Varios cerebros de IA. Una sola respuesta.
Un solo agente ya no alcanza.
Cada pregunta, al cerebro que le toca.
Cuando un cliente escribe, SACS no manda el mensaje a "la IA". Lo rutea: Claude para tono empático, GPT para cálculo y precio, Gemini para consulta de stock en tiempo real, un modelo local para datos sensibles. El orquestador decide — tú ves la respuesta final, limpia. Aspiracional; cohorte beta iterando.
Ver agente de ventas
La cotización que hace GPT, la revisa Claude.
Un agente arma el precio con tu catálogo, descuentos y promos. Otro agente lee la respuesta antes de enviarla y corrige tono, errores de cálculo o cualquier alucinación. Dos modelos, dos especialidades — una sola cotización que llega al cliente ya revisada.
Ver cotizador
Cuando el caso se pone difícil, lo toma una persona.
La IA no adivina sobre casos raros: cuando detecta una devolución grande, un reclamo sensible o un cliente VIP, entrega el hilo a la persona indicada con todo el contexto resumido — qué pidió, qué se le ofreció, qué sigue. El vendedor retoma sin pedirle al cliente que repita nada.
Ver bandeja de atención
Tú siempre sabes quién contestó, con qué y por qué.
Cada respuesta entregada deja rastro: qué modelo se usó, qué otros modelos la revisaron, qué fuentes del sistema consultó (catálogo, stock, cliente), y qué nivel de confianza tuvo. Si hay error, no hay misterio — se corrige el eslabón exacto. En piloto con marcas selectas.
Una sola IA da respuestas rápidas, varias IAs coordinadas dan respuestas correctas.
Cada tarea al modelo que mejor la hace.
El orquestador analiza la pregunta, decide qué modelo (o combinación) es óptimo para responder, y compone la salida. Tú no eliges entre Claude o GPT — usas ambos según el caso. Aspiracional, evolucionando con cada semana de piloto.
Clasifica la intención
Antes de contestar, un clasificador ligero decide: ¿es consulta de stock, cotización, reclamo, agendamiento? Cada intención activa un pipeline distinto.
Tabla de modelos preferidos
Tú defines (o aceptas el default): Claude para tono humano, GPT-4 para cálculo y razonamiento, Gemini para búsqueda con contexto reciente, modelo local para datos sensibles.
Pipelines configurables
Un pipeline es la cadena: "redactar → verificar precio → revisar tono → enviar". Editas el pipeline por tipo de caso — cotización es uno, soporte es otro.
Fallback si un modelo cae
Si Claude no responde en 3 segundos, el orquestador reintenta con GPT — la respuesta le llega al cliente con la misma frescura, sin que nadie se entere.
Costo controlado por pipeline
Cada ruta tiene un presupuesto estimado por conversación. Si alguna se dispara (por ejemplo, un cliente que manda 200 mensajes), el sistema te avisa y aplica techo.
Explicabilidad incorporada
Al revisar un caso, ves el camino: "el clasificador marcó cotización → GPT armó precio → Claude revisó tono → se envió". Cada paso con su timestamp y resultado.
La conversación pasa de agente a agente — y a persona.
El cliente escribe una vez. Puede ser atendido por un agente de ventas, luego cotizado por otro, luego cobrado por un tercero, y finalmente retomado por un vendedor humano si lo amerita. Nadie pide datos dos veces.
Contexto unificado
Un solo hilo conversacional visto por todos los agentes. El que llega a mitad de camino lee el resumen de los 10 mensajes anteriores en 2 líneas.
Detección de escalada
Reglas: "si monto supera X, si cliente VIP, si palabra clave es reclamo, si confianza del modelo cae debajo de Y" → el sistema avisa que se requiere persona.
Resumen para el humano
Al entregar al vendedor, el orquestador escribe 3 líneas: "qué quería el cliente, qué se le ofreció, qué objeción abrió". El vendedor retoma sin leer 30 mensajes.
Tiempo de respuesta anunciado
Si pasa a humano fuera de horario, el sistema le avisa al cliente: "te contestamos mañana antes de las 10 am". Expectativa honesta, menos ansiedad.
Re-entrega a la IA
Si el vendedor resuelve y el cliente sigue conversando después, el hilo puede volver a agente IA para cierre o seguimiento — sin reescribir lo anterior.
Feedback loop
El vendedor puede marcar si la IA debió o no haber escalado. Esas marcas entrenan las reglas de escalada para el próximo caso — no vuelve a pasar lo mismo.
