Introducción: cómo la inteligencia artificial puede ayudar a propietarios de gatos a vigilar la salud digestiva

Tu gato no puede decir cómo se siente pero su deposición puede revelar mucho. A veces encuentras algo inusual en la caja de arena y surge la duda: debo preocuparme, es normal o necesito llamar al veterinario. La inteligencia artificial permite interpretar lo que ves, reducir alarmas innecesarias y ofrecer recomendaciones con respaldo profesional. En este artículo mostraremos cómo crear una herramienta de análisis digestivo para gatos usando Momen, una plataforma no code, y cómo Q2BSTUDIO puede ayudarte a llevarla a producción con servicios de software a medida y experiencia en inteligencia artificial.

Concepto clave: vistas condicionales

Antes de construir conviene entender un componente de interfaz esencial: las vistas condicionales. Estas permiten mostrar pantallas o mensajes distintos según el estado de la aplicación, por ejemplo cuando el usuario sube una foto, el sistema está analizando o el resultado está listo. En nuestro proyecto alternaremos entre vista de entrada para subir imagen, pantalla de carga y vista de resultados.

Paso 1 Diseñar la interfaz de usuario

La app tendrá tres vistas principales. Vista de entrada para subir la foto con un componente selector de imagen limitado a una sola foto, texto de instrucciones y un botón Comprobar salud del gato que iniciará el agente IA. Vista generada con los resultados que mostrará un banner de estado de salud (saludable, requiere atención, urgente), un resumen diagnóstico generado por IA y consejos personalizados. Añadiremos además dos bloques estáticos con un aviso médico y un recordatorio amable. El banner de estado cambia su mensaje y color mediante una vista condicional vinculada a una variable de página, mientras que el diagnóstico y los consejos se enlazan a otras variables con la respuesta del modelo.

Paso 2 Configurar agentes IA

El motor del sistema son los agentes IA. Proponemos dos agentes: tools_cat agente analizador que procesa la imagen de heces y razona sobre la información visual usando un modelo avanzado y una estrategia RAG para consultar una base documental veterinaria actualizada; keywords_extractor agente asistente que extrae términos relevantes como liquido, oscuro, mucosidad para guiar la búsqueda dentro del conocimiento y mejorar la precisión del análisis. Esta combinación ofrece respuestas consistentes y con fundamento médico sin necesidad de fine tuning extensivo.

Paso 3 Encadenar la lógica con Actionflow

Para pasar datos entre agentes utilizamos Actionflow de Momen. El flujo comienza con la imagen, el extractor de palabras clave produce metadatos que alimentan al analizador y el resultado final queda estructurado para enlazar fácilmente con la UI. Encadenar agentes con Actionflow permite crear pipelines reproducibles que combinan visión, extracción de conceptos y generación explicativa.

Paso 4 Enlazar frontend y datos

El botón Comprobar salud del gato dispara el Actionflow. Al completar, almacenamos el resultado en tres variables de página: status result tips. Las vistas condicionales reaccionan a si esas variables son nulas o contienen datos, ofreciendo una experiencia fluida desde la carga hasta el diagnóstico y los consejos prácticos.

Consideraciones éticas y disclaimer

Es importante incluir un descargo médico que explique que la herramienta ofrece orientación basada en señales visuales y datos referenciados pero no sustituye la consulta veterinaria. La solución debe diseñarse con privacidad y seguridad de datos en mente, aplicando buenas prácticas de ciberseguridad y protección de imágenes de mascotas.

¿Por qué Q2BSTUDIO puede ayudarte?

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con especialización en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Podemos transformar este prototipo no code en una solución empresarial escalable, integrando arquitecturas seguras en AWS o Azure y aplicando pruebas de pentesting para garantizar la privacidad de los usuarios. Si buscas construir herramientas inteligentes para salud de mascotas, sistemas de agentes IA o pipelines RAG, ofrecemos servicios de software a medida y consultoría en inteligencia de negocio y Power BI para convertir los datos en decisiones accionables.

Servicios y palabras clave

Ofrecemos desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida, implementación de inteligencia artificial e ia para empresas, auditorías de ciberseguridad, despliegue en servicios cloud aws y azure, y soluciones de servicios inteligencia de negocio y power bi. Además desarrollamos agentes IA especializados y automatizaciones que conectan visión artificial con sistemas de gestión clínica o CRM.

Recursos y próximos pasos

Si quieres avanzar con un piloto o migrar tu prototipo a una aplicación productiva, en Q2BSTUDIO diseñamos arquitecturas escalables, pipelines RAG y UX centrado en el usuario. Para explorar proyectos de inteligencia artificial y estrategias en IA para empresas visita nuestra sección de soluciones de inteligencia artificial o si prefieres empezar por una app especializada mira nuestras opciones de aplicaciones a medida. Contáctanos para evaluar requisitos, estimar costes y planificar un MVP que combine visión por computadora, agentes IA y seguridad profesional.

Conclusión

Con unas pocas piezas bien integradas —vistas condicionales, agentes IA, Actionflow y binding de frontend— puedes construir una herramienta que identifique señales de alerta en las heces de gatos y entregue recomendaciones útiles. Apoyado por una empresa experta en software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad como Q2BSTUDIO, ese prototipo puede convertirse en una solución confiable y escalable para veterinarias, startups del sector pettech y empresas que quieran incorporar ia para mejorar la salud animal.