 5 meses. *Entregables:* # *Desarrollo de la guía – Fecha de finalización: 28 de febrero de 2025* * Desarrollar una directriz de IA humanitaria responsable (RAI) adaptada al sector de la ayuda (UKHIA?). * Realizar entrevistas con las partes interesadas para alinear las directrices con los casos de uso prácticos y las necesidades del sector. * Publicar la directriz finalizada en la plataforma SignpostAI y promocionarla a través de blogs y boletines informativos. # *Colaboración en investigación – Fecha de finalización: 31 de marzo de 2025* * Asociarse con instituciones clave para coautorar investigaciones colaborativas sobre aplicaciones de IA generativa. * Identificar y asegurar colaboradores para proyectos de investigación conjuntos y eventos de liderazgo intelectual. * Establecer un cronograma de investigación recurrente y entregar resultados preliminares para retroalimentación. # *Publicaciones y difusión – Fecha de finalización: 31 de mayo de 2025* * Publicar al menos tres trabajos de investigación, incluyendo trabajos individuales y colaborativos. * Organizar y participar en al menos dos eventos o conferencias de liderazgo de pensamiento. * Promocionar los resultados de la investigación a través de publicaciones de blogs, redes sociales y boletines informativos. * Realizar un seguimiento e informar sobre las métricas del impacto de la investigación, como citas y menciones en debates sobre IA humanitaria. *Hitos y plazos:* **Finalización del desarrollo de las directrices:* 28 de febrero de 2025 **Colaboración de investigación iniciada:* 31 de marzo de 2025 **Publicaciones y difusión finalizadas:* 31 de mayo de 2025 | AI | Alto | 27,78% |
| Autoevaluación de IA | *Comienza Epic el 1 de enero de 2025. Sprint 35-39 | Fecha límite de Epic: 31 de mayo de 2025* *Resultado clave 3*: Crear una evaluación automática que pueda ejecutarse en un porcentaje de consultas, de modo que no requiera una evaluación humana el 100 % del tiempo. El objetivo es reducir el tiempo humano dedicado a la evaluación en un 80 %. **¿Cómo lo calcularemos? >>Desarrollar un análisis de tickets de aprendizaje profundo basado en el marco de validación de tickets ya implementado. Este proyecto se centra en el diseño y la implementación de una herramienta de evaluación automatizada para optimizar los procesos de validación de tickets. El objetivo es reducir el esfuerzo manual y, al mismo tiempo, mantener la precisión y la eficiencia de los sistemas de IA en situaciones del mundo real. *Puntos de historia:* Puntos máximos entre desarrolladores y colaboradores no desarrolladores (30-40) en 5 sprints: 2,5 meses. *Entregables:* # *Análisis del marco de referencia –* Fecha de finalización: *28 de febrero de 2025* * Analizar el marco de validación de tickets existente para identificar brechas en el proceso. * Desarrollar una taxonomía de daños para clasificar y mitigar los riesgos potenciales asociados con las evaluaciones automatizadas. * Definir métricas de éxito para evaluar el rendimiento de la herramienta automatizada. # *Desarrollo del modelo –* Fecha de finalización: *31 de marzo de 2025* * Diseñar un modelo de aprendizaje profundo para evaluar las consultas de tickets según el marco de validación establecido. * Desarrollar una herramienta de evaluación automatizada para procesar un subconjunto de consultas. * Integrar la herramienta con Zendesk para alinearla con los flujos de trabajo existentes y las necesidades de los usuarios. # *Pruebas y validación –* Fecha de finalización: *31 de mayo de 2025* * Probar la herramienta en un porcentaje controlado de consultas del mundo real para medir su eficacia. * Validar la reducción del esfuerzo humano utilizando métricas de éxito predefinidas. * Perfeccionar la herramienta en función de los comentarios y los resultados de las pruebas. *Hitos y plazos:* **Análisis del marco de trabajo finalizado:* 28 de febrero de 2025 **Desarrollo del modelo finalizado:* 31 de marzo de 2025 **Prueba y validación de herramientas finalizadas:* 31 de mayo de 2025 | AI | Alto | 15,38% |
| Confianza en la IA | *Comienza Epic el 1 de enero de 2025. Sprint 35-40 | Fecha límite de Epic: 31 de mayo de 2025* Resultado clave 1: Desarrollar una evaluación integral de riesgos, una hoja de ruta y un marco de evaluación de datos que permita a los tomadores de decisiones de calidad recomendar si se deben utilizar o no interacciones de IA directas con el cliente, al tiempo que se garantizan los estándares de calidad y seguridad de Signpost. Este proyecto se centra en la creación y validación de un marco de evaluación de riesgos para las interacciones directas con el cliente mediante IA, garantizando estándares sólidos de calidad y seguridad. Incluye el desarrollo de directrices, modelos y herramientas para respaldar la toma de decisiones para implementar IA en contextos humanitarios, manteniendo al mismo tiempo la adaptabilidad en diversas ubicaciones piloto. *Puntos de historia*: Puntos máximos entre desarrolladores y colaboradores no desarrolladores (30-40) en 10 sprints, 5 meses. *Entregables:* # *Diseño y pruebas de flujo*: * Definir y probar flujos para evaluar las interacciones de IA para casos de uso directo con el cliente. * Desarrollar componentes