Volver a Casos de ÉxitoCaso de Estudio: Sector Retail y Telecomunicaciones

Arquitectura multi-agente para automatizar el soporte técnico de nivel medio mediante recuperación semántica corporativa.

LangGraphPineconeOpenAIPython

1. Contexto y Problema de Negocio

Asignación ineficiente de miles de horas hombre en equipos de soporte TI al contestar solicitudes resolutivas frecuentes o estructuradas pero documentadas dispersamente.

2. Arquitectura de la Solución

Construcción de un pipeline RAG Ruteado usando Pinecone y flujos multi-agentes coordinados por LangGraph. La arquitectura ingiere documentación técnica en tiempo real para generar diagnósticos concisos frente al operador o cliente final.

3. Resultados Cuantificables

Reducción significativa de los tickets escalados a Nivel 2 y aceleración operativa notable en el proceso del Centro de Excelencia.

45%
Deflexión de Tickets
>90%
Precisión RAG
2.5s
Latencia de LLM

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