Mientras los LLM estándar todavía transmiten la primera respuesta JSON, Jev ya ha resuelto 13 tickets de soporte con 4 criterios estructurados. La clasificación instantánea supera a la generación lenta de texto.
Bonus 2: 13 support tickets in parallel by @0xnoonez While standard LLMs are still streaming the first JSON response, Jev has already resolved 13 support tickets across 4 structured criteria. Instant classification beats slow text generation every time.
El autor comparte una experiencia con Jev: al principio parecía complicado, pero encajó al entenderlo como 'no dejar que la IA escriba texto'. Con la gestión de consultas como ejemplo, el enfoque convencional vuelca todo en GPT o Claude para analizarlo, mientras que Jev plantea un enfoque distinto.
El prototipo usa IA para estimar la duda o el interés a partir de los movimientos del cursor o la pausa antes de hacer clic, observando el comportamiento del cliente y complementando explicaciones o sugiriendo comparaciones.
El autor creó una demo de atención al cliente en tiempo real para comercio electrónico con Jev y gpt-live-1, que sugiere productos recomendados al instante según el habla del usuario durante la conversación, brindando una gran experiencia.
