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Caso de éxito · Branify

Branify: plataforma de atención al cliente mejorada con IA

Una plataforma de atención al cliente con IA que resuelve el 70% de los tickets entrantes sin intervención humana y deriva el resto al agente adecuado con todo el contexto adjunto.

  • SectorIA / SaaS
  • Año2024
  • PaísCanadá
  • Duración3 meses
Hable con el equipo que lo construyó
Branify: AI-Enhanced Customer Service Platform hero screenshot

Resultados de un vistazo

  • 70%De tickets resueltos sin intervención humana
  • 45%Reducción del tiempo medio de gestión
  • 4.7/5Satisfacción del cliente tras el lanzamiento

El reto

Los clientes de empresas medianas de Branify se ahogaban en tickets de soporte repetitivos — restablecimientos de contraseña, estado de pedidos, devoluciones. Sus equipos se agotaban con el trabajo de nivel 1 y los problemas complejos quedaban estancados en la cola. Los chatbots estándar fallaban porque no podían acceder a los sistemas reales del cliente.

Nuestra solución

Construimos un agente de IA que fundamenta cada respuesta en la base de conocimiento del cliente mediante Pinecone, llama a API reales (pedidos, facturación, cuentas) para ejecutar acciones y solo escala cuando la confianza es baja. Cuando escala, la persona recibe la transcripción completa, el sentimiento y una respuesta sugerida.

  • Respuestas con recuperación aumentada a partir de la base de conocimiento y la documentación
  • Llamada a herramientas en las API de pedidos, facturación y CRM
  • Puntuación de confianza y escalado a una persona
  • Etiquetado de sentimiento e intención en cada conversación
  • Asistencia al agente para representantes humanos
  • Registro de auditoría completo y exportación para cumplimiento

Cómo lo construimos

  1. 01

    Descubrimiento y planificación

    Empezamos con talleres con las partes interesadas para mapear los objetivos de negocio, los roles de usuario y las restricciones de cumplimiento, y luego los traducimos en una hoja de ruta de producto sprint por sprint con criterios de aceptación claros.

  2. 02

    Arquitectura y diseño

    Nuestro equipo diseñó juntos el modelo de datos, los contratos de API y el sistema de interfaz para que el producto se viera y se comportara de forma coherente desde el primer día. Los flujos de UX se prototiparon en Figma y se validaron con usuarios finales antes de escribir una sola línea de código.

  3. 03

    Desarrollo y QA

    Los ingenieros trabajaron en sprints de dos semanas con despliegue continuo a un entorno de staging. Cada funcionalidad se entregó con pruebas automatizadas, QA manual y una revisión de seguridad antes de pasar a producción.

  4. 04

    Lanzamiento y soporte

    Nos encargamos del despliegue en producción sobre infraestructura en la nube, la configuración de observabilidad y una sesión de capacitación de traspaso. UnlockLive sigue con un contrato de soporte para mejoras mensuales, monitorización y soporte de guardia.

Stack tecnológico

  • Next.js
  • Python
  • OpenAI
  • Pinecone
  • PostgreSQL
  • Desarrollo de agentes de IA
  • Desarrollo SaaS
  • Integraciones
Branify chat interface
Interfaz de chat de Branify
Branify agent dashboard
Panel de agentes de Branify
Branify knowledge base
Base de conocimiento de Branify
Branify analytics
Analítica de Branify
Branify integrations
Integraciones de Branify
Branify settings
Configuración de Branify

Preguntas frecuentes

¿Qué LLM usa Branify?

OpenAI es la opción por defecto; la plataforma es agnóstica al modelo y puede apuntar a Anthropic, Azure OpenAI o modelos Llama autoalojados.

¿La IA inventa respuestas?

Cada respuesta se basa en pasajes recuperados de la base de conocimiento. Si la confianza de la recuperación está por debajo del umbral, la conversación se deriva a un humano.

¿Puede realizar acciones reales como reembolsos?

Sí: exponemos herramientas definidas por el cliente (reembolso, reprogramación, consulta) y el agente las llama con permisos estrictos y registros de auditoría.

Private, On-Device LLM Deployment for a Privacy-Sensitive Enterprise (Ollama + llama.cpp) cover imageEmpresa / Salud100% Inferencia en el dispositivo: ningún dato de clientes sale del portátil

Despliegue privado de LLM en el dispositivo para una empresa sensible a la privacidad (Ollama + llama.cpp)

Cómo reemplazamos una factura de OpenAI de $4.2K/mes por un flujo de trabajo LLM totalmente local con Ollama, llama.cpp y una capa de orquestación FastAPI — manteniendo el 100% de los datos de los clientes en el portátil del usuario y ofreciendo respuestas en menos de un segundo.

  • Ollama
  • llama.cpp
  • Llama 3.1
  • Qwen 2.5
  • +6
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