Informe Final AI-Pan

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Fundación Universidad del Norte 
Ingeniería Electrónica 
 
“AI-Pan: Máquina expendedora de productos 
de panadería potencializada con Inteligencia 
Artificial” 
 
Proyecto Final de Pregrado 
 
Responsables: 
• Hugo Ernesto Acevedo Sánchez 
• Wilmar David Caicedo Rambal 
• Diego Andrés Ortega Altamar 
 
Asesor: Christian G. Quintero M. PhD 
 
 
 
Barranquilla – Colombia 
 
 
 
 
 
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Contenido 
 
1. Introducción………………………………................................................................. 3 
2. Objetivos...................................................................................................................... 4 
2.1 Objetivo general…………………………………………………………………. 4 
2.2 Objetivos específicos…………………………………………………………… 4 
3. Delimitación……………………………………………............................................. 4 
3.1 Alcances………………………………………………………………………… 4 
3.2 Limitaciones…………………………………………………………………… 4 
3.3 Entregables………………………………………………………………………. 4 
4. Estado del Arte............................................................................................................ 5 
5. Descripción detallada................................................................................................ 10 
5.1 Requerimientos del proyecto………………………………………………….10 
5.2 Selección de tecnologías……………………………………………………… 10 
5.3 Descripción del sistema………………………………………………………. 14 
5.3.1 Estructura………………………………………………………………. 14 
5.3.2 IA………………………………………………………………………. 15 
5.3.3 Apartado mecánico…………………………………………………… 16 
5.3.4 Procesamiento…………………………………………………………. 17 
6. Resultados (Pruebas, resultados y análisis de resultados) ……………………… 18 
6.1 Metodología…………………………………………………………………….. 18 
6.2 Determinación del NTE……………………………………………………… 18 
6.3 Resultados…………………………………………………………………….. 19 
7. Conclusiones y recomendaciones............................................................................. 23 
Bibliografía............................................................................................................................ 24 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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1. Introducción 
La inteligencia artificial es una disciplina de la informática que se concentra en el 
desarrollo de sistemas capaces de llevar a cabo actividades que suelen ser realizadas por seres 
humanos, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción. Esta tecnología se encuentra 
cada vez más presente en distintos sectores, tales como la salud, finanzas, educación, 
entretenimiento, entre muchos otros. Esta tecnología tiene la capacidad de generar soluciones 
a medida que surgen diversos problemas revolucionando así la industria 4.0 como vehículos 
autónomos, reconocimiento de lenguaje, chatbots, automatización de procesos industriales, etc. 
En este sentido, se mostrará la implementación de una inteligencia artificial (IA) a una 
máquina expendedora con el fin de obtener una experiencia diferente y más personalizable que 
las máquinas expendedoras comunes que se encuentra en las calles. 
Las máquinas expendedoras comunes han sido una solución conveniente para satisfacer 
necesidades básicas en lugares concurridos, sin embargo, estas máquinas han sido construidas 
con base en una interacción estándar mediante un teclado alfanumérico haciendo que la 
experiencia sea poco personalizable y sin saber exactamente si el producto elegido es lo que la 
persona necesita. 
AI-Pan propone integrar inteligencia artificial, comandos de voz y mecanismos 
automáticos para expender productos de panadería como una solución alternativa en donde se 
adquieran los productos de panadería. Se espera que la incorporación de comandos de voz con 
inteligencia artificial haga el proceso de interacción con los usuarios más ágil, personalizable 
y amigable. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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2. Objetivos 
 
2.1 Objetivo general 
Desarrollar un prototipo de máquina expendedora de productos de panadería, 
potencializada con inteligencia artificial en la interacción con los usuarios. 
2.2 Objetivos específicos 
 
• OE1. Identificar las variables, técnicas de inteligencia artificial y estrategias de 
funcionamiento más apropiadas en la concepción del prototipo. 
• OE2. Diseñar, implementar e integrar el sistema inteligente, el de control y el hardware 
necesario dentro del prototipo. 
• OE3. Evaluar el desempeño del prototipo desarrollado en diversos casos de estudio. 
 
