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Caso de Estudio
Transformamos tres años de integraciones poco fiables en un centro de contacto robusto impulsado por IA, con un voicebot beta funcional y un camino claro hacia la producción completa.
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“Chetu ha estado con nosotros. Hemos pasado años sin conseguir un buen agente de IA. Ahora, por fin, tenemos uno. Contamos con toda la arquitectura de soporte necesaria. Además, el bot ya está en fase de pruebas y, con suerte, a principios del próximo mes estará implementado en todo nuestro centro de contacto. Hasta ahora, los resultados han sido excelentes.” — John A. Ross, CEO
Concierge Contact Center, proveedor de servicios de recepción y atención telefónica para el sector dental, se asoció con nosotros para modernizar su configuración de Amazon Connect. Nuestros expertos en Chetu estabilizaron los flujos de trabajo, reemplazaron las integraciones de terceros por servicios nativos de AWS y desarrollaron un pipeline de automatización impulsado por IA, el cual incluye un voicebot en fase beta y una hoja de ruta para su implementación en producción. Esta transformación permitirá a Concierge Contact Center convertir sus operaciones de contacto en una ventaja competitiva, ofreciendo experiencias para los pacientes que son más inteligentes, rápidas y personalizadas.
Concierge Contact Center ofrece soporte con agentes en vivo las 24 horas del día, los 7 días de la semana, chat en tiempo real, gestión de citas, asistencia bilingüe (inglés-español) y captura de mensajes conforme a la normativa HIPAA para consultorios dentales, garantizando así una comunicación confiable y segura con los pacientes. Con el fin de fortalecer la coordinación y la visibilidad en sus distintos entornos de AWS —destinados a desarrollo, pruebas y producción—, el equipo directivo se propuso modernizar su infraestructura y acelerar la adopción de un modelo operativo impulsado por inteligencia artificial (IA).
Establecieron objetivos claros para su siguiente fase de crecimiento: estabilizar las operaciones, aumentar la eficiencia y agilizar la gestión de las solicitudes habituales. La adopción de servicios nativos de AWS y de la IA resultó fundamental para este plan. Dicha estrategia permitiría potenciar las herramientas de asistencia a los agentes y generar información estratégica en tiempo real, todo ello sin interrumpir las operaciones cotidianas.
Al reflexionar sobre este proceso de transformación, John A. Ross comentó: «Me sentía escéptico tras las experiencias con proveedores anteriores; sin embargo, Chetu cumplió el cronograma al pie de la letra e incluso finalizó un proyecto dos semanas antes de lo previsto. Ahora los consideramos un socio estratégico tanto para el mantenimiento como para futuros desarrollos».
Chetu se encargaba de gestionar los tickets de JIRA de alta prioridad dentro de los sprints de hitos, cumpliendo siempre con los plazos establecidos. La solución implementada sustituyó las herramientas de terceros inconexas por componentes nativos de AWS e incorporó capacidades de inteligencia artificial:
Orquestación de llamadas mediante Amazon Connect.
Transcripción de voz a texto en tiempo real con Amazon Transcribe.
Uso de AWS Bedrock (Claude) para el enrutamiento de intenciones y la generación de respuestas.
Uso de Amazon Polly para la conversión de texto a voz de alta calidad.
Gestión de streaming, persistencia y búsqueda mediante Amazon Kinesis, DynamoDB y OpenSearch.
Se crearon procesos para el voicebot y la asistencia a agentes con el fin de evaluar métricas como el coste de servicio, la satisfacción del cliente (CSAT) y la tasa de contención; esto se basó en los resultados que indican que la adopción de agentes de IA a gran escala puede generar una reducción de hasta el 50 % en el coste por llamada y una mejora en el CSAT en los programas de mayor rendimiento.
Implementamos una base unificada y nativa de AWS que reemplazó componentes poco fiables y mejoró la visibilidad y la automatización, proporcionando una base estable para probar y perfeccionar el voicebot de IA y las funciones de asistencia al agente que actualmente se encuentran en fase beta.
Centralizado en un centro de contacto nativo de AWS basado en Amazon Connect, con el respaldo de KMS, VPC, S3, DynamoDB, OpenSearch, QuickSight, CloudWatch, WAF, ELB, API Gateway y SNS.
Desarrollamos una cadena de herramientas (toolchain) para el voicebot de IA y la asistencia al agente utilizando Transcribe, Bedrock y Polly, y automatizamos la escalada de casos a agentes humanos.
Implementamos una canalización de datos y análisis basada en la transmisión de datos (streaming) con Kinesis, procesos ETL con Glue, la indexación de transcripciones e información sobre el rendimiento mediante OpenSearch, y la generación de informes con Redshift y QuickSight.
La iniciativa generó una mejora operativa medible mediante un voicebot de IA en fase beta y plenamente funcional, implementado sobre una arquitectura escalable y cumpliendo puntualmente con todos los hitos establecidos. De cara al futuro, las investigaciones del sector realizadas por McKinsey sugieren que la adopción de la IA puede lograr un salto cualitativo en la eficiencia —del orden de un 40-50% menos de agentes, gestionando simultáneamente un 20-30% más de volumen a medida que la automatización escala—, ampliando las capacidades de autoservicio para consultas rutinarias y optimizando la asistencia a los agentes en los casos más complejos.
Actualmente, los análisis fundamentales y las integraciones impulsan mejoras continuas, mediante el uso de herramientas como una calculadora de pago de facturas y decisiones informadas entre CRM y bases de datos para optimizar el coste de servicio, la satisfacción del cliente (CSAT) y la contención.
Tal como expresó John A. Ross: “Invertimos cientos de miles de dólares durante tres años intentando implementar un agente de IA, pero no lo logramos; Chetu fue al núcleo del problema y lo resolvió: ahora contamos con un bot de IA en fase beta que funciona muy bien”.
Programe una demostración GRATUITA de 30 minutos para descubrir cómo la IA puede trabajar para usted. Si no es la opción adecuada, con gusto le guiaremos hacia la solución correcta.
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