Oi LATAM

Contexto

Oi LATAM opera servicios comerciales y financiamiento en múltiples mercados de la región. Su operación combina venta directa a consumidores finales, gestión de cartera activa y coordinación con una fuerza comercial distribuida en dos países.

Cuando empezamos a trabajar con ellos, el equipo de atención enfrentaba tres dinámicas simultáneas que estaban saturando su capacidad operativa:

• Leads entrando todos los días por redes sociales, WhatsApp y formularios web, que necesitaban cotización y respuesta rápida para no perderse.
• Clientes activos consultando saldos, fechas de pago, estado de contratos y gestionando renovaciones — consultas repetitivas que podían resolverse con datos de sus sistemas core.
• Vendedores internos pidiendo información operativa, reportes y coordinación con sus prospectos.

Cada uno de estos tres públicos necesitaba respuestas personalizadas con datos reales, no respuestas genéricas. Y cada público llegaba por canales distintos, en dos países, sin coordinación entre ellos.

El reto

Automatizar el primer contacto y las consultas transaccionales sin perder la personalización que caracteriza al negocio. En concreto:

1. Clasificar la intención de cada mensaje entrante para saber si el usuario es un lead, un cliente existente o un vendedor interno.
2. Identificar al usuario y cruzarlo contra los sistemas internos para responder con sus datos reales (saldo, última factura, estado de contrato).
3. Operar en paralelo en El Salvador y Honduras con variables por mercado (precios, productos disponibles, horarios, divisa, zona horaria).
4. Escalar a humano cuando la consulta salga del alcance del bot, sin perder el contexto de la conversación.

Todo esto corriendo 24/7, con carga variable y picos coordinados con campañas de marketing.

La solución

Diseñamos un flujo conversacional multi-país sobre Respond.io (somos partners oficiales) con tres capas trabajando en conjunto:

1 · Capa de entrada omnicanal

WhatsApp Business API, Messenger y webchat unificados en una sola bandeja. Cada mensaje pasa por un clasificador de intenciones que detecta si viene de un lead, un cliente o un vendedor — incluso cuando el usuario no se identifica explícitamente.

2 · Capa de IA con contexto de negocio

Un agente IA multi-proveedor (Anthropic + OpenAI, seleccionado dinámicamente según tipo de consulta y requisitos de costo/latencia) entrenado con la base de conocimiento del negocio y conectado a los sistemas core por API.

Cuando un cliente pregunta “¿cuánto debo pagar este mes?”, el agente:

• Identifica al cliente por su número telefónico.
• Consulta el sistema de facturación en tiempo real.
• Responde con el monto exacto, fecha de corte y link de pago — no con un texto genérico.

3 · Capa de handoff

Si la conversación requiere criterio humano (negociación, queja compleja, proceso no estandarizado), el bot entrega el control al equipo de atención con todo el historial, la clasificación de urgencia y los datos relevantes ya cargados en la ficha del cliente.

Arquitectura (simplificada)

Canales de entrada          Orquestación                     Core & datos
──────────────────          ────────────────                  ─────────────
WhatsApp Business   ──┐                                  ┌── Sistema de facturación
Messenger             │                                  │
Webchat               ├──►  Respond.io  ──►  Agente IA  ──┼── CRM
Instagram             │     (enrutamiento     multi-     │
Email                 │      omnicanal)       proveedor)  ├── Gestión de contratos
                    ──┘           │                       │
                                  ▼                       └── Catálogo de productos
                           Handoff a
                           agentes humanos
                           con contexto

Stack

• Respond.io como orquestador omnicanal y bandeja única.
• Anthropic Claude y OpenAI como proveedores de IA, seleccionados dinámicamente.
• WhatsApp Business API (oficial, vía Meta Cloud API) para el canal principal.
• Integraciones REST custom contra los sistemas core del cliente, con caché y retry para resiliencia.
• Monitoreo en tiempo real de volumen, éxito de clasificación, tiempo de resolución y tasa de handoff.

Resultados

Tras la implementación en producción:

• 5,000+ conversaciones automatizadas cada mes, cifra que sigue creciendo con la expansión a nuevos mercados.
• Cobertura 24/7 sin contratar más personal — el equipo humano se enfoca en los casos que requieren criterio.
• Operación multi-país desde una sola plataforma, evitando duplicar infraestructura o reglas por mercado.
• Personalización con datos reales en cada respuesta, algo que el equipo no podía sostener manualmente a este volumen.

Lo relevante

Este proyecto combina los tres elementos que constituyen nuestra especialidad: automatización con IA entrenada con contexto de negocio, mensajería omnicanal en tiempo real, y integraciones profundas con los sistemas que ya operan la empresa.

No es un chatbot genérico montado sobre una plantilla. Es una capa de automatización que conversa con las bases de datos del cliente, opera en paralelo en dos países con variables distintas, y entrega resultados medibles desde el primer mes en producción.