Simulación de conversaciones con IA
Conversaciones realistas con personajes que se mantienen firmes. IA gobernada, por lo que la práctica sigue siendo real y la medición sigue siendo justa.
Una sesión, cuatro pasos
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Preparar
Contexto, personaje y objetivos, organizados según la forma en que un experto interpreta la situación.
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Antes de la conversación, el participante accede a una sala de preparación. En lugar de ofrecer una introducción genérica, esta organiza la información según el modelo del experto: las variables que debe observar, las señales que debe interpretar y la estrategia que debe tener presente. Así, el participante inicia la conversación centrándose en los elementos pertinentes.
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Práctica
Una conversación libre, por voz o texto, con un AI Live Coach que sugiere el siguiente paso.
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El alumno habla con un humano digital en tiempo real que tiene una personalidad definida, necesidades situacionales y un punto de vista, y los mantiene durante toda la conversación. Las sugerencias del entrenador se adaptan al nivel del alumno: totalmente guiadas para principiantes, pura estrategia para personas experimentadas. Múltiples caminos válidos conducen al mismo objetivo.
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Retroalimentación
El relato del propio personaje, seguido de un Smart Debrief con más de 20 métricas y un coach con quien comentarlo.
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Los alumnos comienzan con una autoevaluación. Después, el personaje relata en primera persona cómo vivió la conversación; una anotación sobre su vídeo explica lo que sentía en cada momento. A continuación, el Smart Debrief ofrece métricas, comentarios paso a paso, sugerencias sobre lagunas en el conocimiento del producto y el cumplimiento, y un coach de IA que conoce esa sesión concreta y permite ensayar el momento crítico.
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Progreso
Sus resultados, sus evidencias y su evolución en el tiempo. Solo para ustedes.
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Las conversaciones, grabaciones, análisis de sesión y chats de orientación de cada alumno se conservan en un espacio privado. La organización ve el programa, no el análisis individual.
El método detrás de la funcionalidad
Por qué funciona
Un modelo de propósito general puede generar una conversación complaciente que parezca útil sin cuestionar los comportamientos establecidos.
Descubre por qué
La capa de gobierno de Skillgym preserva el punto de vista del personaje y el desacuerdo estructurado que necesita el alumno. Lo que la memoria del alumno almacena es experiencia real, y la experiencia real es lo que regresa bajo presión.
Gobernanza desde el diseño
Esto no es un chat libre con IA. Más de 120 algoritmos propios forman una capa de control sobre los modelos.
Estrategia, no palabras
Cada intervención se interpreta según lo que el alumno intentaba lograr, no por su ajuste a un guion.
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Un modelo generativo por sí solo tiende a darle la razón al usuario y pierde el hilo durante una larga conversación. En Skillgym un agente reconoce la estrategia expresada en cada frase y la compara con cómo sus expertos manejan ese momento; el personaje reacciona a eso, no a las palabras.
Personajes consistentes
La personalidad, las necesidades y el punto de vista se establecen antes de la conversación y se mantienen durante toda la conversación.
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Un segundo agente garantiza la coherencia del personaje: un personaje escéptico no se vuelve complaciente porque el alumno insista, sino que solo se muestra receptivo ante estrategias que lo justifiquen.
Sus reglas, integradas
El conocimiento del producto y las pautas de cumplimiento son parte del escenario.
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Lo que dice el alumno se compara con sus materiales y sus reglas, y las lagunas se informan al alumno en el informe.
Salvaguardas
Cada resultado se compara con el escenario antes de que llegue al alumno.
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Los agentes verifican la coherencia del texto generado con el escenario y el personaje, para que la simulación no dé giros inesperados.
Datos aislados
Un entorno por cliente. Ningún dato del cliente entrena ningún modelo.
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Cada cliente dispone de instancias de bases de datos dedicadas y aisladas; los modelos se utilizan mediante API empresariales con cláusulas contractuales que prohíben usar los datos para entrenarlos.
No autoaprendizaje
Los criterios solo cambian por decisión humana, publicada como una nueva versión.
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El sistema no aprende de las sesiones. A todos se les mide con el mismo criterio hoy y dentro de un año; cada cambio es validado y versionado.
Comentarios desde tres ángulos
Los alumnos se evalúan a sí mismos primero. Luego el personaje les cuenta cómo vivió la conversación, con sus propias palabras: el escenario decide las reacciones del personaje y el sistema nunca analiza las emociones del aprendiz. Luego, el Smart Debrief: métricas, comentarios paso a paso, consejos de conocimiento y cumplimiento, y un entrenador que conoce esa sesión exacta.
120+
Los algoritmos propietarios gobiernan los modelos.
0.88 F1
Precisión de la clasificación de la IA cuando se guía por una definición rigurosa (Springer Nature, ICCCI 2026)
Leer el método
Tres artículos del blog Skillgym, para quienes quieran el razonamiento completo.
How AI Delivers an Authentic Training Experience in Skillgym
Why branching was never the answer, the three forces that shape a real conversation, and how governed AI reproduces them in a character who stays themselves.
5 min de lectura
Building Authentic Characters for Effective Digital Role Plays
The psychometric models behind Skillgym characters, and why a character with a personality, needs and a standpoint is what makes a role play worth playing.
5 min de lectura
Digital Role Play Stripped Bare: What It Is and How It Works
What a digital role play actually is, what the word digital adds to a classic role play, and the seven components that make one work.
6 min de lectura
Ver una conversación en acción
Conversar con uno de nuestros personajes y leer la retroalimentación que genera.