3 Delimitación 
3.1 Alcances: 
• El sistema contará con hasta cuatro diferentes productos disponibles. 
• El reabastecimiento de los productos se realizará de forma manual. 
• La interacción con el usuario se realizará con comando de voz. 
• La IA utilizada será meramente conversacional. 
• La IA solo escuchará y hablará en español. 
 
3.2 Limitaciones: 
• No se implementarán medios de pago en el sistema. 
• El sistema no contará con refrigeración o calentamiento de los productos. 
 
3.3 Entregables: 
• Prototipo (Hardware/Software) 
• Manual de usuario 
• Informes técnicos de avance y final. 
• Material audiovisual (póster, video, diapositivas) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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4 Estado del Arte 
En este apartado se revisaron proyectos en los cuales han abarcado desafíos de diferentes 
maneras sobre las máquinas expendedoras. Dentro de este estudio, se destacaron 10 proyectos 
donde comparten muchos aspectos que tiene proyecto y son los siguientes: 
Juice bot: [1] Es una empresa que ofrece jugos y batidos orgánicos frescos. Juice bot 
mantiene la frescura y calidad de sus productos, desde el proceso de cultivo hasta la entrega en 
sus quioscos. También se enfoca en la importancia de los productos orgánicos y la seguridad 
alimentaria. Así mismo Juice bot es una vending machine con una interfaz amigable mediante 
la cual se encarga de preparar y servir el producto que los usuarios deseen. 
 
Figura 1. Juice bot 
Piestro:[2] Piestro es una sofisticada máquina la cual se encarga de preparar pizza 
fresca y caliente gracias a sus mecanismos internos y que garantiza la calidad de sus productos. 
Además, gracias a su servicio automatizado en el que, al hacer el pedido de pizza, la máquina 
coloca los ingredientes a la masa pre hecha para luego ser cocinada y entregada. 
 
Figura 2. Piestro 
 
 
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Health food wall:[3] La Health food Wall es una tienda especializada en alimentos 
saludables y productos naturales. Ofrecen una amplia variedad de opciones orgánicas, sin 
gluten, veganas y bajas en azúcar. También cuentan con suplementos nutricionales y productos 
de cuidado personal naturales. Su objetivo es ayudarte a llevar un estilo de vida saludable y 
ofrecen asesoramiento personalizado gracias a su IA. Además, se puede destacar que sus 
productos se encuentran empacados en materiales biodegradables. 
 
Figura 3. Health food wall 
VEAT Market: [4] Veat es una red de máquinas expendedoras que brinda una variada 
gama de opciones veganas y vegetarianas para satisfacer las necesidades de esa población. 
Estas máquinas están distribuidas por toda Estocolmo y ofrecen ensaladas, wraps, jugos y 
deliciosos aperitivos. 
 
 
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Figura 4. VEAT Market 
 
SOS : [5] SOS es una cadena de vending machines especializada en productos hechos 
para las mujeres teniendo como propósito principal facilitar no solo productos estéticos como 
pintalabios, maquillaje, también productos esenciales para el día a día de una mujer. 
 
Figura 5. SOS 
 
 
8 
 
CAFE X: [6] CAFE X combina lo mejor de este último producto con la robótica, que 
crea una experiencia diferente e innovadora para los usuarios. La experiencia consiste en 
primero ordenar el café por medio de la app de CAFE X o en los mismos puestos de servicio. 
Al haber ordenado es posible ver como un brazo robótico se encarga de preparar y servir la 
bebida en tiempo real para luego ser entregada al usuario. 
 
Figura 6. CAFE X 
 
 
 Farmer’s Fridge: [7]La máquina expendedora Farmer's Fridge es una forma de 
obtener alimentos frescos y saludables. Estas máquinas están ubicadas en diferentes lugares y 
ofrecen una variedad de ensaladas, yogures, sándwiches y otros alimentos nutritivos. Los 
productos se preparan diariamente con ingredientes frescos. Además, las máquinas están 
equipadas con tecnología que monitorea la frescura de los alimentos y los retira si no cumplen 
con los estándares. 
 
