caso de éxito
Entendé cómo Contraktor escaló el soporte en una operación con múltiples productos, redujo el volumen acumulado fuera del horario comercial y liberó al equipo para enfocarse en lo que realmente requería intervención humana.
Métrica | Resultado |
|---|---|
Tickets resueltos con IA | 75% |
Tiempo de primera atención | 15s |
Pendientes de chats por la mañana | 0 |
Acerca de Contraktor
Contraktor opera en el mercado de gestión de contratos y viene expandiendo su operación con diferentes productos dentro de ese ecosistema.
Con eso, la empresa necesita atender tanto a los clientes directos como también a los usuarios finales que interactúan con la plataforma para firmar contratos y completar etapas del proceso.
En la práctica, eso aumenta el volumen de consultas, la variedad de los tickets y la presión por respuestas rápidas y acertadas. Escalar la atención sin perder eficiencia se volvió una necesidad cada vez más clara.
Los principales cuellos de botella de la operación en ese momento
Con la evolución de la operación, Contraktor empezó a enfrentar un desafío común en empresas SaaS con un portafolio más amplio: sostener velocidad y calidad en la atención sin transformar el soporte en una estructura cada vez más pesada.
Título | Descripción |
|---|---|
Alto volumen de tickets repetitivos | Gran parte de la operación se consumía en consultas recurrentes, lo que sobrecargaba al soporte y quitaba tiempo a casos que exigían más contexto y análisis. |
Múltiples productos, más complejidad | Con distintas líneas de producto en operación, el equipo necesitaba lidiar con recorridos, flujos y bases de conocimiento distintas dentro de la misma atención. |
Presión por velocidad sin perder calidad | Había que responder con agilidad en un contexto sensible, sin comprometer la claridad y la seguridad en interacciones vinculadas a contratos y firmas. |
Escalar sin inflar la estructura | A medida que la operación crecía, quedaba más claro que ampliar el equipo en la misma proporción no sería el camino más eficiente ni sostenible. |
Contraktor incluso llegó a probar algunas herramientas para intentar escalar el soporte. Primero Intercom, que ofrecía robustez, pero el modelo de cobro en dólares y por ticket retenido pesaba demasiado en una operación de alto volumen.
Después, la empresa probó Crisp, que era más accesible, pero todavía no entregaba la profundidad y la retención necesarias en la atención con IA. En la práctica, el desafío seguía abierto.
“Con la evolución de la operación, empezamos a sentir una complejidad cada vez mayor en la parte de atención.”
Rafael Salomão
Head de Éxito del Cliente en Constraktor
ClaudIA como nueva capa de escala para el soporte
La respuesta de Contraktor fue estructurar la atención inicial con ClaudIA, usando IA para absorber el N1, resolver dudas recurrentes y darle más fluidez al ingreso de los tickets.
Principales cambios:
ClaudIA pasó a encargarse del primer contacto con el cliente, reduciendo el peso de la atención manual desde el inicio de la operación.
Mientras la IA absorbía dudas recurrentes y triages iniciales, el equipo humano quedó más enfocado en casos que exigían análisis, contexto y mayor profundidad.
La operación dejó de depender tanto de la división de la atención del equipo entre distintas plataformas, ganando más consistencia en la atención.
El Centro de Ayuda y los flujos ya existentes pasaron a alimentar a la IA, permitiendo respuestas más rápidas y alineadas con el contexto de la operación.
La operación ganó más equilibrio, más velocidad y una forma más eficiente de escalar sin aumentar la estructura en la misma proporción
“Mientras estamos dando atención a algún caso más grave, ClaudIA puede encargarse de la atención ahí mismo, al inicio.”
Alana S. Souza
Analista Senior de Soporte en Constraktor
Implementación rápida, evolución continua
La implementación de ClaudIA ocurrió de una forma más simple de lo que el equipo imaginaba al principio. En vez de exigir una estructura paralela o una gran movilización técnica, el proyecto se apoyó en una base que Contraktor ya tenía: su contenido de soporte, flujos y la experiencia práctica de la operación.
Etapa | Título | Descripción |
|---|---|---|
01 | Base inicial construida a partir de la operación real | El Centro de Ayuda, los flujos existentes y el conocimiento del equipo sirvieron como punto de partida para estructurar las respuestas y el comportamiento de ClaudIA. |
02 | Entrada rápida con rollout validado | En cerca de una semana, la IA ya estaba en el aire en Constraktor Sign. A partir de los aprendizajes de esta etapa, Contraktor expandió ClaudIA a los demás frentes de atención. |
03 | Calibración en las primeras semanas | Después del go-live, el equipo acompañó conversaciones, revisó respuestas y refinó la actuación de ClaudIA para aumentar la adherencia, la calidad y la retención. |
04 | Evolución con apoyo cercano y auditoría | La implementación no terminó en el setup. La ganancia de madurez vino con seguimiento continuo, auditorías y la dedicación del equipo a lo largo de los primeros meses. |
Más que un proyecto de implementación, la entrada de ClaudIA fue tratada como un proceso de evolución operativa. El setup fue rápido, pero los resultados vinieron de la combinación entre una base bien estructurada, calibración constante e involucramiento directo de quienes conocían la rutina del soporte.
