Cada semestre, cientos de estudiantes hacen las mismas consultas sobre matrícula fuera de horario y esperan respuesta inmediata. En la UPCH abordamos esa fricción con IA y una restricción clara: pasar de MVP a producción rápido, sin construir infraestructura RAG desde cero y cumpliendo la Ley de Protección de Datos Personales.
Construimos TanoBot con Vertex AI Search como RAG gestionado, FastAPI en Cloud Run autoescalable y un widget embebido con consentimiento expreso. Más que una solución puntual, lo concebimos como producto: base de conocimiento gobernada, observabilidad, SecOps con auditoría de IPs y accesos, métricas de calidad y handoff humano. Atendió 4.003 consultas sin caídas, 91% resueltas, 2,2 s promedio y 56% fuera del horario laboral.
Compartiré por qué Vertex AI Search aceleró el time-to-market, cómo preservamos información oficial con respuestas extractivas, cómo escalamos en días pico y por qué el 9% sin respuesta enseñó más que el 91% atendido.