Un caso concreto: cómo una empresa redujo 67% el tiempo de resolución de tickets L1 en 4 semanas con un agente de IA open source. Aquí el stack, el proceso y los números reales.
El problema
Empresa de servicios financieros, 600 empleados, mesa de ayuda interna con 8 agentes humanos resolviendo ~400 tickets al día. El 65% de los tickets eran preguntas repetitivas: VPN, passwords, accesos, configuraciones. Tiempo promedio de resolución: 45 minutos. Costo estimado por ticket: $150 MXN.
El stack tecnológico
- LLM: Llama 3.1 70B corriendo local con Ollama (sin envío de datos al exterior).
- Orquestación: LangGraph para el flujo de razonamiento.
- Base vectorial: ChromaDB con los últimos 5 años de documentación técnica.
- Interfaz: Integración con el sistema de tickets existente (no había que aprender nada nuevo).
- Monitoreo: Langfuse para ver qué responde bien y dónde falla.
El proceso de 4 semanas
Semana 1 — Descubrimiento: clasificamos 2,000 tickets históricos para entender qué tipos resolver primero.
Semana 2 — RAG y scaffolding: ingestamos la documentación, ajustamos system prompts.
Semana 3 — Integración: conectamos el agente al sistema de tickets, evals con tickets reales.
Semana 4 — Piloto controlado: 10% del tráfico al agente, supervisado por agentes humanos. Ajustes diarios.
Los resultados
Después de 4 semanas en producción:
- Tiempo de resolución: 45 min → 15 min (-67%)
- Costo por ticket: $150 → $25 (-83%)
- Disponibilidad: de 8x5 a 24/7
- Tasa de resolución autónoma: 62% de tickets resueltos sin humano
- Satisfacción: 4.3/5 (vs 4.1/5 del equipo humano)
Lo que no fue tan fácil
Para ser honestos: las primeras dos semanas el agente respondía mal el 40% de las veces. El problema no era el modelo: era la documentación inconsistente (procedimientos duplicados, versiones obsoletas). Invertimos tiempo en limpiarla — y ese trabajo valió el doble porque también ayudó al equipo humano.
Qué aprendimos
El 70% del éxito de un agente de IA no está en el modelo ni en el código: está en la calidad de los datos y en la claridad de los procesos. La IA amplifica lo que ya tienes, bueno o malo.
¿Este caso aplica a tu empresa?
Si tienes un equipo de soporte (interno o a clientes) respondiendo preguntas repetitivas con información que ya existe escrita, muy probablemente sí. Agenda una llamada y te damos una estimación honesta en 30 minutos.
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