09 · Agentes de IA

Agentes de IA para soporte y operaciones que llegan a producción

Construimos agentes de soporte y operaciones que trabajan dentro de los sistemas que ya usas, salen a producción con evals como criterio de aceptación y pasan la conversación a una persona cuando no deben responder solos.

El problema

La mayoría de proyectos de agentes se frenan entre la demo y la cola de soporte

Una demo responde diez preguntas elegidas. Producción responde lo que escriban los clientes a las 2 a. m., contra una base de conocimiento a medio actualizar, mientras una consulta al CRM expira y nadie es dueño del indicador de calidad. Ahí se frenan los proyectos: el piloto luce bien, nadie sabe con qué frecuencia acierta y el equipo duda en apuntarlo a tickets reales. Cerramos esa brecha escribiendo el set de evaluación antes que el agente, conectándolo a tus sistemas con permisos acotados y acordando de antemano cuándo traspasa a una persona. Un agente se acepta cuando pasa los evals, no cuando suena convincente.

Resultados
Evals primero
un set de pruebas escrito con tus conversaciones reales es el criterio de lanzamiento, no una demo
Traspaso a humanos
reglas de escalamiento acordadas de antemano, para que el agente no responda solo donde no debe
100 %
del código, los prompts y los sets de evaluación en tus repositorios desde el primer día
Qué entregamos
  • 01Documento de alcance con los tickets o tareas objetivo, la métrica de éxito, lista de riesgos y reglas de escalamiento
  • 02Set de evaluación construido con tus conversaciones reales y usado como criterio de aceptación del lanzamiento
  • 03Agente con acceso a tu helpdesk, CRM, sistema de pedidos o WhatsApp Business mediante credenciales acotadas
  • 04Recuperación sobre tu base de conocimiento y políticas, con citas de fuente en las respuestas
  • 05Guardrails, traspaso a humanos y registro de auditoría de cada acción del agente
  • 06Panel de costo, calidad y tasa de escalamiento, más un runbook para tu equipo
  • 07AgentOps tras el lanzamiento: monitoreo, evals de regresión ante cada cambio de modelo o prompt y revisión mensual
Método
  1. 01

    Alcance y evals

    Elegimos un flujo de alto volumen, como consultas de estado de pedido, devoluciones o calificación de leads, y definimos qué es una respuesta correcta. Con tu líder de soporte armamos un set de evaluación con conversaciones reales, incluidas las difíciles. Ese set es la definición de terminado.

  2. 02

    Construcción e integración

    Construimos el agente sobre tu helpdesk o CRM (Zendesk, Intercom, Freshdesk, HubSpot, Salesforce) y tus canales: chat web, correo y WhatsApp. Cada llamada a una herramienta usa credenciales acotadas y cada acción de escritura queda registrada. La recuperación corre sobre tu propia base de conocimiento, con respuestas que citan su fuente.

  3. 03

    Evaluación, endurecimiento y modo sombra

    Ejecutamos los evals en cada cambio, probamos entradas adversarias y luego corremos el agente en modo sombra sobre tickets reales, redactando respuestas que tu equipo revisa. No activamos respuestas al cliente hasta que el agente supere el umbral que aprobaste.

  4. 04

    Lanzamiento con traspaso

    Desplegamos por canal o segmento de clientes, con reglas claras de relevo: baja confianza, disputas de facturación, clientes molestos o cualquier tema fuera de alcance. Tu equipo ve la transcripción completa y el motivo de cada traspaso.

  5. 05

    Operación con AgentOps

    Tras el lanzamiento vigilamos calidad, costo por conversación y tasa de escalamiento, repetimos los evals cuando cambia un modelo o prompt y revisamos las fallas contigo cada mes. Puedes operarlo tú con el runbook o mantenernos en un retainer.

Stack y herramientas
OpenAI · Anthropic · modelos open-weightLangChain · LlamaIndexpgvector · Pinecone · WeaviateZendesk · Intercom · HubSpot · SalesforceLangSmith · HeliconeWhatsApp Business API
Caso ilustrativo
Fintech LATAM

Onboarding KYC de 4 días a 32 minutos.

−68%
Tiempo de KYC
Ver caso
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