FullStory (con IA)

FullStory: Revisión de IA agentiva y orquestación de datos conductuales

A enero de 2026, FullStory ha evolucionado de una herramienta de monitorización a un centro analítico activo basado en IA. La arquitectura central se basa en el motor Fullcapture™, que registra un flujo continuo de mutaciones del DOM. Esta telemetría es procesada por StoryAI, una capa de orquestación que aprovecha modelos LLM avanzados para proporcionar razonamiento en tiempo real sobre datos conductuales no estructurados 📑.

Orquestación de modelos e arquitectura de IA

El sistema utiliza Google Gemini 2.0 (y 1.5 Pro para análisis histórico profundo) como su motor principal de razonamiento. StoryAI gestiona la inyección de contexto de sesión en la ventana de prompts del modelo, garantizando un anclaje de alta fidelidad.

• Escenario operativo: Ingesta contextual de sesiones y síntesis con LLM:
  Entrada: Flujo de mutaciones DOM serializadas y registros HAR de red (sanitizados mediante Header Privacy Rules) 📑.
  Proceso: El orquestador StoryAI vectoriza secuencias de interacción, identifica 'Señales de Dificultad' y envía un prompt estructurado al clúster de inferencia Gemini-Pro [Inference].
  Salida: Un resumen narrativo 'Ask StoryAI' que correlaciona errores de UI con pérdidas empresariales cuantificadas en lenguaje claro 📑.
• Capa de lógica híbrida: Combina detección determinista de 'Dificultades Heurísticas' (ej. clics de frustración) con predicción probabilística de intención mediante IA para reducir la tasa de falsos positivos en alertas automatizadas 🧠.

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Rendimiento y gestión de recursos

FullStory utiliza un script de captura asíncrono (fs.js) que delega la serialización de mutaciones a **Web Workers** para mantener un buen rendimiento (throughput) en Interaction to Next Paint (INP) 📑.

• Privacidad y enmascaramiento en el edge: Las Header Privacy Rules de 2026 permiten a los equipos definir patrones de exclusión para cabeceras HTTP a nivel global. Esto evita la ingesta de tokens de sesión sensibles o PII a nivel de red 📑.
• Localidad de almacenamiento: FullStory gestiona una capa de persistencia con clústeres regionales dedicados (NA1, EU1). Aunque el almacenamiento es administrado, los datos están lógicamente aislados por inquilino dentro de la infraestructura distribuida de Google Cloud 📑.

Guía de evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Impacto en Interaction to Next Paint (INP): Evaluar la sobrecarga del Web Worker de fs.js en dispositivos móviles con núcleos de CPU limitados para asegurar que la captura no provoque retrasos en la interfaz [Inference].
• Fidelidad del anclaje de IA: Probar 'Ask StoryAI' con embudos multipágina complejos para garantizar que el LLM interprete correctamente las transiciones de estado entre páginas sin generar alucinaciones sobre la intención del usuario 🧠.
• Residencia de datos para IA: Confirmar que el subprocesamiento basado en Gemini se mantiene dentro del límite de datos de la UE para cuentas alojadas en EU1, ya que la inferencia transfronteriza de IA representa un riesgo crítico de cumplimiento en 2026 🌑.
• Granularidad de privacidad en cabeceras: Validar que las nuevas reglas de privacidad de enero de 2026 puedan dirigirse a claves JSON específicas dentro del cuerpo de la solicitud, no solo a cabeceras de nivel superior 🌑.