Agentes de IA que resuelven los problemas de los clientes, no solo los derivan.
Agentes de IA que resuelven los problemas de los clientes, no solo los derivan.
Agentes de IA que resuelven los problemas de los clientes, no solo los derivan.
Todos los operadores se atascan en el mismo punto. El agente se encarga de las consultas sencillas y deriva el resto. Inbenta Encore resuelve las interacciones complejas de varios pasos que otros dejan de lado, dentro de un marco de gestión que tu equipo de cumplimiento normativo aprobará.
Tu actual conjunto de herramientas de IA se diseñó para un problema más sencillo.
Tu actual conjunto de herramientas de IA se diseñó para un problema más sencillo.
Tu actual conjunto de herramientas de IA se diseñó para un problema más sencillo.
La primera generación de agentes virtuales se diseñó para derivar las consultas de las preguntas frecuentes. La segunda generación, los envoltorios de modelos de lenguaje grande (LLM), se diseñó para ofrecer respuestas fluidas. Ninguna de las dos se diseñó para lo que la experiencia del cliente empresarial debe ofrecer hoy en día: una resolución en varios pasos a través de sistemas fragmentados, en entornos regulados y sin riesgo de dar respuestas erróneas.
Por eso el «purgatorio de los pilotos» se repite una y otra vez. La herramienta funciona en la demo. Funciona en una prueba de concepto limitada. Pero falla en el momento en que un cliente plantea una pregunta que los guiones no habían previsto o cuando el sistema de registro al que el agente necesita acceder se encuentra detrás de una integración que nadie había tenido en cuenta. El problema no es la falta de esfuerzo. El problema es que la arquitectura se diseñó para un problema más sencillo que el que se está intentando resolver.
Los bots basados en reglas han llegado a su límite. Los envoltorios de modelos de lenguaje grande (LLM) se han topado con un muro.
Los bots basados en reglas han llegado a su límite. Los envoltorios de modelos de lenguaje grande (LLM) se han topado con un muro.
Los bots basados en reglas han llegado a su límite. Los envoltorios de modelos de lenguaje grande (LLM) se han topado con un muro.
Un agente virtual basado en reglas sigue un árbol de decisión. Cada rama está preprogramada, lo que significa que cualquier formulación imprevista interrumpe el flujo. Los equipos dedican meses a redactar intenciones y, aun así, ven cómo se estanca la tasa de resolución.
Un envoltorio LLM genera respuestas en tiempo de ejecución. Gestiona a la perfección las variaciones en la redacción y genera respuestas con total seguridad. La misma arquitectura que le confiere esa apariencia de inteligencia lo convierte en una opción poco segura para cualquier tarea relacionada con datos regulados, operaciones en cuentas o compromisos con los clientes.
La distinción entre un agente de IA y un chatbot es estructural, no estilística. Un chatbot se limita a responder. Un agente de IA recibe un objetivo, determina el camino a seguir, recupera datos controlados de los sistemas conectados y ejecuta la tarea. Encore pertenece a este segundo tipo.
Encore genera intenciones reguladas y prevalidadas en el momento de la ingesta mediante ingeniería del conocimiento. En tiempo de ejecución, la inteligencia programada, impulsada por la arquitectura de doble LLM de Encore, identifica la intención del cliente y devuelve la respuesta preaprobada o ejecuta la siguiente acción a través de más de 850 integraciones preconfiguradas. El LLM nunca actúa como motor de respuestas, sino que constituye la capa de coordinación y enriquecimiento.
Esa arquitectura es lo que hace que la coordinación de agentes de IA sea fiable a escala empresarial:
- El contenido de origen se importa y se convierte en «intents» regulados y listos para su implementación en un plazo de entre 30 y 60 minutos
- Encore es independiente del modelo, por lo que puedes utilizar tu proveedor de modelos de lenguaje grande (LLM) preferido o cambiar de proveedor a medida que evolucione el mercado
- Más de 850 integraciones preconfiguradas permiten conectar Encore con Genesys, Salesforce, IBM y otras plataformas heredadas sin necesidad de sustituirlas por completo
- La implementación es un 75 % más rápida que la de otras soluciones, y la puesta en marcha en producción se realiza en cuestión de días o semanas, en lugar de meses
El comprador que ha pasado por el calvario de las fases piloto sabe perfectamente en qué consiste la diferencia: no se trata de una plataforma que requiera seis meses de programación minuciosa antes de que sirva para algo.
La tasa de autoservicio se desploma si la IA da respuestas erróneas. La contención se desploma. La reducción de costes se desploma. Todas las métricas posteriores dependen de que la respuesta sea correcta.
Encore ofrece una precisión superior al 98 % gracias a su arquitectura, no al volumen de entrenamiento. La inteligencia programada se basa ante todo en el determinismo: cada respuesta se remonta a una fuente controlada, en lugar de generarse de forma probabilística en tiempo de ejecución. La precisión no es una característica añadida a posteriori, sino que es fundamental para el funcionamiento del sistema. Los resultados se traducen en: un aumento del 35 % en la resolución en el primer contacto, una mejora del 30 % en la satisfacción del cliente y una reducción del 50 % en los gastos generales.
Las empresas que evalúen plataformas de agentes de atención al cliente basadas en IA deberían descartar cualquier opción que no alcance este nivel de precisión. Una respuesta rápida pero errónea es peor que una respuesta lenta pero correcta.
