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Casos de Éxito

La prueba, mostrada como una trayectoria.

Cada construcción se asienta sobre una capa de conocimiento que mantenemos al día y de la que nos hacemos responsables. Las cifras de abajo son la prueba: subieron porque mantuvimos la capa correcta a lo largo del tiempo. Todas las identidades están anonimizadas — las cifras y los nombres reales se comparten en una llamada de descubrimiento.

Un patrón comprobado

El patrón del agente de soporte, comprobado en tres industrias.

El mismo método — capa de conocimiento, respuestas dentro de la conversación, escalado humano solo cuando el agente realmente no sabe — repetido en tres negocios muy distintos. No son cuatro casos aislados; es un único enfoque repetible.

Customer Support Chat Agent

50% fewer tickets escalated to a human80% fewer tickets escalated to a human

Problema. A growing support inbox where ~80% of tickets were repeat questions answered in product docs no customer reads.

Enfoque. Built a knowledge layer from product documentation, historical tickets, and escalation rules. The agent answers from the layer in-conversation; only routes to a human when it genuinely doesn't know.

GPT-5PineconeHubSpotExpress
Industria
SaaS Design · United States
Tamaño del equipo
25–50
Duración
8 weeks
Lanzamiento
2025

Member's Services Chat Agent

30% fewer tickets escalated to a human50% fewer tickets escalated to a human

Problema. A members-only services team buried in repeat questions about benefits, booking rules, and policy edge cases.

Enfoque. Built a knowledge layer from membership policies, benefit matrices, and booking workflows. The agent handles routine member requests inside the existing support platform; complex cases route to specialists.

GPT-5PineconeFreshdesk
Industria
All Inclusive Resort · Caribbean
Tamaño del equipo
1000+
Duración
10 weeks
Lanzamiento
2025

Technical Support Voice Agent

50% faster response time on inbound technical issues80% faster response time on inbound technical issues

Problema. Technical support calls bottlenecked at intake — engineers spent the first 15 minutes diagnosing and routing instead of solving.

Enfoque. Built a knowledge layer from technical runbooks, product documentation, and escalation paths. The voice agent validates the issue, routes it to the right engineering team, and documents the call in Autotask before a human picks up.

Claude HaikuAmazon BedrockAmazon ConnectAmazon PollyAutotask
Industria
Cloud Infrastructure Distributor · Dominican Republic
Tamaño del equipo
50–100
Duración
12 weeks
Lanzamiento
2026

El mismo método, ampliado

De agentes de soporte a una cadena totalmente automatizada.

El enfoque de capa de conocimiento no se limita al soporte. Aquí impulsa una cadena de producción de contenido de principio a fin — el mismo método aplicado a un nuevo patrón.

Fully-Automated Short-Form Video Content Pipeline

$8.00 and 40 minutes per video$3.00 and 15 minutes per video

Problema. Producing short-form videos by hand doesn't scale: every clip needs a script, voiceover, music, captions, an avatar, and a thumbnail — then reformatting for four platforms. Cadence collapses under manual editing, and there's no per-channel visibility into cost or performance.

Enfoque. A script-driven pipeline turns one markdown spec into finished videos end to end: parse the timeline, AI voiceover with word-level timing, lip-synced avatar, music bed, assembly, word-by-word captions and overlays, thumbnail, then publish to four platforms. Checkpointed re-runs skip finished steps, with a metrics dashboard reporting cost and performance per channel.

PythonffmpegElevenLabsHedraRemotion 4Cloudflare R2Next.js dashboard
Industria
Cruise Excursions Platform · United States
Tamaño del equipo
10–25
Duración
6 weeks
Lanzamiento
2026