modulares que admitan tanto procesos automatizados como con intervención humana. * Garantizar que los flujos sean adaptables en distintas ubicaciones piloto y contextos humanitarios. # *Marco y herramientas de evaluación de riesgos*: * Crear una taxonomía de daños para identificar, categorizar y mitigar los riesgos. * Desarrollar un modelo integral de evaluación de riesgos. * Cree un bot de evaluación de riesgos integrado con Zendesk o transferencias de agentes. # *Garantía de calidad y directrices*: * Validar la calidad del bot de evaluación de riesgos mediante pruebas rigurosas. * Desarrollar directrices de IA humanitaria responsable (IAR) adaptadas al sector de la ayuda. # *Análisis de datos y estándares*: * Revisar los datos piloto y establecer tendencias en fallas de contenido para fijar estándares claros sobre cuándo la IA debe responder o ceder ante los moderadores humanos. # *Marco Go/No-Go*: seleccione entre opciones de prueba limitadas para go/no-go. * Diseñar y probar un marco de toma de decisiones de tipo "aceptar" o "no aceptar" para evaluar la preparación de las implementaciones de IA directas al cliente. # *Implementaciones piloto*: * Lanzar asistentes y herramientas de voz de bajos recursos en ubicaciones piloto existentes (por ejemplo, Grecia, Kenia, El Salvador). * Recopilar comentarios e iterar en función del desempeño del piloto. *Hitos y plazos:* **Diseño y prueba de flujo finalizados*: enero de 2025 * *Bot de evaluación de riesgos implementado*: febrero de 2025 **Finalización del marco de trabajo Go/No-Go*: marzo de 2025 **Informe final sobre las decisiones de implementación de la IA*: abril de 2025 | AI | Alto | 31,58% |
| Protección de datos | Desarrollar estándares básicos para la protección de datos | Medio | 0,00% | |
| Orientación geoespacial | Operacionalizar 3 o 4 casos de uso utilizando datos geoespaciales para automatizar la toma de decisiones y acciones para la prestación directa de servicios con otros equipos (ERD, Clima, Salud) _Poner en funcionamiento 3 o 4 casos de uso junto con el clima, el efectivo y la salud_Conectar la API de Google Flood Hub y otros sistemas globales de alerta climática con protecciones de reducción de riesgos _Conectar la capa de datos principal del centro de mapeo global de Signpost para datos ambientales, económicos y de riesgo de conflicto _Realizar campañas publicitarias de prueba para validar el modelo a escala con agentes humanos emparejados con IA no supervisada " | Medio | 50,00% | |
| Dinero digital | Demostrar el concepto de que podemos enviar dinero digitalmente a 100 personas en un contexto piloto limitado _Finalizar el papeleo del contrato con Mastercard _Explorar Stripe _Crear una prueba de centavo de demostración con FX, transacciones y pagos | Medio | N / A | |
| Clasificación de datos | Crear la evaluación y análisis profundo de tickets, base de conocimiento y otros factores que nos permitan determinar nuestra confianza en IA directa al cliente. _Ejecutar análisis de LLM en toda la base de conocimiento y mensajes históricos para crear un esquema de clasificación _Crear un esquema de clasificación revisado con definiciones _Crear un análisis de tendencias de tickets históricos _Crear un formato de análisis de tendencias automatizado en el panel global _Crear la capacidad del panel para analizar errores y calidad de mensajes según la base de conocimiento y las variables de IA y los factores de tickets de ZD _Crear una visualización y recomendaciones de información sobre herramientas que detallen las tasas de éxito y las brechas en la base de conocimiento _Probar el etiquetado automático en Zendesk en contextos piloto _Implementar el etiquetado automático de todos los tickets | Medio | 0,00% | |
| Refinamiento de la IA | *Comienza Epic el 1 de enero de 2025. Sprint 35-42 | Fecha límite de Epic: 31 de mayo de 2025* *Resultado clave 6:* Refinar la moderación de Zendesk impulsada por SignpostAI para reducir el esfuerzo por respuesta (desde la apertura de la consulta hasta su finalización) en un 30 %, al tiempo que se mantiene o mejora la calidad de la moderación. Esta epopeya se centra en analizar y optimizar los flujos de trabajo de moderación de Zendesk a través de funciones impulsadas por IA. El objetivo es abordar los obstáculos, mejorar la eficiencia y mantener la calidad de las respuestas, todo ello mientras se recopilan comentarios para perfeccionar las herramientas y los procesos. *Puntos de historia:* Puntos máximos entre desarrolladores y colaboradores no desarrolladores (30 a 40) en 8 sprints, 4 meses. *Entregables:* # *Análisis del flujo de trabajo – Fecha de finalización: 28 de febrero de 2025* * Realizar un análisis de referencia de los flujos de trabajo actuales del moderador, incluidas las métricas de tiempo y esfuerzo. * Identificar cuellos de botella clave o tareas repetitivas dentro del proceso de moderación. * Colaborar con los moderadores para documentar los desafíos actuales y las áreas de mejora. # *Desarrollo de funciones: fecha de finalización: 30 de abril de 2025* * Desarrollar funciones específicas impulsadas por IA para ayudar con tareas repetitivas, como: ** *Etiquetado automático:* Automatice la categorización de las consultas