Figura 7. Farmer’s Fridge 
 
 
 
 
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Vinny: [8] Vinny es una empresa que instala máquinas expendedoras llamativas y 
llenas de alimentos saludables producidos por emprendedores locales. Las máquinas de Vinny 
utilizan una pantalla táctil que proporciona información detallada sobre cada producto y se 
desinfecta automáticamente con luz UVC. En la actualidad, estas máquinas se pueden 
encontrar en diversas oficinas corporativas y espacios de coworking en Londres. 
 
Figura 8. Vinny 
 
 
Fresh and frozen solutions:[9] Se describe una alternativa que ofrece opciones de 
alimentos frescos y saludables, como ensaladas, envolturas y refrigerios. Se están 
proporcionando soluciones para almacenar alimentos frescos y congelados, como máquinas 
expendedoras de helados y gabinetes inteligentes. Además, se ofrecen opciones de alimentos 
envueltos individualmente, incluyendo opciones más saludables. Adicionalmente se están 
desarrollando soluciones integrales de comidas las 24 horas del día. 
S.O.S (Plan de negocios) [10]: Plan de Negocios de S.O.S. vending machine presenta 
un proyecto innovador de máquinas expendedoras que brindan el servicio de distribución y 
abastecimiento de productos de primera necesidad, como artículos de tocador y productos de 
farmacia sin prescripción médica, ubicadas dentro de los terminales terrestres de las diferentes 
compañías de transporte terrestre en Perú. El objetivo es satisfacer las necesidades de los 
consumidores y generar rentabilidad para los inversionistas. 
 
 
 
10 
 
A continuación, se mostrará el resumen del estado del arte en la siguiente tabla. 
Referencias. Interacción 
con usuario. 
Sistema de 
dispensación. 
Refrigeración/
Calentamiento
. 
Producto en 
venta. 
Presentación 
del producto. 
[1] Pantalla táctil. Vaso con 
jugo. 
Compuerta 
automática. 
No contiene. Jugos 
naturales. 
Vaso plástico. 
[2] Pantalla táctil. Ingredientes 
caen a la 
pizza. Pizza 
es expulsada. 
Horno 
integrado para 
cocción. 
Pizza. En caja de 
cartón. 
[3] Pantalla táctil. Compuerta 
cerrada con 
electroimán. 
Refrigerado. Comida 
vegana. 
En cajas de 
plástico. 
[4] Pantalla táctil. Tornillos sin 
fin. 
Refrigerado. Comida 
vegana. 
Recipientes 
orgánicos. 
[5] Pantalla táctil. No especifica. No contiene. Productos 
femeninos. 
Recubrimiento 
de cartón. 
[6] Pantalla táctil. 
Aplicación 
móvil. 
Brazo 
robótico. 
No contiene. Productos 
cafeicos 
recién hechos. 
Vaso de cartón. 
[7] Pantalla táctil. Tornillo sin 
fin. 
Refrigerado. Alimentos 
orgánicos. 
Envases 
plásticos. 
[8] Pantalla táctil. Tornillo sin 
fin. 
No contiene. Snacks 
dietéticos. 
Envases varios. 
[9] Pantalla táctil. Tornillo sin 
fin. 
Refrigerado. Comida 
saludable. 
Envases 
plásticos. 
[10] Teclado 
numérico. 
Tornillo sin 
fin. 
No contiene. Artículos de 
primera 
necesidad. 
Envases varios. 
Tabla 1. Estado del arte resumen 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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5 Descripción detallada del proyecto 
5.1 Requerimientos del proyecto 
La máquina expendedora consiste en 3 elementos principales, la estructura física donde se 
contienen los componentes electrónicos y mecánicos, la IA con sus comandos de voz 
embebidos y el sistema mecánico dispensador. Además, se tomaron en cuenta requerimientos 
de diseño como son: 
• Producto con empaque: Al tener un producto empacado, este, será más higiénico 
como también sería fácil de entregar al usuario. 
 
