Mi idea para el Hackathon del 10º aniversario de GKE

Descubre Sustainable Shopping Advisor, un microservicio AI en Google Kubernetes Engine que añade puntuaciones y recomendaciones de sostenibilidad en tiempo real a tiendas online, sin modificar su código ni interrumpir la compra.

25 sept 2025 • 2 min de lectura • Equipo Q2BSTUDIO

Inteligencia-Artificial-

En el Hackathon por el 10º aniversario de GKE desarrollé el Sustainable Shopping Advisor, un microservicio potenciado por inteligencia artificial que añade inteligencia de sostenibilidad en tiempo real a la tienda de demostración Online Boutique. La idea parte de una necesidad clara: las plataformas de comercio electrónico raramente ofrecen información ambiental comprensible, pese al interés creciente de los consumidores por elegir opciones más verdes. El resultado fue un agente de sostenibilidad en contenedor que corre sobre Google Kubernetes Engine y aporta puntuaciones y recomendaciones sostenibles directamente en la experiencia de compra.

La aproximación técnica fue no intrusiva: en lugar de modificar el código original de Online Boutique, el agente se conecta mediante APIs y emplea el Model Context Protocol MCP para contextualizar las consultas. Con el Agent Development Kit y el protocolo Agent-to-Agent orquesté agentes especializados que analizan atributos de producto, evalúan huella ambiental y generan recomendaciones prácticas integradas en el flujo de compra.

El principal reto fue habilitar una interacción fluida entre el nuevo microservicio y la aplicación existente sin romper nada. Desplegar en GKE facilitó la contenedorización, el escalado y la observabilidad del asesor, mientras que modelos avanzados como Gemini añadieron la capa cognitiva necesaria para interpretar datos y justificar recomendaciones. En poco tiempo pude demostrar cómo un cerebro de IA externo puede mejorar microservicios con scoring de sostenibilidad y recomendaciones accionables.

Esta prueba de concepto muestra que cualquier plataforma de e-commerce puede adoptar inteligencia verde sin reescrituras complejas. A futuro esta base puede evolucionar hacia métricas de sostenibilidad más ricas, lógica de recomendador mejorada y un servicio plug and play reutilizable para otras tiendas y marketplaces.

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