de los clientes para ahorrar tiempo. ** *Generación de respuestas:* Proporcionar borradores de respuestas teniendo en cuenta el contexto a los moderadores. * Colaborar con Zendesk para optimizar la integración de IA para un uso fluido por parte de los moderadores. * Probar las nuevas funciones de IA para garantizar la alineación con los flujos de trabajo del moderador y las necesidades del cliente. # *Evaluación y refinamiento – Fecha de finalización: 31 de mayo de 2025* * Probar las nuevas funciones en entornos piloto y recopilar comentarios de los moderadores. * Medir y validar la reducción del esfuerzo por respuesta utilizando métricas de éxito predefinidas. * Perfeccionar las funciones en función de los comentarios y los datos de rendimiento para mejorar la usabilidad y la calidad. * Publicar un informe final que resuma: **Resultados de la reducción del esfuerzo. ** Lecciones aprendidas del piloto. ** Recomendaciones para escalamiento y mejoras futuras. *Lista de verificación de inclusiones:* * Realizar un análisis de referencia de los flujos de trabajo actuales de los moderadores y los tiempos de respuesta. ✅ * Identificar cuellos de botella clave o tareas repetitivas con moderación. ✅ * Colaborar con el equipo de Zendesk para optimizar la integración de IA para la moderación. ✅ * Desarrollar funciones de IA específicas para ayudar con tareas repetitivas (por ejemplo, etiquetado, generación de respuestas). ✅ * Probar y medir la reducción de esfuerzo por respuesta. ✅ * Refinar las funciones en función de los comentarios de los moderadores y las métricas de calidad. ✅ *Hitos y plazos:* **Análisis del flujo de trabajo finalizado:* 28 de febrero de 2025 **Desarrollo de funciones finalizado:* 30 de abril de 2025 **Pruebas y refinamiento finalizados:* 31 de mayo de 2025 | AI | Medio | 35,29% |
| Mapa de la experiencia del usuario | *Comienza el Sprint ÉPICO 34-41.* Recopile comentarios de usuarios y clientes para crear una hoja de ruta con etiquetas de Google y realizar mejoras constantes que hagan que el mapeo de servicios sea más utilizable, medido por la mejora del 200 % en la participación en los artículos de servicio. |# Investigar e investigar Mapa de servicios y compromiso de servicios antes y después del rediseño/estilo * Investigar y analizar la participación de los usuarios en el mapa de servicios antes y después del lanzamiento de Monorepo * Comparación de capturas antes y después del rediseño para determinar los cambios en la participación en el mapa de servicios. * Determinar la causa raíz a través de Analytics para comprender y realizar mejoras técnicas en el mapa de servicios para aumentar la participación de los usuarios y la promoción de los miembros en el mapa. * Alcance de los requisitos de Google Maps desde la página de Servicios # Realizar llamadas retrospectivas después del lanzamiento de Monorepo para desarrollar una hoja de ruta de mejora del sitio web * Programar una llamada con los equipos de cada país para recopilar comentarios de los usuarios y clientes específicamente sobre el mapa de servicios y la participación en los servicios, y capturarlos en un formato retrospectivo. * Analizar, crear y priorizar tickets en Jira en el estado actual, futuro y backlog para desarrollar una hoja de ruta de 3 meses * Diseño centrado en mejoras en el mapeo de servicios y la interacción con los servicios en general. * Sincronizar y colaborar con S&D para identificar y evaluar mejoras adicionales que se pasaron por alto en Retrospectiva, y definir la hoja de ruta tecnológica con los comentarios de S&D sobre las prioridades. # Implementar etiquetas de Google para todos los componentes definidos para todos los sitios rastreados en PowerBi o Google Analytics como nuestra fuente de datos * Conocer y confirmar los componentes de Google Tag (en caso de que sea necesario revisarlos desde la última vez que nos reunimos) * Desarrollar y probar etiquetas de Google para los componentes acordados identificados en Figma (filtros, cada categoría, botón Readspeaker, canales de contacto y mapa de servicios) y completar la configuración para cada sitio * Crear documentación de usuario sobre la función Etiquetas de Google, dónde y cómo se recopilan los datos, y subirla al Centro de ayuda * Compartir la funcionalidad de Google Tag con el equipo de S&D como parte de la sincronización y alineación del equipo. S&D debe estar al tanto de los componentes que los equipos están capturando * Conectar los componentes de Google Tag con Analytics y comunicarlos a los equipos de cada país sobre nuevos datos. * Confirmar que los datos y las mediciones extraídos de Google Tag sean precisos y correctos en nuestro Analytics # Lanzar mejoras y cambios en todos los sitios web o en sitios específicos (dependiendo de si es específico del programa) * Dirigir sesiones de UAT con el solicitante (cuando esté "Listo para el control de calidad") para garantizar que el rendimiento esperado sea preciso y correcto antes del lanzamiento / realizar ajustes de mejora en función de los comentarios continuos * Programar el lanzamiento de mapas de servicios y compromisos de servicios en los sitios el martes antes de que finalice Sprint * Analizar y supervisar el rendimiento posterior al lanzamiento para confirmar una mejor participación a través de comentarios y etiquetas de Google | | Medio | 0,00% | |