• Conversación potencializada con IA: La potencialización de la máquina expendedora 
con una IA garantiza una interacción que puede ser personalizada dependiendo de las 
necesidades del cliente como, por ejemplo, sugerencias, contenido de los productos e 
información variada relacionada. 
 
 
• Información detallada del producto exhibido: Al brindarle al usuario información 
detallada acerca del producto de su preferencia permitirá que el usuario tenga una 
escogencia más acertada del producto que quiere. 
 
• Mecanismos dispensadores de productos: La integración de mecanismos 
dispensadores adecuados permitirá la correcta entrega de los productos que el cliente 
desee. 
 
5.2 Selección de tecnologías 
Con el fin de satisfacer los requerimientos y de cumplir el propósito del proyecto se decidió 
realizar un proceso de selección de tecnologías donde se escogieron las más adecuadas 
dependiendo de los requerimientos y necesidades del proyecto. El código de colores es el 
siguiente: 
• Verde: Satisface la variable. 
• Amarillo: Satisface la variable, pero con limitaciones. 
• Rojo: No satisface la variable. 
 En total 8 tipos de tecnologías fueron escogidas dadas las condiciones que el equipo de 
trabajo tuvo en cuenta para obtener los mejores resultados. Estas tecnologías son las siguientes: 
 
1. Modelo de IA: Teniendo en cuenta que el proyecto tiene como eje la integración de 
inteligencia artificial para lograr distintos objetivos propuestos a lo largo del desarrollo 
de este se consideraron los diferentes modelos de IA vistos en la Tabla 2. 
 
Para escoger unos modelos sobre los otros se tuvieron en cuenta un total de 8 
variables también vistas en la tabla anteriormente mencionada teniendo como modelos 
elegidos a los Embeddings y al Texto generativo (GPT-3.5). 
 
Los Embeddings son una buena herramienta para hacer comparaciones 
semánticas lo cual es muy útil a la hora de que el usuario realice un pedido, por el lado 
 
 
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del Texto generativo (GPT-3.5) es excelente para dar información relacionada al 
prompt que se le proporcione por lo que a la hora de que el usuario quiera una atención 
más personalizada o quiera recibir más información este modelo cumplirá una labor 
importante. 
Tabla 2. Comparativo de modelos IA 
 
2. Inicio de conversación: AI-Pan fue concebido desde sus inicios como una máquina 
expendedora que funcionara con comandos de voz para así tener una relación humano-
máquina lo más “natural” posible. Para los comandos de voz fue necesario un comando 
extra que permitiera el inicio de la conversación con AI-Pan. Estos comandos extra que 
se consideraron se pueden apreciar en la Tabla 3 donde el comando elegido fue el 
Botón, ya que dentro de las variables consideradas vistas en la misma tabla fue la 
tecnología que más cumplió con cada una de ellas. 
 
Tabla 3. Comparativo de tipos de inicio para conversación 
 
3. Plataforma para el manejo del chatbot: El PC fue seleccionado como plataforma para 
el manejo del chatbot y la unidad de procesamiento de datos por su gran capacidad de 
captura de datos y rapidez que podría ofrecer. 
 
 
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Tabla 4. Comparativo de diferentes plataformas 
 
4. Lenguaje de programación: En el proyecto para poder integrar las distintas 
tecnologías usadas en el proyecto fue necesario de un lenguaje de programación que lo 
permitiera teniendo en cuenta las variables mencionadas en la Tabla 5. El lenguaje 
escogido fue Python, ya que fue el que mejor cumple su labor en cada variable de 
estudio y además es ampliamente usada por la comunidad desarrolladora de inteligencia 
artificial, de ahí su alta documentación con respecto a librerías de IA. 
 
