Los consultores se ahogaban en los picos.
Una gran tienda online: consultores saturados con la selección rutinaria de productos y la educación del cliente — los picos llegan a 100–500 consultas por hora.
Un agente de recomendación en widget de Telegram con RAG sobre el catálogo, integrado con el ERP del cliente y desplegado en sus propios servidores.
Qué estorbaba
- ✗Picos de 100–500 solicitudes por hora
- ✗Los consultores gastaban su tiempo en la selección rutinaria de productos
- ✗El conocimiento vivía en el catálogo y en las cabezas — no en el canal de ventas
Qué hace el sistema
Selección de producto
El agente hace preguntas de precisión y recomienda artículos del catálogo.
Respuestas desde el catálogo
Búsqueda RAG sobre datos vivos — respuestas ancladas al catálogo, sin inventos.
Descarga del equipo
El agente cierra las consultas rutinarias y pasa las complejas a las personas.
Cómo lo implantamos.
Análisis de solicitudes y accesos
Estudiamos las solicitudes históricas, verificamos los accesos a CRM y API y puntuamos el potencial de automatización.
Parte del tráfico real
El agente trabaja sobre una porción de las solicitudes reales con sincronizaciones semanales — diálogos vivos, no una demo.
Métricas y ampliación
Evaluamos volumen, velocidad de respuesta y tasa de escalado — y ampliamos el agente a todo el tráfico.