| Hipercuidado monorepo | *Comienza EPIC el 16 de diciembre de 2024. Sprint 34-37.* Lanzamiento de Monorepo y creación del primer sistema web satisfactorio y autosuficiente que Signpost haya tenido jamás, medido por una mejora en las puntuaciones de Lighthouse en dispositivos móviles y computadoras de escritorio: 100 % de rendimiento, 20 % de accesibilidad, 25 % de rendimiento de SEO. # Implementación del proceso de configuración de Monorepo y Directus en todos los sitios web de Signpost - *19 de diciembre de 2024* ## Comunicar la fecha y hora de lanzamiento programadas por correo electrónico y Teams a todos antes del lanzamiento oficial para garantizar un impacto mínimo y expectativas compartidas. ## Lanzamiento completo de Monorepo en todos los sitios de Signpost y todos los miembros responsables tienen acceso y permisos para realizar cambios de configuración. ## Compartir Anuncio global de Signpost después de que los sitios de los equipos se hayan puesto en funcionamiento con Monorepo para ingresar a la fase Hypercare durante 1 mes (tiempo dedicado para que el equipo de desarrollo esté manos a la obra para solucionar problemas, las solicitudes de funciones están fuera del alcance de la lista de tareas pendientes) # Mejorar las puntuaciones de 'Rendimiento', 'Accesibilidad', 'Mejores prácticas' y 'SEO' de Lighthouse según arquitectos e investigaciones internas - *enero de 2025*. ## Identificar e informar las mejoras de Lighthouse y agregarlas a futuros sprints para que los desarrolladores las implementen con el apoyo de los datos recopilados ## Analizar y establecer la prioridad de Lighthouse (1) SEO 25%, (2) Rendimiento 100%, (3) Accesibilidad 20% y (4) Mejores prácticas ## Tickets de mejora de acciones del equipo de desarrollo y cambios confirmados a través de la inspección de Lighthouse # [Post-implementación] Host Country Hypercare (solución de problemas) e identificación y priorización de mejoras de funciones - *31 de enero de 2025* ## Programe llamadas de control semanales o quincenales con los equipos de las distintas zonas horarias para analizar cualquier problema con su sitio web (posterior a la UAT) ## Los miembros de UAT Tech crearán tickets de Jira en los sprints actuales y futuros como lo consideren conveniente según el informe. ## Cierre la fase Hypercase el 31 de enero y comuníquese con el equipo de Signpost | Medio | 37,00% | |
| Ingestión de IA | *Comienza Epic el 1 de enero de 2025. Sprint 35-41 | Fecha límite de Epic: 31 de mayo de 2025* *Resultado clave 5:* Crear una estrategia y una hoja de ruta integrales para la creación de contenido de artículos y servicios con asistencia de IA en formatos de texto, audio y visuales, que culminen en el desarrollo de prototipos funcionales que mejoren la integridad de la base de conocimiento piloto en un 25 %. _Medido por el cambio en el porcentaje de campos nulos en los "resultados de búsqueda" del registro de bots a lo largo del tiempo._ Este proyecto se centra en la creación de una estrategia y herramientas para la creación de contenido impulsado por IA con el fin de mejorar la integridad y la relevancia de la base de conocimiento piloto. Implica analizar las deficiencias de contenido, diseñar prototipos e implementar soluciones en varios formatos, lo que garantiza mejoras mensurables en el rendimiento de la base de conocimiento. *Puntos de historia:* Puntos máximos entre desarrolladores y colaboradores no desarrolladores (30-40) en 7 sprints: 3,5 meses. *Entregables:* # *Análisis de brechas de contenido – Fecha de finalización: 28 de febrero de 2025* * Realizar entrevistas cualitativas con los interesados para determinar los tipos de consultas y formatos requeridos por los usuarios. * Evaluar las brechas de contenido existentes utilizando las métricas de “resultados de búsqueda” del registro de bot, centrándose en los campos nulos. * Identificar áreas donde se puede mejorar la funcionalidad del motor de búsqueda para alinearse mejor con las necesidades de los usuarios y reducir los resultados nulos. # *Desarrollo de la herramienta – Fecha de finalización: 30 de abril de 2025* * Diseñar y crear prototipos de herramientas asistidas por IA para crear artículos, fragmentos de audio y contenido visual. * Mejorar la funcionalidad “Solicitar un artículo” para permitir a los usuarios sugerir y priorizar las necesidades de contenido directamente. * Desarrollar funciones para la entrada de notas de contexto oral, permitiendo a los usuarios generar contenido estructurado. * Implementar la funcionalidad de etiquetado para mejorar la capacidad de descubrimiento de contenido en función de las solicitudes entrantes de los usuarios. * Probar prototipos en entornos piloto y recopilar comentarios para garantizar la usabilidad y la alineación con las necesidades de los usuarios. # *Implementación e iteración – Fecha de finalización: 31 de mayo de 2025* * Implementar herramientas de creación de contenido asistidas por IA en ubicaciones piloto. * Recopilar comentarios de los usuarios y perfeccionar las herramientas para mejorar la precisión y la facilidad de uso. * Medir las mejoras en la integridad de la base de conocimientos analizando los cambios en el porcentaje de campos nulos en los “resultados de búsqueda” del registro del bot. * Iterar sobre prototipos para alinearlos con los requisitos cambiantes de los usuarios y los resultados piloto. * *Hitos y plazos:* ** *Análisis de brechas de contenido finalizado:* 28 de febrero de 2025 ** *Desarrollo de la herramienta finalizado:* 30 de abril de 2025 ** *Implementación e iteración completadas:* 31 de mayo de 2025 | AI | Muy alto | 6,67% |