 
Tabla 5. Comparativo de lenguajes de programación 
 
5. Controlador de motores: Dado la experiencia del equipo de trabajo se decidió por el 
Arduino, debido a que se tenía conocimiento del funcionamiento y su lenguaje de 
programación que es C++ como también por haber trabajado mucho en él, ya se tenía 
disponiblela tarjeta. Esta tarjeta tiene una compatibilidad más alta haciéndola más 
versátil al poder utilizar más tipos de motores y otros periféricos que se deban usar. 
 
Tabla 6. Comparativo de controlador de motores 
 
 
 
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6. Motores: Para AI-Pan al ser una máquina expendedora se optó por la opción de usar 
motores para el sistema de dispensación, los tipos que se tuvieron encuenta se pueden 
ver en la Tabla 7. El Servo motor fue el escogido debido a que esta clase de motores 
porque son útiles en aplicaciones que requieren alta precisión en los movimientos, 
control dinámico, velocidad y capacidad de carga. 
 
 
Tabla 7. Comparativo de tipos de motores 
 
7. Audio: En el apartado del altavoz se contempló 3 tipos y se seleccionó el parlante de 
marca Bose ya que el equipo de trabajo tenía disponible este tipo de altavoz, además, 
tiene muchas características que se necesitaban para el proyecto como la potencia, 
tamaño, nitidez y sobre todo conectividad. 
Tabla 8. Comparativo de altavoces 
8. Micrófono: Para lograr que la máquina distinguiera los patrones de voz de los clientes 
se optaron 3 opciones de micrófono que pueden apreciarse en la Tabla 9. El micrófono 
de solapa fue el indicado, debido a que además de cumplir satisfactoriamente con las 
variables de estudio el tamaño de este también es el indicado para ser integrado en AI-
Pan. 
 
 
 
 
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Tabla 9. Comparativo de micrófonos 
 
5.3 Descripción del sistema 
Una vez escogidos las tecnologías a usar, se empieza el diseño e implementación del 
proyecto como la estructura, la IA y la parte mecánica del sistema que son los componentes 
más importantes del proyecto. 
 
5.3.1 Estructura 
La estructura se inspiró un poco de las máquinas de arcade como también de las máquinas 
expendedoras tradicionales. Su forma física es parecida a una máquina arcade y tiene la 
funcionalidad de poder dispensar pan. 
La estructura tiene una ventana donde se pueda ver los productos como también una puerta 
en la parte delantera en la cual se podrá abrir para retirar el producto. Además, tendrá dos 
puertas adicionales por el costado izquierdo para el acceso a la computadora y el sistema 
mecánico con el fin de poder recargar la mercancía y/o realizar mantenimiento al mecanismo; 
sus dimensiones son 1,7 m de alto, 0,7 m de ancho y 0,7 m de largo. AI-Pan está diseñado en 
esta etapa de prototipo para ser capaz de dispensar 6 tipos de panes. 
 
 
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Figura 9. Imágenes del prototipo final de AI-Pan 
5.3.2 IA 
Por el lado de la IA, está embebido a un computador portátil donde se encarga de hacer http 
request a los servidores de OpenAI para generar el texto correspondiente dependiendo de la 
petición del usuario y también de un Prompt. Un Prompt es la contextualización que se le da a 
la IA para que se comporte dentro de unos parámetros dados, en este caso, que sea una 
vendedora de pan en una panadería con 6 tipos de panes disponibles junto con otros atributos 
que se le suministraron. La IA está encargada de responder preguntas relacionadas a los panes, 
tales como: 
“¿de qué están hechos?” 
“¿qué tipos de panes hay?” 
“Me gusta el queso, que me recomiendas?” 
“Necesito un pan para desayunar” 
“¿Cuál es el pan que acabo de salir del horno?” 
 La máquina es incluso es capaz de dar recomendaciones de estos productos con base en 
las preferencias del usuario. Además, esta interacción de usuario es por voz, donde la voz es 
captada y transcrita a texto para que AI-Pan a través de altavoz que se encuentra integrado a la 
estructura física responda. Los Embeddings son otros componentes principales que tiene el 
proyecto y que tiene que ver con la toma de pedidos. Cuando se determina que un usuario tiene 
una intención de pedir algo, los Embeddings hacen una comparación semántica entre el 
inventario y la entrada por parte del usuario con el fin de identificar que pan están solicitando, 
 
 
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una vez identificado, se procede a tomar el pedido y dejarlo en la canasta. A continuación, se 
puede apreciar el funcionamiento del prototipo desarrollado mediante un flujograma. 
 
