Aquest projecte és un assistent d'IA (aiDER) per a l'equip comercial de Schneider Electric. L'objectiu és traduir dades complexes de vendes en decisions accionables, ajudant a entendre quines oportunitats es guanyaran i, sobretot, per què.
- Model Predictiu (XGBoost): Entrenat amb dades històriques per predir l'èxit (WIN/LOST) d'una venda.
- Explicabilitat (SHAP): Analitza "el per què" del model, identificant els factors clau (antiguitat, competència, etc.) en cada predicció.
- Interfície Conversacional (Gemini + Streamlit): Un chatbot que tradueix l'anàlisi tècnica en llenguatge de negoci fàcil d'entendre.
Per executar l'assistent:
- Assegura que Python i les llibreries de
requirements.txtestan instal·lades. - Crea un fitxer
api_key.jsonamb la teva API key de Google Gemini. - Executa
streamlit run app.pyper llançar l'aplicació web.
- Anàlisi d'Oportunitats: Demana anàlisis de casos concrets, comparatives amb casos similars i explicacions de factors.
- Gestió del Pipeline: Genera llistes d'oportunitats prioritàries (més probables de guanyar) i un "radar de risc" (més probables de perdre).
- Consells Accionables: Ofereix suggeriments per millorar les opcions d'un cas basant-se en els factors negatius detectats.
El projecte demostra com la combinació d'un model predictiu (XGBoost), explicabilitat (SHAP) i un LLM (Gemini) pot crear una eina de negoci potent i fàcil d'utilitzar.
Developer: Carlos López, Jaume Mora i Jordi Roca