| Incorporación de IA | *Comienza Epic el 1 de enero de 2025. Sprint 35-40 | Fecha límite de Epic: 30 de septiembre de 2025* *Resultado clave 2*: Desarrollar documentación de incorporación integral, planes piloto y una experiencia de producto SaaS perfecta para SPAI a fin de aumentar la adopción por parte de los usuarios en 10 nuevos casos de uso. Esto incluye proteger los puntos finales de API, crear herramientas públicas y diseñar programas de capacitación para garantizar la accesibilidad y la preparación para la ampliación. Esta iniciativa se centra en crear una experiencia de incorporación escalable y accesible para los usuarios de SPAI. Incluye el desarrollo de infraestructura técnica, programas de capacitación y estándares de API para facilitar la adopción y la escalabilidad, al tiempo que garantiza la usabilidad en diversos contextos humanitarios. *Puntos de historia:* Puntos máximos entre desarrolladores y colaboradores no desarrolladores (30 a 40) en 10 sprints, 5 meses. *Entregables* # *Desarrollo de Infraestructura Técnica* – Fecha de finalización: *28 de febrero de 2025* * Proteja los puntos finales de inyección de contenido y cree un método fácil de usar para ingerir contenido externo. * Hacer que el producto generador de agentes de IA esté disponible en acceso abierto con un sistema de incorporación de creación de cuentas SaaS. * Actualizar las versiones y los permisos del generador de agentes para admitir flujos de trabajo colaborativos. * Crear documentación pública del sistema SaaS. # *Programas de capacitación y perfeccionamiento* - Fecha de finalización: *31 de mayo de 2025* * Diseñar y lanzar un programa de becas y capacitación en IA con un plan de estudios estructurado. * Realizar campamentos de entrenamiento mensuales para capacitar a las partes interesadas en el uso de productos de IA. * Crear y publicar un kit de herramientas de pilotaje de IA para moderadores/equipos de campo. # *Estándares de implementación de API y SaaS* - Fecha de finalización: *31 de julio de 2025* * Implementar medidas de seguridad de API, incluida autenticación, alcance, protección contra DDoS y limitación de velocidad. * Finalizar las integraciones de backend para permitir la adopción escalable de SaaS en múltiples ubicaciones piloto. * Probar y perfeccionar el sistema de incorporación de SaaS para prepararlo para la implementación. # *Soporte de lanzamiento e implementación* - Fecha de finalización: *30 de septiembre de 2025* * Implementar la plataforma SaaS en ubicaciones piloto identificadas. * Supervisar los procesos de incorporación y recopilar comentarios de los usuarios para identificar áreas de mejora. * Iterar y perfeccionar la experiencia de incorporación en función de los comentarios y el análisis. | AI | Muy alto | 0,00% |
| Resumen | Descripción | Componente | Prioridad | Terminación |
|---|---|---|---|---|
| [Con el pilar del Grupo S&D] Implementar una nueva orientación - Francia (Soliguide) | Esta epopeya consiste en crear una nueva configuración de Signpost ZD y evaluar/implementar un nuevo sitio web. | Implementaciones | Alto | 100% |
| Crear e implementar nuevos métodos para importar nuevos formatos de datos en Service Map | Usar formularios Kobo para crear enlaces que se pueden enviar y enlaces fuera de línea para formularios que se conectarán a Directus y usarán IA para leer datos en formatos no estructurados para crear nuevos borradores de mapeo de servicios. | Operaciones y soporte | Alto | 100% |
| Chatbot de IA - Fase 6 | * *Evaluación piloto y decisiones de escalamiento* (octubre - en curso) * *Hito*: Decisión basada en datos sobre P2 y escalamiento | AI | Medio | 100% |
| Chatbot de IA: Fase 5 | * *Ejecución piloto* (agosto - en curso) * *Hito*: Se completó el piloto P1 Human-in-the-Loop | AI | Medio | 100% |
| Chatbot de IA - Fase 4 | * *Preparación de la demostración y configuración del lanzamiento piloto* (julio) * *Hito*: Día de demostración y lanzamiento piloto limitado | AI | Medio | 100% |
| Chatbot de IA - Fase 3 | * *Desarrollo de MVP y preparación piloto* (mayo-junio) ** {{2024-05-01}}- {{2024-06-01}} * *Hito*: P1 MVP Bot y tablero listos | AI | Medio | 100% |
| Chatbot de IA - Fase 2 | * *Fase 2:* Evaluación de calidad y planificación P1 (abril-mayo) * *Hito:* Resultados de la evaluación de P0, hoja de ruta para P1 | AI | Medio | 100% |
| Chatbot de IA: Fase 1 | * *Iniciación y creación de prototipos* (febrero-abril) * Prototipo P0 listo para evaluación | AI | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva orientación - Tanzania | Lanzamiento de una nueva señal para Tanzania | Implementaciones | Medio | 100% |