Figura 10. Flujograma de AI-Pan 
5.3.3 Apartado mecánico 
En la parte mecánica del sistema, se encuentran 6 servomotores, controlados por una 
placa de microcontrolador Arduino Uno. Los motores tienen adheridos un tornillo espiral a su 
eje para poder colocar la mercancía y posteriormente dispensarla. Por otro lado, la placa 
Arduino está conectada al PC por el puerto serial donde se da la comunicación entre estos 
dispositivos, estas comunicaciones se ven en ambos sentidos porque además de albergar 6 
motores hay un pulsador con el que el usuario va a interactuar para poder iniciar la 
conversación. Si el usuario desea terminar con su pedido, el PC por medio de su puerto serial 
enviará en forma de string el pedido correspondiente al Arduino accionando así los motores 
relacionados al producto deseado. Con el botón es de manera inversa, al presionarlo el Arduino 
mandará un string al PC para iniciar la interacción con la IA. En la Figura 11 se pueden apreciar 
las conexiones y la dirección de las comunicaciones de estas mediante flechas. 
 
 
 
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Figura 11. Diagrama de bloques 
5.3.4 Procesamiento 
En lo que respecta al procesamiento, estaría centrado en el censado de productos 
disponibles y envío de señales al puerto serial del PC al Arduino. Dentro de todo lo que se ha 
visto, hay una parte de procesamiento donde el sistema identifica cuantos productos de cada 
categoría hay cada vez que se efectúa un pedido, por ejemplo, al haber un pedido de 2 
productos, ya el sistema los descuenta en el inventario, así como también cuando se devuelve 
un producto dentro de la misma sesión. Cuando se procesa el pedido, el sistema sabe que tipos 
de productos se pidieron y manda por medio del serial los números de los motores que deben 
activarse. 
 
 
 
 
 
 
 
 
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6 Resultados 
6.1 Metodología 
Con el fin de medir todas las variables involucradas en la elaboración de AI-Pan se trazó 
un plan teniendo en cuenta 4 factores y una encuesta. Los 5 puntos son: 
1. Precisión de dispensación. 
2. Tiempo promedio de interacción. 
3. Tasa de éxito de la interacción con IA. 
4. Pruebas de detección de producto. 
5. Formulario sobre User Experience (UX). 
 
Los puntos 1, 3 y 4 fueron evaluados en 4 niveles, es decir, excelente, bueno, regular y 
malo. A los participantes del experimento se les señaló los puntos de interés de la máquina, así 
como la ubicación del micrófono y del botón como también se les indicó el procedimiento 
general para poder interactuar con la máquina. 
 
6.2 Determinación del NTE 
El número total de los experimentos debe ser determinado por un método ampliamente 
usado para análisis de comportamiento de prototipos llamado método del factorial completo. 
Este método en el que usa la ecuación (1), se tendrá en cuenta los factores y niveles 
anteriormente mencionados más arriba dando como resultado 64 pruebas. Los niveles en cada 
factor serian tomados en cuenta como: Excelente= 0 errores, bueno= entre 1 y 3 errores, 
regular= entre 3 y 5 errores y malo= más de 5 errores. 
𝑁𝑇𝐸 = 𝑟 ∏ 𝑛𝑖
𝑘
𝑖=1
 (1) 
Donde: 
r = 4 
k= 4 
ni: 4 
 
 
 
 
 
 
 
