Digitup Captura desde extensión
Flujo de grabación de pantalla pensado para reportar sin salir del navegador.
IA
Productividad
Screen recording
Bug reports
Tareas
Equipos
ClipToTask: de grabaciones de pantalla a tareas accionables con IA
Producto de productividad que analiza grabaciones de pantalla y convierte explicaciones visuales en tareas, bug reports y feedback estructurado para equipos de producto, soporte y desarrollo.
Resumen del proyecto
ClipToTask es un producto diseñado para simplificar la forma en la que los equipos comunican errores, mejoras, incidencias o feedback visual. En lugar de escribir largas explicaciones, el usuario puede grabar la pantalla, explicar lo que está ocurriendo y dejar que la plataforma analice esa grabación mediante inteligencia artificial.
El sistema transforma el contenido del vídeo en tareas accionables, descripciones claras, posibles bug reports y fragmentos relevantes que ayudan al equipo a entender mejor el problema. El objetivo es reducir la fricción entre detectar una incidencia y convertirla en una tarea útil para producto, desarrollo, QA o soporte.
Contexto y necesidad
En muchos equipos digitales, gran parte del feedback llega en formatos poco estructurados: vídeos largos, mensajes de Slack, emails, capturas de pantalla, notas sueltas o explicaciones incompletas. Esto provoca pérdida de tiempo, malentendidos y tareas poco claras.
ClipToTask nace para resolver ese problema: permitir que cualquier persona pueda grabar lo que ve, explicarlo de forma natural y obtener una salida estructurada que el equipo pueda utilizar directamente, sin reescribir todo el contexto a mano.
Qué problema había que resolver
El reto principal era convertir una grabación de pantalla en información realmente útil. No bastaba con guardar el vídeo. El sistema tenía que interpretar qué estaba ocurriendo, detectar el contexto, extraer los puntos importantes y generar una tarea clara.
También era importante que el flujo fuera rápido. La herramienta debía servir para equipos que necesitan reportar bugs, revisar producto, enviar feedback a desarrollo o documentar problemas sin perder tiempo redactando manualmente cada detalle.
La solución desarrollada por Digitup
Digitup desarrolló una solución basada en grabación de pantalla, análisis del contenido y generación automática de tareas mediante IA. El usuario puede iniciar una grabación desde una extensión, explicar el problema o flujo mientras navega, y posteriormente la plataforma procesa el contenido para generar una salida estructurada.
La IA ayuda a transformar una explicación visual en información accionable: título de la tarea, descripción, pasos para reproducir un error, contexto, posibles áreas afectadas y fragmentos relevantes del vídeo. Esto facilita que el equipo entienda el problema sin tener que revisar manualmente toda la grabación.
Qué construimos
Capas del producto pensadas para capturar, interpretar y entregar trabajo accionable.
Análisis del contenido
Procesamiento del vídeo y de la explicación oral/escrita para extraer contexto útil.
Generación de tareas
Salida estructurada con título, descripción y puntos accionables para el equipo.
Bug reports
Formato orientado a reproducir incidencias y facilitar el trabajo de QA y desarrollo.
Feedback de producto
Extracción de mejoras y observaciones a partir de explicaciones visuales reales.
Base para integraciones
Arquitectura preparada para conectar con herramientas de gestión de tareas en el futuro.
Funcionalidades principales
- Grabación de pantalla mediante extensión
- Análisis del contenido grabado
- Interpretación del contexto con IA
- Generación automática de tareas
- Creación de bug reports
- Extracción de feedback de producto
- Identificación de puntos relevantes del vídeo
- Organización de información para equipos
- Flujo pensado para producto, soporte, QA y desarrollo
- Posibilidad de evolucionar hacia integraciones con tools de tareas
Capa de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se utiliza para convertir información no estructurada en contenido útil para el equipo. El sistema puede analizar la explicación del usuario, detectar intención, resumir el problema y generar una tarea más clara que un simple vídeo o captura de pantalla.
Esta capa permite reducir el trabajo manual y mejorar la comunicación entre personas no técnicas y equipos técnicos, especialmente cuando se trata de bugs, mejoras de producto o feedback visual.
Arquitectura y tecnología
La arquitectura está pensada para capturar información visual, procesarla y convertirla en datos estructurados. Esto permite que el producto pueda evolucionar hacia integraciones con sistemas de gestión de tareas, herramientas internas, CRMs, plataformas de soporte o entornos de QA.
Extensión de navegador
IA multimodal
LLMs
Procesamiento de vídeo
Backend personalizado
APIs
Gestión de tareas
Automatizaciones
Dónde aportó Digitup
No solo se conectó un modelo de IA: se diseñó el flujo de producto, la captura, el procesamiento y la salida accionable.
Producto y flujo
Definición de un recorrido rápido desde grabar hasta obtener una tarea usable.
IA aplicada
Interpretación de contexto visual y generación de salidas estructuradas con LLMs.
Backend y APIs
Procesamiento, almacenamiento y base para futuras integraciones con tools de equipo.
Impacto del proyecto
ClipToTask ayuda a reducir el tiempo entre detectar un problema y convertirlo en una tarea clara para el equipo. Mejora la comunicación entre producto, soporte, desarrollo y QA, evitando explicaciones incompletas o tareas poco accionables.
El proyecto demuestra cómo la IA puede aplicarse a flujos reales de trabajo, no solo como chatbot, sino como una capa que interpreta información visual y la transforma en acciones concretas.
Servicios relacionados
Proyectos relacionados
¿Quieres crear un producto con IA aplicado a productividad?
Podemos ayudarte a construir herramientas que conviertan información compleja en tareas, decisiones o procesos accionables.