Actualmente, el cliente cuenta con un chatbot desarrollado internamente que gestiona las consultas de los clientes en dos de sus sitios web.
Este chatbot maneja aproximadamente 120 intenciones diferentes, cuentan con un equipo de cuatro analistas que evalúan manualmente el desempeño del chatbot y son responsables de su optimización.
Nuestro objetivo es implementar una solución de Asistente de IA para el cliente, reemplazando los chatbots actuales para mejorar los costos operativos, la satisfacción general del cliente, el rendimiento del chatbot, agilizar el proceso de optimización con una mayor automatización y permitirles escalar la solución a sus otros sitios web.
Las interacciones con los clientes se distribuyeron en múltiples canales, incluido el sitio web, WhatsApp y Facebook, sin una interfaz unificada, lo que resultó en experiencias fragmentadas y un alto esfuerzo operativo.
El cliente también gestionaba un chatbot interno en dos sitios web, lo que requería que cuatro analistas revisaran continuamente el rendimiento, actualizaran más de 120 intenciones y mantuvieran configuraciones duplicadas. La operación de varios sistemas desconectados y flujos de trabajo redundantes incrementó significativamente los costos de mantenimiento y limitó la capacidad del cliente para escalar eficientemente.
El cliente necesitaba reducir significativamente la dependencia de la intervención humana mediante la introducción de mejoras de automatización e inteligencia artificial generativa; además, centralizar los flujos de chatbot en una única interfaz de asesor e implementar la solución en siete sitios web adicionales sin configuraciones duplicadas.
Se implementó un asistente de IA conversacional utilizando una arquitectura sin servidor de AWS. El frontend de SPA se ejecuta en S3 + CloudFront, con una interfaz de chat conectada a los servicios de backend mediante API Gateway y Lambda. DynamoDB (bajo demanda) almacena el historial de chat y la base de preguntas y respuestas, mientras que Claude, a través de Amazon Bedrock, gestiona la inferencia del modelo. La integración continua (CI/CD) se gestiona con GitHub Actions y AWS CDK (SST). Se utilizó Twilio para la integración con WhatsApp.
El asistente basado en AWS automatiza las preguntas frecuentes, reduce la carga de trabajo manual e integra todos los canales en un único backend escalable. Ofrece presupuestos en tiempo real, procesa consultas mediante Bedrock LLM y guía a los usuarios a través de los procesos de reserva y financiación. La solución mejoró la precisión de las respuestas y aumentó las tasas de conversión en más de un 25 %.
Las características clave incluyen la integración de Twilio WhatsApp, enrutamiento de intenciones de Dialogflow, modelos Claude a través de Amazon Bedrock, un panel de agente SPA en S3 + CloudFront, bases de conocimiento de Markdown segmentadas en S3, orquestación automatizada de agentes especializados, CI/CD con GitHub Actions + CDK y cumplimiento de los estándares de seguridad internos y de AWS Well-Architected.
El cliente es una plataforma de servicios de viajes en línea que ofrece alquileres de automóviles y reservas de hoteles asociándose con las principales agencias de alquiler y proveedores de alojamiento internacionales.
Ofrecen a los usuarios una amplia selección de vehículos y opciones de alojamiento, a menudo promocionando precios competitivos y beneficios de seguro de viaje combinado.
La plataforma tiene como objetivo simplificar la planificación de viajes combinando reservas de transporte y alojamiento en una única interfaz, haciendo que viajar sea más conveniente y rentable para los clientes en todo el continente americano.
La solución se implementó utilizando una arquitectura basada en AWS que incluye Lambda para computación, Amazon Bedrock para inferencia de modelos, API Gateway para gestión de API, DynamoDB para historial de chat y base de conocimiento, S3 + CloudFront para la interfaz SPA y Twilio para la integración con WhatsApp. La integración continua y continua (CI/CD) se configuró mediante GitHub Actions y AWS CDK (SST).
El cliente contaba con un equipo de cuatro analistas que se encargaban de la optimización del rendimiento del chatbot y la gestión de intenciones. Colaboraban proporcionando flujos, intenciones y contexto operativo del chatbot para la automatización y el escalado.
La solución redujo la carga de trabajo manual de los analistas, automatizó la gestión de preguntas frecuentes, mejoró la calidad de las respuestas y facilitó la implementación en múltiples canales y sitios web. Las conversiones generadas por chatbots mejoraron en más del 25 %.
El uso de una arquitectura completamente sin servidor simplificó la escala y el mantenimiento; la integración de Bedrock con los sistemas de intención existentes demostró ser eficaz para reducir la intervención manual y, además, tener un panel unificado mejoró enormemente el flujo de trabajo del agente.
La solución redujo los costos operativos, mejoró la satisfacción del cliente gracias a tiempos de respuesta más rápidos y proporcionó una base escalable para incorporar nuevas marcas y canales. El análisis centralizado mejoró la toma de decisiones y la eficiencia general.
Los planes incluyen expandir el asistente a más sitios web, implementar agentes de IA especializados y escalar la arquitectura de soporte multicanal a más regiones y marcas. La solución también está diseñada para ser extensible, lo que permite su futura expansión a nuevos casos de uso y líneas de productos a medida que evolucionen las necesidades del cliente.
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