Wiserep - Enterprise AI Voice Call Center Platform and Automation Solution
Estudio de caso

Caso de estudio: Cómo automatizamos millones de llamadas mensuales para un cliente de Fortune 500

Implementación en entornos reales que ilustra el cronograma de despliegue, los desafíos técnicos y los resultados empresariales medibles.

7 de septiembre de 2025
Lectura de 15 minutos
Equipo de Wiserep

Introducción

Las grandes empresas gestionan un volumen inmenso de llamadas de clientes cada mes, que van desde consultas rutinarias hasta soporte de misión crítica. Para un líder del Fortune 500 en el sector de servicios financieros, las operaciones de los centros de contacto tradicionales luchaban por hacer frente al aumento de volúmenes de llamadas, al incremento de los costes y a las expectativas multilingües de los clientes.

En menos de cuatro meses, Wiserep les ayudó a transformar la experiencia de sus clientes al desplegar automatización de voz con IA a gran escala. Así se desarrolló el proceso.

Objetivos del proyecto

Objetivos:

Reduzca el tiempo medio de gestión (AHT) y las tasas de abandono de llamadas
Ofrezca soporte multilingüe 24/7 en inglés, español y árabe.
Automatice al menos el 70 % de los tipos de llamadas simples y de alto volumen.
Reduzca los costos operativos sin sacrificar el cumplimiento normativo ni la satisfacción del cliente.
Integrarse sin problemas con sistemas de telefonía heredados y CRM

Cronograma de implementación

1

Evaluación y Alineación (Semanas 1-2)

  • Talleres con las partes interesadas para mapear los puntos de dolor clave y las prioridades empresariales
  • Revisión de datos de llamadas: más de 18.000 llamadas entrantes al mes; el 60 % son tareas rutinarias.
  • Análisis de brechas de cumplimiento y de privacidad de datos (RGPD, normativas del sector)
2

Integración técnica (Semanas 3-6)

  • Integración de SIP y PBX para un enrutamiento de llamadas sin interrupciones
  • Sincronización bidireccional de datos con CRM heredado
  • Incorporación segura mediante SSO y RBAC para equipos de TI y operaciones
3

Capacitación en IA y prueba piloto (Semanas 7-10)

  • Cargar y anotar transcripciones históricas de llamadas (~1M registros)
  • Modelos de intención personalizados y paquetes de idiomas para guiones específicos
  • Despliegue progresivo: la IA atendió el 15 % del volumen total de llamadas en las primeras dos semanas.
4

Lanzamiento completo en producción (Semanas 11-16)

  • Ampliar la cobertura de la IA a todas las consultas básicas (estado de la cuenta, solicitudes de documentos, reclamaciones)
  • Habilitar rutas de conmutación por fallo para redirigir llamadas complejas o escaladas a agentes humanos
  • Paneles en tiempo real y revisiones semanales de análisis con el equipo del cliente

Desafíos técnicos y soluciones

Sistemas heredados complejos

Se diseñaron adaptadores de middleware para integrar PBX locales con la plataforma de IA nativa en la nube de Wiserep.

Consistencia multilingüe

Se desplegaron modelos de lenguaje avanzados y sensibles al contexto cultural para garantizar fluidez y la correcta interpretación de la intención en los distintos dialectos regionales.

Requisitos de alta seguridad

Cifrado completo de todos los datos de voz, de transcripciones y de integraciones (AES-256, TLS 1.3), además de controles de acceso granulares y registros de auditoría automatizados.

Experiencia del cliente

Desarrollé personas de voz personalizadas y probé más de 250 flujos de ejemplo para alinearlos con los estándares de tono y empatía de la marca.

Resultados empresariales medibles

72%

Tasa de automatización de llamadas

De llamadas entrantes mensuales totalmente gestionadas por IA, permitiendo que los agentes se concentren en escenarios de mayor valor.

más del 50 %

Ahorro de costos

Reducción de los costos de atención por llamada, principalmente a través de la disminución de las necesidades de personal y de horas extra.

menos de 15 s

Tiempo de espera

Tiempo medio de espera para todas las interacciones automatizadas (anteriormente 2–5+ minutos en horas pico).

Más del 94 %

Puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT)

Tasa de satisfacción mantenida en las encuestas post-llamada para consultas automatizadas y asistidas por agentes.

Cumplimiento y generación de informes

Consentimiento automatizado conforme al RGPD, registros detallados de llamadas y sólidas trazas de auditoría para todas las interacciones.

Lecciones aprendidas

1

La gestión del cambio es crítica

El éxito requirió la colaboración activa de los agentes de primera línea para el entrenamiento de la IA y la retroalimentación.

2

La integración impulsa resultados

La integración profunda y en tiempo real con la telefonía y el CRM garantizó la ausencia de silos de datos y una experiencia del cliente sin fricciones.

3

Optimización iterativa impulsada por IA

El ajuste periódico, basado en datos, de las intenciones y los flujos de conversación produjo mejoras continuas en la automatización y en la experiencia del cliente (CX).

Conclusión

La automatización con IA a escala empresarial es totalmente alcanzable — con la tecnología, la estrategia y la alianza adecuadas. Al aprovechar Wiserep, este cliente de Fortune 500 logró rápidamente mejoras medibles en eficiencia, cumplimiento normativo y satisfacción del cliente, atendiendo millones de llamadas al mes con facilidad.

¿Le gustaría saber cómo Wiserep puede ofrecer estos resultados a su empresa?

WR
Sobre el autor

Equipo Editorial de WiseRep

Expertos en IA Conversacional y Automatización de Centros de Contacto

El Equipo Editorial de WiseRep está formado por profesionales con más de 15 años de experiencia desplegando IA de voz y automatización de centros de contacto en los sectores de salud, hostelería, finanzas, comercio electrónico, telecomunicaciones y automoción. Diseñamos e implementamos agentes de voz multilingües, despliegues conformes con el RGPD y experiencias de cliente omnicanal para empresas que operan en más de 12 idiomas y con decenas de integraciones de CRM y telefonía.

Cada artículo es revisado por nuestros arquitectos de soluciones y responsables de éxito del cliente antes de su publicación, para garantizar precisión técnica y relevancia práctica.

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