¿Cómo se integra un agente de IA con el CRM o el ERP?

El agente se conecta al CRM, al ERP y a sus APIs para consultar pedidos, stock y fichas de clientes y registrar datos durante la conversación. El modelo de lenguaje se conecta a sus canales y a la base de conocimiento, y el flujo se diseña a partir de atenciones reales, con puntos definidos de derivación a humanos.

¿En qué canales atiende el agente de IA?

El mismo agente atiende por WhatsApp, chat del sitio, email y voz, con el mismo historial en todos los canales. Resuelve las preguntas repetitivas sin fila, a cualquier hora, y deriva a una persona del equipo cuando el caso lo pide, llevando el historial de la conversación.

¿Qué pasa cuando el agente de IA no sabe responder?

Deriva la conversación a atención humana con todo el historial, en los puntos de derivación definidos en el diseño del flujo. Después del lanzamiento, las conversaciones se revisan periódicamente para corregir respuestas y ampliar lo que el agente resuelve por sí solo.

¿Cómo medir si el agente de IA está funcionando?

Con informes automáticos de volumen de conversaciones, temas más frecuentes y tasa de resolución, generados a partir de conversaciones reales. Esos informes alimentan la revisión periódica de las respuestas y muestran qué preguntan más los clientes, lo que orienta qué debe aprender a resolver el agente a continuación.

Agentes de IA — Cortex IQ

Un buen agente de IA no es el que responde todo. Es el que resuelve las preguntas repetitivas, consulta pedidos, stock o fichas en su sistema y sabe cuándo llamar a alguien del equipo. Diseñamos los flujos de conversación a partir de atenciones reales, los integramos con los canales y sistemas que ya usa y seguimos revisando la calidad de las respuestas después del lanzamiento.

Un primer proyecto suele seguir tres etapas. Primero, mapeamos las atenciones reales y diseñamos los flujos de conversación, con los puntos en que el agente debe llamar a una persona. Después, conectamos el modelo de lenguaje a sus canales, al CRM y a la base de conocimiento. Por último, revisamos las conversaciones tras el lanzamiento para corregir respuestas y ampliar lo que el agente resuelve.

Cuando el caso excede lo que el agente sabe resolver, pasa la conversación a alguien del equipo con todo el historial. Esa persona continúa donde el cliente se quedó, sin pedirle que repita nada.

Beneficios

Preguntas repetitivas resueltas sin fila, a cualquier hora
Consulta de pedidos, stock y fichas directo en el CRM o ERP
Derivación a atención humana con el historial de la conversación
El mismo agente en WhatsApp, chat del sitio y email
Informes sobre lo que más preguntan los clientes
Ajuste continuo de respuestas a partir de conversaciones reales

Proceso

01

Mapeo y diseño

Flujos de conversación diseñados a partir de atenciones reales, con los puntos de derivación a humanos.

02

Entrenamiento e integración

Modelo de lenguaje conectado a sus canales, CRM y base de conocimiento.

03

Seguimiento

Revisión periódica de conversaciones para corregir respuestas y ampliar lo que el agente resuelve.

Pilares

Agentes con IA generativa

Respuestas que entienden el contexto, no solo palabras clave.

Atención multicanal

Voz, chat, WhatsApp y email con el mismo historial.

Integración con sistemas

Conexión con ERP, CRM y APIs para consultar y registrar datos.

Análisis de conversaciones

Informes automáticos de volumen, temas y tasa de resolución.

Con qué se conecta

WhatsApp Business API
Chat del sitio web
Email
Instagram Direct y Messenger
Telefonía y voz (IVR)
CRM (HubSpot, RD Station, Salesforce)
ERP (TOTVS, SAP, Omie)
Plataformas de atención (Zendesk, Freshdesk)
Base de conocimiento interna
Hojas de cálculo y bases de datos
APIs propias

¿Agente de IA, chatbot de plataforma o RPA?

Los tres automatizan trabajo, pero resuelven problemas distintos y exigen cosas distintas a la empresa.

Criterio	Agente de IA	Chatbot de plataforma	RPA
Entiende lenguaje natural	Sí, incluso preguntas fuera de guion	Parcialmente, por palabras clave y menús	No, ejecuta pasos fijos
Necesita flujo predefinido	No, sigue objetivos y reglas	Sí, cada ruta se diseña	Sí, paso a paso
Consulta sistemas	Sí, vía APIs e integraciones	Limitado a lo que ofrece la plataforma	Sí, imitando clics en pantalla
Deriva a humano con contexto	Sí, con resumen e historial	Transfiere, en general sin resumen	No aplica
Mejor para	Atención y triaje con variación	FAQ simples y menús de opciones	Tareas repetitivas en pantallas legadas
Qué exige de la empresa	Datos accesibles y revisión de conversaciones	Mantenimiento de los flujos	Pantallas estables y reglas claras

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Preguntas frecuentes

¿Cómo se integra un agente de IA con el CRM o el ERP?: El agente se conecta al CRM, al ERP y a sus APIs para consultar pedidos, stock y fichas de clientes y registrar datos durante la conversación. El modelo de lenguaje se conecta a sus canales y a la base de conocimiento, y el flujo se diseña a partir de atenciones reales, con puntos definidos de derivación a humanos.
¿En qué canales atiende el agente de IA?: El mismo agente atiende por WhatsApp, chat del sitio, email y voz, con el mismo historial en todos los canales. Resuelve las preguntas repetitivas sin fila, a cualquier hora, y deriva a una persona del equipo cuando el caso lo pide, llevando el historial de la conversación.
¿Qué pasa cuando el agente de IA no sabe responder?: Deriva la conversación a atención humana con todo el historial, en los puntos de derivación definidos en el diseño del flujo. Después del lanzamiento, las conversaciones se revisan periódicamente para corregir respuestas y ampliar lo que el agente resuelve por sí solo.
¿Cómo medir si el agente de IA está funcionando?: Con informes automáticos de volumen de conversaciones, temas más frecuentes y tasa de resolución, generados a partir de conversaciones reales. Esos informes alimentan la revisión periódica de las respuestas y muestran qué preguntan más los clientes, lo que orienta qué debe aprender a resolver el agente a continuación.