SAOS: control automático de tiempos de respuesta en soporte

Cuando un problema dependía de corregir una falla en el sistema, el cliente quedaba en espera y muchas veces nadie volvía a darle una actualización. Desde su lado, lo habían olvidado.

Nadie vigilaba si los clientes recibían respuesta dentro del tiempo comprometido. El cumplimiento solo se revisaba cuando algo ya había salido mal: una queja, una mala reseña pública o un cliente pidiendo darse de baja. En ese momento el manager o el supervisor tenía que entrar a la plataforma de mensajería y revisar la conversación a mano.

Además, la urgencia de cada ticket la decidía cada agente a su criterio, así que un mismo problema podía tratarse como urgente por una persona y como normal por otra.

Un sistema en dos partes.

La primera clasifica la urgencia. Un asistente de IA dentro de la plataforma de WhatsApp hace hasta tres preguntas en lenguaje natural y asigna uno de cuatro niveles de severidad, cada uno con su tiempo de respuesta comprometido. El cliente recibe en el momento el tiempo estimado de atención.

La segunda verifica el cumplimiento. El CRM lanza dos avisos preventivos al chat del equipo antes de que venza el plazo. SAOS registra cada aviso, revisa en la plataforma de mensajería si el agente envió el seguimiento dentro de la ventana, y publica el veredicto en el mismo hilo del chat del equipo citando el mensaje encontrado: cumplió, incompleto o no cumplió. Si el agente respondió tarde, un barrido posterior lo deja documentado con la hora y los minutos de retraso, sin cambiar el veredicto.

Todo se consulta en un panel web con cumplimiento por agente y por equipo, detalle de cada alerta y bitácora de auditoría, con vistas distintas según el rol.

• Las plantillas que el sistema busca en los mensajes se editan desde el panel. El equipo de soporte las ajusta sin pedir un cambio de código.
• La evidencia de una respuesta tardía nunca cambia el veredicto. Si lo cambiara, el plazo dejaría de significar algo.
• El reloj se pausa fuera del horario de cada equipo.
• Cada intento de evaluación queda registrado, exitoso o fallido. Esa bitácora es la que permitió auditar el propio sistema.

Antes de usar los números para evaluar a nadie, audité el sistema contra los datos reales. Encontré tres fallas que distorsionaban el indicador:

• Un error de diseño en la ventana de búsqueda hacía que, cuando la tarea programada se retrasaba, el sistema emitiera "no cumplió" sin haber revisado nada. Afectaba a un tercio de las evaluaciones del segundo aviso.
• Algunas plantillas exigían palabras que ningún agente escribía, y una penalizaba justo al agente que borraba una instrucción interna que no debía llegarle al cliente.
• Dos entregas simultáneas del mismo aviso generaban alertas duplicadas: una de cada cinco filas de la tabla.

Corregí las tres causas y reevalué los casos históricos afectados.

• Ningún cliente en espera queda sin noticias: el sistema le recuerda al agente cuándo toca actualizarlo, y la actualización sigue una plantilla con la calidad de mensaje que define el equipo.
• De revisar el cumplimiento solo después de una queja a verificar automáticamente cada alerta: unas 11 al día, alrededor de 340 al mes.
• Los agentes reciben dos avisos antes de que venza el plazo, no después.
• Las disputas de "yo sí respondí" se resuelven en el mismo hilo del chat del equipo, con el mensaje como evidencia.
• La auditoría separó dos problemas que se veían iguales: agentes que sí atendían pero fuera del formato o de la ventana, y agentes que no daban seguimiento a sus clientes. Con eso, la empresa dio seguimiento y retroalimentación a cada caso, e integró el cumplimiento junto con la satisfacción del cliente y la productividad en la evaluación del equipo.

Diseño, construcción y operación del sistema completo, en solitario, desde el clasificador de IA en mayo de 2026 hasta el sistema de verificación en producción desde el verano.