| Mejoras del producto: herramientas de sistemas de empoderamiento de autoservicio | *Crear herramientas de sistemas de autoservicio que permitan a los equipos de soporte resolver problemas y alcanzar objetivos de forma autónoma.* 1. Disminuir el tiempo de resolución de tickets escalados X% 2. Aumentar el % de tickets de soporte resueltos por soporte y entrega *Declaración de misión* Ser pioneros en tecnologías escalables para el bien humanitario, transformando la forma en que la información y los servicios digitales llegan a quienes se encuentran en crisis. [https://rescue.app.box.com/integrations/officeonline/openOfficeOnline?fileId=1490255200515&sharedAccessCode=|https://rescue.app.box.com/integrations/officeonline/openOfficeOnline?fileId=1490255200515&sharedAccessCode=] | Innovación | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva orientación - Nigeria | Lanzamiento de una nueva señal para Nigeria | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva señal - Info Digna NYC | Lanzamiento de una nueva señal para Info Digna NYC | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva orientación: Sudán | Lanzamiento de una nueva señal para Sudán | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar del Grupo S&D] Implementar una nueva orientación: Yemen | Lanzamiento de una nueva señal para Yemen | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar del Grupo S&D] Implementar una nueva orientación: Libia | Lanzamiento de una nueva señal para Libia | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva orientación - Burkina Faso | Lanzamiento de una nueva señal para Burkina Faso | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva orientación: Malí | Lanzamiento de una nueva señal para Mali | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva orientación - República Dominicana | Lanzamiento de nueva señal para República Dominicana | Implementaciones | Medio | 100% |
| Optimización de productos: transición a una estructura de "monorrepositorio" para sitios web de señalización | En lugar de un repositorio para cada sitio, tendremos un repositorio para gobernarlos a todos. No es necesario reconstruir y volver a implementar el paquete NPM para la base de SP, simplemente podemos importar desde un archivo en el repositorio. No es necesario seguir pidiendo a los devops nuevos repositorios. No es necesario administrar los permisos por separado para cada una de las subcarpetas del repositorio. Todo en un mismo lugar *Marca por determinar* [~accountid:632e466aa84c7f79c385f6be] | Innovación | Medio | 100% |
| Mejoras del producto - Centro de mapeo de señalización | [*PRD*|https://docs.google.com/document/d/1TsLVxEaJGS7HiOE2seMNvhD1HxVthrIZXojMZ8Chjkk/edit] Quién: como líder del producto Qué: Esperamos construir una base de datos con una interfaz frontal, ya sea dentro o fuera de nuestra infraestructura existente, que nos permita tomar datos abiertos de diversas fuentes (datos climáticos, datos humanitarios abiertos y nuestros sistemas de datos y mapeo de servicios) para apoyar la asistencia humanitaria. Los equipos de respuesta y los organismos de coordinación pueden utilizar mejor los recursos, comprender las redes de servicios y ver cómo los servicios se superponen a las tendencias demográficas y ambientales. A medida que nuestro equipo continúa construyendo sistemas de mapeo orientados al cliente, vemos una posibilidad cada vez mayor de crear un centro de mapeo de múltiples capas para personal de respuesta humanitaria y tomadores de decisiones que combine nuestros datos de fuente cerrada con datos de fuente abierta de una multitud de fuentes y les permita analice las brechas de necesidades y reciba informes de tendencias automatizados basados en un conjunto de datos. Los tomadores de decisiones están interesados en la capacidad de orientar información o servicios de señalización basados en indicadores ambientales relevantes de conjuntos de datos de fuente abierta, es decir. mapas de situación socioeconómica, sistemas de alerta temprana de hambrunas, datos de sequías/inundaciones, datos de movimientos de población. Nuestro equipo también desea tener la capacidad de conectar temas de noticias regionales, locales y nacionales en tiempo real con tendencias e información geoespacial. Todos estos datos permitirían a nuestro equipo identificar a quién llegamos y ayudar a los tomadores de decisiones a asignar sus recursos. Para poder realizar esto hay multitud de preguntas que debemos responder: ¿Cuáles son nuestras fuentes de datos, dónde viven, en qué formatos están? ¿Qué infraestructura necesitamos para poder importar datos de varios estilos de informes? ¿Cuál es nuestra estructura de datos existente y qué infraestructura de sistemas necesitamos para incorporar fuentes de datos abiertas? ¿Cómo será nuestra pila de datos? ¿Deberíamos tener una base de datos o una multitud de bases de datos más pequeñas conectadas mediante llamadas a API? ¿Qué informes automatizados de datos ambientales se pueden realizar? ¿Cómo conectamos los datos del mapa con los procesos existentes que impactan y respaldan a los clientes? ¿Cómo podríamos superponer datos y crear filtros para brindarles a nuestros usuarios la capacidad de mostrar los datos que necesitan? ¿Cómo proporcionaremos visibilidad del acceso de los usuarios a equipos con diferentes necesidades y datos con diferente sensibilidad? Por qué: -Crear una base para desarrollar acciones tempranas o acciones anticipatorias de crisis. -Brindar a los socios y socios locales acceso a datos de toma de decisiones e información de coordinación. -Ampliar la capacidad de Signpost para utilizar información geográfica como medio para dirigir respuestas o proporcionar información. -Ampliar las posibilidades de promoción utilizando información geoespacial. -Apoyar al equipo de análisis de crisis para estandarizar más formas de analizar la información. -Posicionar a Signpost como líder en el trabajo climático emergente | Innovación | Medio | 100% |