Todo lo que dice la IA queda con rastro.
Cada respuesta se guarda con modelo usado, revisión cruzada, fuentes consultadas y nivel de confianza. Puedes auditar cualquier conversación, corregir un pipeline, o restringir qué modelos ven qué datos.
Bitácora por conversación
Cada hilo tiene un registro completo: modelo usado en cada turno, tiempo de respuesta, confianza declarada, fuentes consultadas del sistema (catálogo, stock, cliente).
Datos sensibles solo en modelos permitidos
Configuras qué modelos pueden ver qué. Por ejemplo: información de pago solo va a modelos locales o con acuerdo de no-entrenamiento. Resto usa los globales.
Límite de uso por usuario
Cada vendedor o cliente tiene cuota de consumo. Si una sucursal dispara el uso 5× sobre su histórico, el sistema alerta — puede ser un abuso o un bot externo.
Confianza declarada
El orquestador marca cada respuesta con un nivel de confianza. Por debajo del umbral que configures, la respuesta pasa por revisión humana antes de enviarse.
Corrección editable
Marcaste una respuesta como incorrecta. Escribes la corrección una vez. El pipeline afectado la incorpora como regla — no vuelves a ver el mismo error.
Reporte semanal de calidad
Email con: % de casos resueltos por IA, % escalados, errores detectados, costo por conversación. Visibilidad clara — no IA como caja negra.
“Probamos con un solo modelo y las cotizaciones tenían errores de precio el 10% de las veces. Con dos modelos en cadena — uno arma, otro revisa — bajamos casi a cero. Está en piloto, pero ya nos cambió la confianza con la que respondemos fuera de horario.”
“Lo que más me gustó es el handoff a humano. Antes la IA se peleaba con el cliente cuando no entendía. Ahora cuando se pierde, me pasa el caso con un resumen de 3 líneas y yo retomo como si hubiera estado ahí desde el principio. Cero cliente molesto.”
“Para mí el valor está en la bitácora. Cada vez que un cliente dice "me dijeron otra cosa", puedo abrir el hilo, ver qué modelo contestó qué, y corregir al instante. Antes era mi palabra contra la del cliente — ahora es el sistema el que muestra la verdad.”
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Preguntas frecuentes
Está en piloto cerrado con un grupo reducido de marcas. Los pipelines base (ventas, cotización, soporte) ya corren en producción, pero estamos iterando reglas de escalada, tabla de modelos preferidos y reportes de calidad con feedback semanal de cada marca.
Tenemos integrados Claude (Anthropic), GPT (OpenAI) y Gemini (Google) en los pipelines base. También hay modelos locales para datos sensibles cuando la marca lo requiere. Agregamos nuevos modelos según calidad y costo — no hay exclusividad con un proveedor.
Puedes aceptar los defaults (recomendado) o configurar la tabla de modelos preferidos por tipo de tarea. Siempre hay fallback automático si el modelo primario no responde — la cadena no se rompe.
Solo lo que tú permitas. Por defecto los modelos externos reciben lo necesario para contestar (pregunta, catálogo relevante, historial de la conversación). Datos sensibles como métodos de pago o documentos fiscales pueden quedar restringidos a modelos locales o con acuerdo explícito de no-entrenamiento.
Más que un solo modelo — pero el costo por conversación sigue siendo una fracción del costo de un agente humano. Cada pipeline tiene presupuesto estimado y tope configurable. Reportamos costo por conversación cada semana.
Primero, un modelo de revisión intercepta los casos más obvios. Segundo, debajo de cierta confianza el caso pasa a humano antes de enviarse. Tercero, cuando llega un error, se marca, se corrige, y la corrección se incorpora al pipeline — no vuelve a pasar lo mismo. Hay bitácora de todo.
Sí — a través de los agentes de SACS (ver "Agente conversacional"). El orquestador corre detrás de cada canal: WhatsApp, chat web, tienda en línea. El cliente no ve modelos; ve una conversación coherente.
Sí. Cualquier hilo se puede abrir en el panel de auditoría y ves: modelo por turno, confianza, fuentes consultadas, costo, tiempo de respuesta, quién revisó. Útil para reclamos de clientes o revisiones internas de calidad.
Pídelo en tu onboarding o a tu ejecutivo de cuenta. El acceso es selectivo porque queremos garantizar calidad y aprender de cada implementación. Si entras, recibes soporte directo del equipo y tu feedback influye en el producto final.
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