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«Seguro» significa que la IA no causará ningún daño. «Auditable» significa que se puede demostrar ante un organismo regulador, o ante el propio director de seguridad de la información (CISO), director de riesgos (CRO) o responsable de cumplimiento con autoridad para vetar la implementación de la IA, qué dijo el asistente, por qué lo dijo y de dónde procedían los datos. En los sectores de servicios financieros, viajes, apuestas y juegos de azar en línea, y SaaS B2B con clientes sujetos a regulación, la auditabilidad es una condición indispensable para la implementación, no una simple solicitud de funcionalidad.
Encore se diseñó específicamente para ese entorno:
- Registro completo de todas las interacciones, fuentes consultadas y medidas adoptadas
- Controles de acceso basados en roles para que los equipos de cumplimiento normativo, experiencia del cliente y TI trabajen dentro de su ámbito de competencia
- Residencia de datos configurable para cumplir con los requisitos normativos regionales
- Respuestas explicables mediante inteligencia programada, cuya procedencia se puede rastrear hasta la fuente que las generó
Esto es lo que distingue al software de agentes de IA preparado para el ámbito empresarial de aquellas herramientas que parecen impresionantes en un entorno de pruebas, pero que, a los tres meses de la firma del contrato, ya plantean problemas en la revisión de cumplimiento normativo.
Arquitectura de caja de cristal: cada decisión es trazable
Resultados empresariales, no promesas de los proveedores
Resultados de producción de los clientes de Inbenta que gestionan operaciones de experiencia del cliente complejas y reguladas:
M&T Bank
Sociedad Nacional de Construcción
Neoenergía
La mayoría de las demostraciones son tutoriales genéricos. Esta, en cambio, se adapta específicamente a tu entorno tecnológico, a tu caso de uso y a los requisitos de gobernanza que revisará tu equipo de cumplimiento normativo. La mayoría de los clientes pasan de la fase de integración a tener agentes operativos en cuestión de días, no de meses.
Las decisiones arquitectónicas que tomen las empresas este año marcarán el rumbo para los próximos años. Tomar la decisión correcta es ahora más importante que el año pasado.
Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA
Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA
Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA
Los agentes de IA son sistemas autónomos que reciben un objetivo, determinan la ruta de ejecución y resuelven interacciones de varios pasos sin recurrir a árboles de decisión predefinidos. Encore logra esto con una precisión superior al 98 % gracias a la «inteligencia programada», basada en conocimientos controlados mediante ingeniería del conocimiento, en lugar de en la generación en tiempo de ejecución, y ejecuta acciones a través de más de 850 integraciones empresariales preconfiguradas.
Un chatbot sigue un guion. Busca coincidencias con palabras clave, aplica árboles de decisión y se bloquea ante expresiones que el guion no había previsto. Un agente de IA recibe un objetivo, determina el camino a seguir, recupera datos en tiempo real de los sistemas conectados y ejecuta la tarea. Encore es la plataforma que permite que este segundo tipo de agente funcione en entornos de producción, con el control y la auditabilidad que exigen las empresas reguladas.
Encore genera intenciones reguladas y prevalidadas en el momento de la ingesta mediante ingeniería del conocimiento. En tiempo de ejecución, la inteligencia programada, impulsada por la arquitectura de doble modelo de lenguaje grande (LLM) de Encore, identifica la intención y devuelve la respuesta preaprobada. Cada respuesta se remonta a una fuente regulada, razón por la cual se mantiene una precisión superior al 98 % en producción, y no solo en las demostraciones.
Encore incluye más de 850 integraciones empresariales preconfiguradas, entre las que se encuentran Genesys, Salesforce, IBM y otras plataformas CCaaS y CRM heredadas. Encore se integra con los sistemas que ya utilizas, en lugar de sustituirlos. Sin necesidad de sustituir sistemas, sin infraestructura paralela y sin migraciones obligatorias antes de la implementación.
El contenido de origen se importa y se convierte en intenciones reguladas en un plazo de entre 30 y 60 minutos. La implementación completa es un 75 % más rápida que la de otras alternativas, y la puesta en marcha en producción se realiza en cuestión de días o semanas, en lugar de meses. La inteligencia programada comprende la intención desde el primer día, por lo que no es necesaria una fase de entrenamiento antes de que el tráfico real de clientes pueda fluir a través del sistema.
Encore aplica una estructura de precios basada en el consumo sin compromisos de permanencia, y los datos siguen estando bajo tu control. El retorno de la inversión se refleja en la tasa de resolución, el coste por interacción y la capacidad de los agentes, en lugar de en las licencias por puesto. Los clientes afirman haber reducido los gastos generales en más de un 50 %, y el ahorro de más de 2 millones de dólares de M&T Bank sirve de referencia de cómo se traduce esto a gran escala.
Sí. Encore admite más de 90 idiomas, de los cuales más de 35 de forma nativa, gracias a la «inteligencia programada». Todos los idiomas se nutren de la misma capa de ingeniería del conocimiento regulada, por lo que la precisión y la auditabilidad se mantienen en todos los mercados. Las implementaciones globales de Inbenta ofrecen asistencia multilingüe a gran escala en esta arquitectura sin que se produzcan desviaciones en la traducción entre regiones.
Para empresas que dan forma a la experiencia del cliente.