| Mejoras del producto: LLMAI Chatbot (MVP) | [*PRD*|https://docs.google.com/document/d/1Dv5QH7w2cni2CwIYQ-j8le2PpXcJY-EKgKNInfBUrP8/edit?usp=sharing] Quién: como director de proyecto Qué: Seleccione un LLM de modelo básico y cree un chatbot humano en bucle en Zendesk con la base de conocimientos de Zendesk para ofrecer a los moderadores respuestas sugeridas. -Para trabajar en cualquier canal conectado a Zendesk -Para comenzar, se capacitará únicamente sobre información dentro de Zendesk. -Chatbot para usar información en nuestra base de conocimientos y luego, si eso no está claro, entrenamos hasta las respuestas del moderador. -Sería muy útil si tuviéramos 100 preguntas, 100 respuestas para cada país. -Necesita reconocer el país/localizar. ¿Estamos creando 35 bots o un bot localizable? -Reconocer lagunas en nuestra base de conocimientos. Debe tener especificaciones de calidad para un modelo fundamental. -Solo proporciona información precisa/verificada -Puede reconocer y responder al idioma. -No hablar en un lenguaje o patrones de habla antinaturales o incómodos -No hay respuestas espeluznantes, aterradoras o abusivas. -Consciente de las limitaciones -Sabe no causar daño Por qué: [Problema 1] Con más de 100 millones de personas desplazadas en todo el mundo, un marcado aumento de los conflictos armados, una creciente incidencia de desastres relacionados con el clima y dificultades económicas, cada vez más personas se ven obligadas a tomar decisiones que cambian sus vidas bajo coacción y con poca o ninguna información. sobre sus opciones. Signpost, el mayor proyecto de información en el sector de ayuda, solo atiende a aproximadamente el 3% de la población mundial de personas desplazadas. Las organizaciones de ayuda están abrumadas por la avalancha de solicitudes de información presentes en cada crisis, y la necesidad está aumentando hasta alcanzar los 1.200 millones de personas desplazadas por el clima para 2050. Por lo tanto, necesitamos soluciones que extiendan aún más nuestros limitados recursos. [Problema 2] La información errónea y la desinformación se propagan como la pólvora a través de las redes sociales en tiempos de crisis y agitación. Se espera que esta tendencia aumente con la incorporación de la IA generativa tanto por parte de actores difamados como de agencias humanitarias bien intencionadas pero con pocos recursos. La frecuencia de las actualizaciones de la información y el tamaño de la biblioteca de contenidos de Signpost plantean desafíos logísticos ya que los moderadores están familiarizados con una porción limitada de la información, lo que lleva a la subutilización de amplios recursos y a la posibilidad de citar información desactualizada. [Problema 3] Ya están surgiendo usos inseguros y potencialmente dañinos de la IA generativa como chatbots en el sector humanitario. Empresas privadas están lanzando chatbots sin capacitación y sin supervisión con incentivos para obtener ganancias y los comercializan en escenarios humanitarios nefastos, poniendo en riesgo a las personas más vulnerables. Queremos trabajar con Google.org en este Acelerador para incorporar una alternativa basada en evidencia. [Problema 4] Los equipos de respuesta humanitaria restan prioridad a la creación de información humanitaria cuando no existe y luchan por responder a las personas que necesitan información. Signpost se destaca como el único servicio de información de alta calidad y a escala global en el sector de la ayuda. Actualmente, cuando las preguntas entrantes revelan lagunas en nuestro conocimiento, los equipos editoriales crean contenido manualmente mientras los moderadores esperan para responder, lo que genera tiempos de espera más prolongados y cuellos de botella para los clientes. Los equipos de moderación también están limitados por el tiempo, especialmente para consultas de emergencia, por lo que no siempre pueden responder de inmediato, ya que los mensajes a menudo necesitan una investigación adicional para obtener respuestas precisas y pueden llegar en oleadas o en tiempos impredecibles, a menudo fuera del horario comercial habitual. [Problema 5] Signpost tiene una gran cantidad de datos en lenguaje natural sin explotar que actualmente se analizan mediante la entrada y limpieza de datos de formularios enviados manualmente que solo aprovechan una parte de los conocimientos posibles, lo que hace que sea más lento y menos efectivo difundir contenido basado en datos. Etiquetar conversaciones también es una parte de la carga de trabajo del moderador que requiere mucho tiempo y lo distrae de objetivos más críticos. | AI | Medio | 100% |
