Actualización de la aplicación móvil de Rootnet
Rootstack trabajó en la actualización de la aplicación móvil de Rootnet.
Automatización de solicitudes de clientes recibidas por correo
Rootstack implementó un motor de automatización de customer service
basado en IA que transforma correos electrónicos no estructurados
en solicitudes accionables.
¿Por qué el cliente escogió a Rootstack?
La organización utilizaba el correo electrónico como uno de sus principales canales de atención, pero la gestión de las solicitudes dependía de agentes que debían leer cada mensaje, identificar la necesidad del cliente, consultar información en diferentes sistemas y crear o actualizar el caso correspondiente.
Rootstack fue seleccionada por su experiencia combinando IA generativa, automatización de workflows e integración con sistemas empresariales. La solución permitió evolucionar el correo electrónico de un canal principalmente manual a un punto de entrada inteligente capaz de comprender solicitudes y activar acciones operativas.
Desafío
El alto volumen de correos generaba una importante carga operativa para los equipos de servicio. Los agentes debían realizar tareas repetitivas como interpretar solicitudes, capturar información, consultar diferentes sistemas y crear casos manualmente.
Esto provocaba tiempos prolongados de primera respuesta, tickets incompletos o inconsistentes, dificultad para priorizar solicitudes y una mayor dependencia de agentes para actividades de bajo valor, especialmente durante los picos de demanda.
El reto consistía en crear una capa inteligente que pudiera convertir un correo en lenguaje natural en una solicitud estructurada, consultar información autorizada y ejecutar el workflow correspondiente sin perder la capacidad de escalar los casos que requirieran intervención humana.
Nuestras soluciónes
Rootstack desarrolló un motor de automatización basado en IA utilizando Claude, n8n, PostgreSQL, Python, REST APIs, webhooks, Docker y OpenTelemetry. El flujo principal siguió la secuencia: Email → Comprensión de intención → Extracción de datos → Identificación del cliente → Consulta de sistemas → Ejecución del workflow → Ticket/Respuesta → Escalamiento.
Claude permitió comprender el contenido completo de los mensajes e identificar solicitudes relacionadas con saldos, productos, actualización de datos, documentos, transacciones, reclamos, pólizas, estados de solicitudes y modificaciones de servicios. Posteriormente, el sistema extraía y normalizaba información como identificadores de clientes, cuentas, pólizas, tickets, transacciones, fechas y productos.
Los datos identificados podían utilizarse para consultar información en CRM, service desk y otros sistemas empresariales mediante APIs y herramientas controladas. La capa de IA no accedía directamente a las bases de datos, manteniendo una separación entre la inteligencia artificial y los sistemas transaccionales.
Cuando una solicitud podía resolverse automáticamente, el sistema generaba respuestas utilizando información real y autorizada de los sistemas empresariales. Cuando se requería seguimiento, podía crear o actualizar tickets con la intención identificada, datos del cliente, resumen generado por IA, información extraída, historial relevante, prioridad, categoría y SLA aplicable.
El workflow también incorporó reglas de priorización y escalamiento. Los casos complejos, sensibles, fuera del alcance configurado o que requerían una decisión humana eran transferidos al equipo correspondiente con la información previamente procesada y enriquecida.
n8n coordinó las diferentes etapas del proceso, desde la recepción del correo y la comprensión de la solicitud hasta la consulta de sistemas, ejecución de acciones, generación de respuestas o tickets y registro del resultado. La arquitectura modular permitió incorporar nuevos workflows progresivamente sin modificar el motor principal de comprensión.
El proyecto tuvo una duración de 6 meses y logró automatizar entre 55% y 65% de las solicitudes, con una reducción estimada del 65% en el tiempo de primera respuesta y del 60% en las tareas manuales. Además, se estimó una reducción del 70% en tickets incompletos y del 80% en el tiempo de creación de tickets. La solución opera 24/7, cuenta con escalamiento humano para casos complejos y fue implementada progresivamente por tipo de solicitud.
Beneficios obtenidos por el cliente
65% de reducción estimada en el tiempo de primera respuesta, acelerando la atención de las solicitudes.
55–65% de solicitudes automatizadas, disminuyendo la dependencia de los agentes para tareas repetitivas.
70% de reducción estimada en tickets incompletos, gracias a la extracción y validación automática de información.
80% de reducción estimada en el tiempo de creación de tickets, entregando casos estructurados y enriquecidos a los equipos de servicio.
Nuestros principales servicios
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Solution Discovery
Combinamos la estrategia de datos y la visión técnica para transformar ideas en planes de ejecución preparados para la era de la IA.
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