 
20 
 
6.3 Resultados 
La siguiente tabla es el resumen de las 64 pruebas sometidas: 
 
Precisión dispensación Tiempo promedio Interacción Detección 
Excelente 91% 
2:28 
48% 89% 
Bueno 0 38% 0% 
Regular 0 13% 0% 
Malo 0 2% 2% 
N/A 9% 0% 9% 
 
Como se puede observar tanto la precisión de dispensación y la detección se destacaron 
por su alto desempeño con un 91% y 89% de excelencia. 
En referencia a porcentaje restante se refiere cuando los usuarios no hicieron uso de la 
parte mecánica, esto es cuando el usuario solo tiene una conversación con la IA, pero no 
realizaron un pedido. Con estos resultados se podría afirmar que la parte mecánicadel proyecto 
cumple con un buen diseño y ejecución. 
Por otro lado, la interacción con la IA tuvo un desempeño correcto, pero no 
sobresaliente, debido a que en ocasiones no escuchaba y/o no respondía correctamente a la 
instrucción del usuario. El tiempo promedio fue de dos minutos con veintiocho segundos (2:28) 
siendo un tiempo razonable en el cual alguien en cualquiera máquina expendedora podría 
gastarse, lo cual es muy bueno ya que al ofrecer una experiencia nueva y más personalizable 
no obstaculiza lo fluido que podría ser una interacción entre humano y máquina con una 
experiencia regular. 
La segunda parte de los resultados consistió en una encuesta que fue hecha con 7 
preguntas sobre user experience en el cual cada participante tuvo que responder después de su 
primera experiencia con la máquina expendedora AI-Pan y estos fueron los resultados. 
 
 
 
 
21 
 
 
 
 
 
22 
 
 
 
23 
 
 
Estas respuestas recibidas por parte de los usuarios dejan en evidencia que la máquina 
expendedora potenciada con IA funciona correctamente, hay zonas de mejora como podría ser 
la velocidad de respuesta y el reconocimiento de voz. En líneas generales cumple con las 
expectativas que se plantearon al principio del proyecto donde una máquina expendedora pueda 
ser más personalizable y por ende más cercano a tener una experiencia humana común. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
24 
 
7. Conclusiones y recomendaciones 
7.1. Conclusiones 
En el presente proyecto se plantearon diferentes soluciones ante una oportunidad de 
mejora en cuanto al proceso de interacción por medio de máquinas expendedoras. Mientras se 
desarrollaba el proyecto se identificaron variables a mejorar en estos dispositivos tales como 
la personalización, interacción con el usuario y la capacidad de integrarse con diferentes 
tecnologías, para proporcionar una mejora a dichas variables se optó por potencializar una 
máquina expendedora con inteligencia artificial surgiendo así AI-Pan. 
A lo largo del desarrollo de esta alternativa a las máquinas expendedoras 
convencionales se hizo el respectivo estudio de tecnologías a integrar en el proyecto obteniendo 
como resultado un prototipo final capaz de captar comandos de voz y dar una respuesta 
personalizada dependiendo de las preferencias del usuario, esta respuesta será entregada al 
cliente de forma sonora a través de una bocina y en formato de texto por medio de un monitor 
integrado a la estructura de la máquina. Poniendo a prueba las funciones de AI-Pan con un 
grupo focal se obtuvo un satisfactorio resultado alrededor de 90% de eficacia. 
 
7.2. Recomendaciones 
• Determinar formas alternativas de mejoras en el tiempo de respuesta de la IA. 
• Obtener un método más automatizado por medio de una cámara/sensor para activar 
inicio de conversación. 
• Incluir sistema de pago. 
• Probar otras IA generativas. 
• Integrar un sistema de calentamiento para los productos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Bibliografía. 
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Colombia”, Bogota, 2022. Accedido el 9 de septiembre de 2023. [En línea]. Disponible: 
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2023. Accedido el 9 de septiembre de 2023. [En línea]. Disponible: 
http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/14731 
 
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