Generamos
autonomía.
Dejamos capacidad.

60.000 llamadas × 15 min = 900.000 min = 15.000 h por mes
15.000 h ÷ 160 h por persona = más de 90 personas a tiempo completo
15 min es el piso: hay llamadas que duran más.

Contexto

Operación de atención al cliente de gran escala. El pedido vino del área de calidad.

Síntoma

Auditar significaba escuchar llamadas a mano, una por una. Se cubría una muestra chica y el resto no se miraba nunca. Además cada auditor tipificaba el motivo del contacto con su propio criterio, así que los reportes tampoco eran comparables entre sí.

Qué medimos antes

Cuánto costaría cubrir el volumen real a mano. A 15 minutos de análisis por llamada —el mínimo— son 15.000 horas por mes. Nadie iba a contratar noventa personas para escuchar llamadas: el problema no era el presupuesto de calidad, era que el 100 % no estaba disponible a ningún precio.

Qué construimos

Un procesamiento que analiza las conversaciones en paralelo, clasifica el motivo de contacto contra una taxonomía definida por servicio y deja todo consultable. Incluye seguimiento del costo por análisis, para que la cobertura total no se convierta después en un problema de presupuesto.

Resultado

Hasta 60.000 transacciones auditadas por mes con un solo analista, que ya no escucha llamadas: audita el proceso y lo calibra. El rol cambió de ejecutar la revisión a garantizar que la revisión esté bien hecha.

Cómo queda transferido

Todavía no del todo, y es el trabajo que sigue. Hoy el proceso depende más de nosotros de lo que nos gusta, así que estamos rediseñando la arquitectura para poder dejarlo operando dentro del área que corresponde. Automatizar sin transferir es crear una dependencia nueva, no resolver un problema.

Qué quedó afuera

La clasificación automática no coincidió con el registro del sistema de gestión en el primer mes: cerca de mil casos de un lado, poco más de cien del otro. Hubo que cruzar contra la fuente original y corregir la definición del motivo antes de dar el número por bueno. Un modelo que clasifica bien sobre una definición mal escrita sigue estando mal. Por eso el analista calibra: no es un puesto de transición.

Contexto

Organización grande con operaciones distribuidas. Quien mejor ve dónde se pierde tiempo es la persona que hace la tarea, y esa persona no tenía canal.

Síntoma

Las propuestas de mejora circulaban por mail y por chat. Nadie podía responder cuántas ideas había, cuáles se habían implementado ni qué pasó con la propia. El costo real no era la idea perdida: era que la gente dejaba de proponer.

Qué medimos antes

Nada, porque no había nada que medir: la pregunta «¿cuántas ideas de mejora hay dando vueltas?» no tenía respuesta posible. Ése fue el punto de partida.

Qué construimos

Una plataforma de captura donde cada idea avanza por estados de madurez, con un responsable visible en cada paso. Un asistente ayuda a escribirla en términos de problema y ahorro estimado, y avisa si ya existe una parecida.

Resultado

80 ideas en un mes, con la plataforma abierta al 20 % de la empresa. Una de cada cinco llegó con un caso de negocio sólido; el resto igual sirve, porque marca dónde duele. Y la pregunta que antes no tenía respuesta ahora se contesta mirando una pantalla.

Cómo queda transferido

La plataforma la operan vibe coders capacitados: gente formada para sostenerla y extenderla sin depender de nosotros.

Qué quedó afuera

La plataforma no prioriza. Si nadie decide qué se implementa, se llena de ideas que no avanzan y en tres meses vuelve a ser un chat, sólo que más prolijo. El sistema funciona si hay una persona con mandato para elegir. Y el 20 % de apertura es el techo actual: no sabemos todavía qué pasa con el otro 80 %.

20 h menos por analista × 4 responsables = 80 h por mes
Equivale a media jornada semanal por persona, todas las semanas.

Contexto

Estudio contable con un equipo de cuatro responsables. El pedido vino del socio a cargo de impuestos.

Síntoma

Todos los meses entraban comprobantes en PDF por mail y por drive. Alguien los abría uno por uno, identificaba de qué tipo era cada uno y transcribía los datos a la planilla. Una tarea larga, hecha bajo presión de vencimiento, que es exactamente cuando se cometen errores.

Qué medimos antes

Documentos por mes, horas por analista y los errores que aparecían en la revisión posterior. Los tres números salieron de cronometrar el cierre real, no de estimarlo.

Qué construimos

Un flujo que recibe el documento, lo clasifica por tipo, extrae los campos y los deja en la planilla lista para control humano. Después se extendió a los formularios del libro de IVA digital, que era el otro cuello de botella del mismo cierre.

Resultado

200 documentos por mes, 20 horas menos por analista sobre cuatro responsables: 80 horas mensuales que el estudio recuperó. Menos errores en el control, porque el trabajo pasó de transcribir a revisar. Y un subproducto que nadie había pedido: el proceso dejó armada una base de datos que hoy alimenta otros flujos del estudio. La automatización se pagó dos veces.

Cómo queda transferido

Los flujos están hechos sin código y son administrables por el estudio. Los prompts viven en documentos de Drive y las reglas de negocio en una planilla: cambiar un criterio es editar una fila, no llamarnos. Nada quedó escondido en código que sólo nosotros podamos tocar.

Qué quedó afuera

Los escaneos torcidos, con sellos encima o de baja calidad siguen yendo a revisión manual. No buscamos el 100 %: buscamos que la excepción vuelva a ser una excepción.

Si tu operación ya vive en una nube o en una planilla, construimos ahí y no te mudamos de casa. Y construimos con lo que después vas a poder administrar vos.