| Mejoras del producto: distribución de efectivo (MVP) | Quién: Como líder de producto Qué: Necesito que el equipo haga lo siguiente: - Desarrollar un MVP que incluya: 1. registro digital en una nueva marca de Zendesk, a través de Zendesk 2. proceso de admisión con formulario personalizado que incluya las preferencias de modalidad de entrega 3. investigar el valor y, si es posible, las conexiones con una API de efectivo en una organización o consorcio cerrado (solo IRC y Mercy Corps). 4. Crear un nombre, una marca y presentaciones para presentar un caso para obtener la aceptación dentro del liderazgo de Mercy Corps 5. Alinearse en posibles ubicaciones piloto Esto no incluye: 1. desarrollo de todo el sistema. 2. desarrollo e implementación de un piloto completo 3. creación de una base de datos central de casos para trabajar en consorcio (múltiples organizaciones de desembolso de efectivo) Por qué: Para que Mercy Corps pueda tener un concepto visual y claro para comenzar el proceso de involucrar a sus programas en la implementación de un sistema de efectivo digital a través de Signpost. Esto se realizará en tres fases (MVP), piloto y producto. Este sistema innovador permitiría transacciones transfronterizas seguras y eficientes, eliminando las barreras tradicionales y haciendo que el desembolso de la ayuda sea más rápido y más accesible para los beneficiarios en diferentes regiones. | Innovación | Medio | 100% |
| Optimizaciones de productos: agregue la etiqueta de Google a Signpost_Base | Agregar etiqueta de Google a Signpost_Base | Innovación | Medio | 100% |
| Optimizaciones de productos: investigación, análisis y/o pruebas | Optimizaciones de productos: investigación, análisis y/o pruebas * Específico para cambiar un proceso existente con el fin de aumentar el rendimiento y el resultado favorable. | Innovación | Medio | 100% |
| Mejoras del producto: investigación, análisis y/o pruebas | Mejoras del producto: investigación, análisis y/o pruebas * Específico para mejorar y cómo podemos avanzar para alcanzar un nivel de rendimiento mucho más alto para un proceso que aún no existe. | Innovación | Medio | 100% |
| Implementar un nuevo panel indicador - Servicios virtuales RAI | Apoye al equipo de Servicios Virtuales de RAI en la implementación de un sistema de atención de casos virtuales. | Implementaciones | Medio | 100% |
| Implementar Whatsapper - para sitios de señalización interesados | Implementar Whatsapper - para sitios de señalización interesados | Implementaciones | Medio | 100% |
| [Con el pilar S&D] Implementar una nueva orientación: Tailandia | Implementar Tailandia - nuevo sitio de señalización | Implementaciones | Medio | 100% |
| Implementar una nueva señal - Uganda | Implementar Uganda - nuevo sitio Signpost | Implementaciones | Medio | 100% |
| Implementar una nueva señal - Burkina | Implementar Burkina - nuevo sitio de señalización | Implementaciones | Medio | 100% |
| Implementar Nuevo Orientación - Perú | Implement Perú - nuevo sitio Signpost | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convertir Julisha a la plantilla global | Convertir Julisha a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Optimizaciones de productos: UX del sitio web + mejora del estilo para el año fiscal 24 | [*PRD*|https://docs.google.com/document/d/10qNNnDjbtBXtvCpMo0bxmn28LtjPDhokwZiECcNEAyo/edit] *- Fecha límite junio/julio 2024* Esto se centra en mejorar nuestros sitios web Signpost. Determine qué mejoras nos gustaría realizar, hemos identificado y qué nos gustaría tener al comparar nuestros sitios web con otros sitios web humanitarios. Carpeta del proyecto: [https://rescue.app.box.com/folder/230529781232|https://rescue.app.box.com/folder/230529781232|smart-link] | Innovación | Medio | 100% |
| Convertir Sheega a la plantilla global | Convertir Sheega a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convertir Importa Mi a la plantilla global | Convertir Importa Mi a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convertir Info Palante a la plantilla global | Convertir Info Palante a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convertir Info Palante Ecuador a la plantilla global | Convertir Info Palante Ecuador a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convierta Italia .Refugee.info a la plantilla global | Convierta Italia .Refugee.info a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convierta Simaet Bhatha .com a la plantilla global | Convierta Simaet Bhatha .com a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convierta Bolo-pk.info a la plantilla global | Convierta [http://Bolo-pk.info|http://Bolo-pk.info|smart-link] a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Implementar una nueva señal - Bangladesh | Implementar Bangladesh - nuevo sitio Signpost | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convertir Signpost-Test a la plantilla global | Convertir Signpost-Test a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |
| Convierta Settlein .support a la plantilla global | Convierta Settlein .support a la plantilla global | Implementaciones | Medio | 100% |