Con el apoyo cercano de Cloud Humans y la participación activa del equipo de Contraktor, la operación ganó madurez sin interrumpir la atención del día a día.
“La implementación también fue muy tranquila. Puedo decir que tuve mucho apoyo de todo el equipo de Cloud Humans desde el inicio.”
Alana S. Souza
Analista de Soporte Senior en Constraktor
Los resultados de ClaudIA en la operación
Con ClaudIA actuando en la atención inicial, Contraktor pasó a ver ganancias claras en velocidad, resolución y eficiencia operativa. Los resultados aparecieron tanto en los indicadores más visibles, como el tiempo de primera respuesta y la retención por IA, como en la rutina del equipo, que pasó a operar con menos sobrecarga y más espacio para actuar de forma estratégica.
Métrica | Resultado | Impacto |
|---|---|---|
Tickets resueltos por IA | 75% | Más capacidad de atención sin aumentar la estructura en la misma proporción |
Backlog al abrir el día | 30 chats → 0 | Menos cola acumulada e inicio de operación más liviano |
Tiempo de primera atención | 40 min → 15s | Respuesta casi inmediata apenas al ingresar al soporte |
Además de los resultados mostrados en la tabla, el cambio también quedó claro al compararlo con los intentos anteriores de la operación. Antes de Cloud Humans, Contraktor ya había pasado por Intercom y Crisp, pero todavía no había encontrado una combinación realmente eficiente entre costo, calidad de la IA y capacidad de retención en la atención. En el caso de Crisp, por ejemplo, la operación no llegaba al 15% de atención vía bot.
La ganancia también apareció en la forma en que la operación pasó a depender menos del equipo de tecnología en algunas rutinas. Con la evolución de la implementación y el uso de integraciones con backoffice, Contraktor ganó más autonomía para resolver parte de las demandas que antes exigían apoyo técnico directo.
“Logramos usar su tiempo para cosas realmente más estratégicas.”
Rafael Salomão
Head de Éxito del Cliente en Constraktor
Lo que aprendió Contraktor en el proceso
Tema | Descripción |
|---|---|
Una buena implementación depende de una herramienta y de un equipo comprometido | El resultado no vino solo de la tecnología. La combinación entre una buena solución y un equipo comprometido fue esencial para que la implementación funcionara de verdad. |
La automatización no reemplaza al equipo, lo libera | Con ClaudIA absorbiendo parte de la atención inicial, el equipo humano ganó más espacio para enfocarse en lo que exigía análisis, contexto y acción estratégica. |
Ganar eficiencia en N1 cambia toda la operación | Cuando la atención inicial se vuelve más rápida y eficiente, el impacto va más allá de la cola: la operación gana fluidez, el equipo trabaja mejor y el cliente nota la diferencia. |
La calibración continua hace que la IA evolucione con la operación | Salir a producción rápido fue importante, pero los mejores resultados vinieron del seguimiento constante, de la revisión de las conversaciones y de los ajustes hechos en las primeras semanas. |
“Una buena herramienta y un equipo comprometido hacen una buena implementación. No se puede esperar un milagro solo del proveedor.”
Rafael Salomão
Head de Éxito del Cliente en Constraktor
Cloud Humans responde
¿Cuál era el principal desafío de Contraktor antes de ClaudIA?
Contraktor necesitaba sostener velocidad y calidad en la atención en una operación con múltiples productos, tickets repetitivos y una base de conocimiento cada vez más compleja, sin inflar la estructura en la misma proporción.
¿Cómo pasó a actuar ClaudIA en la operación?
ClaudIA asumió la atención inicial, absorbiendo el N1, lidiando con dudas recurrentes y derivando al equipo humano los casos que exigían más análisis, contexto o profundidad.
¿La implementación fue compleja?
No. La implementación salió a producción rápidamente y se apoyó en una base que Contraktor ya tenía, como contenidos de soporte y flujos de la operación. La madurez se ganó con calibración continua en las semanas siguientes.
¿En cuánto tiempo empezó la operación a ver resultados?
La IA ya estaba en producción para pruebas en alrededor de una semana. Después de eso, los ajustes y auditorías de las primeras semanas ayudaron a acelerar la curva de evolución de la operación.
¿ClaudIA resolvió solo dudas simples?
No. Además de absorber la atención inicial y dudas recurrentes, la operación también evolucionó con integraciones y flujos que ampliaron la capacidad de la IA dentro del soporte.
