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Grupo Bimbo: Voice Bot con GenAI

Grupo Bimbo es una de las empresas más grandes del mundo en la industria de la panificación, con más de 100,000 empleados y operaciones en más de 30 países. Como parte de su estrategia de transformación digital, buscaba optimizar su centro de contacto B2B, encargado de gestionar solicitudes, reclamos de calidad y procesos administrativos.


Definición de la problemática

El contact center de Bimbo, basado en Amazon Connect y Amazon Lex, enfrentaba limitaciones para interpretar interacciones complejas o ambiguas en lenguaje natural. Esto generaba:

  • Altos costos operativos por excesiva transferencia a agentes humanos.
  • Duplicidad de esfuerzos: los clientes repetían información al ser transferidos.
  • Largos tiempos de resolución y pérdida de confianza en el servicio.
  • Escalabilidad limitada, ya que la atención dependía de la disponibilidad de agentes.

El desafío consistía en escalar el servicio y mejorar la experiencia del cliente mediante la adopción de IA generativa en producción sobre AWS.


Solución propuesta

La solución propuesta consistió en una arquitectura productiva en AWS, totalmente serverless y escalable, que combina Amazon Connect para la telefonía y enrutamiento, Amazon Lex V2 para la interpretación de intents en español y una capa de IA generativa con Amazon Bedrock (Claude 3 Haiku) para mejorar la comprensión del lenguaje natural, desambiguar casos y generar respuestas empáticas y consistentes. Con el soporte de AWS Lambda, se orquestan los flujos, se aplican guardrails y se integran datos de FAQs y catálogos internos desde Amazon S3/DynamoDB, garantizando seguridad mediante IAM y KMS.

Además, la solución se integró con Salesforce para registrar casos automáticamente con resúmenes generados por GenAI y con Amazon CloudWatch para monitorear métricas clave del contact center. Se estableció un ciclo de mejora continua con ajustes de prompts, pruebas A/B y análisis de KPIs, lo que permitió reducir transferencias innecesarias, agilizar la resolución y asegurar continuidad en la experiencia del cliente mediante fallback a agentes humanos con todo el contexto.


Lecciones aprendidas

GenAI transforma el contact center: la combinación de Amazon Lex con Amazon Bedrock permitió interpretar lenguaje no estructurado y reducir la dependencia de agentes.
AWS es el habilitador clave: la solución aprovecha servicios nativos como Amazon Connect, Amazon Bedrock (Claude 3 Haiku), Amazon SageMaker y Amazon Q, desplegados en un entorno productivo.
El éxito requiere balancear precisión y velocidad: priorizar la exactitud en la comprensión de reclamos implicó retos en latencia que se están optimizando con prompt engineering y modelos finos en SageMaker.
Integración con CRM es crítica: la conexión con Salesforce permitió trazabilidad completa de casos y mejoró la gobernanza de la información.


Métricas del proyecto

  • Tasa de éxito de intención: aumentó de 29% (sólo Lex) a 72% (Lex + Bedrock).
  • Reducción en transferencias a agentes: bajó de 30% a 16%.
  • Disminución en llamadas abandonadas: de 20% a 7%.
  • Impacto financiero: ahorro operativo significativo gracias a menor dependencia de agentes. Actualmente, la solución representa un ARR de USD $30,066.48, de los cuales USD $14,375.76 (47%) corresponden directamente a servicios de GenAI en AWS.
  • Escalabilidad prevista: se espera que el volumen gestionado con GenAI se triplique al cierre del año si los KPIs se mantienen.

Tabla técnica

ElementoResumen
Definición del problemaContact center con altos costos y baja eficiencia por incapacidad de interpretar reclamos ambiguos con Amazon Lex únicamente.
Solución propuestaIntegración de GenAI con Amazon Bedrock (Claude 3 Haiku) dentro de Amazon Connect y Lex, con Lambda como orquestador e integración a Salesforce.
Servicios de AWS utilizadosAmazon Connect
Amazon Lex V2
AWS Lambda
Amazon Bedrock
Amazon SageMaker (fine-tuning)
Amazon Q
Amazon CloudWatch.
Herramientas de tercerosSalesforce (gestión de casos).
Resultados después de la implementación+30 pp en tasa de éxito de intención · Reducción del 14–30 pp en transferencias a agentes · Disminución del 50% en llamadas abandonadas · Ahorros operativos medibles.
MétricasARR: USD $30,066.48 · GenAI representa 47% del consumo · Éxito de intención 65–72% · Transferencias a agentes reducidas al 16–19% · Llamadas abandonadas al 7–9%.
Lecciones aprendidasGenAI es clave para transformar la experiencia · AWS proporciona escalabilidad y resiliencia nativa · El reto está en optimizar latencia y precisión con técnicas avanzadas.

Results

Con la incorporación de Amazon Bedrock y servicios de GenAI en AWS:

  • El contact center logró automatizar la interpretación de reclamos complejos en lenguaje natural.

  • Se redujo la dependencia de agentes humanos en casos repetitivos, mejorando eficiencia y reduciendo costos.

  • Se mejoró la satisfacción del cliente B2B, al brindar respuestas más rápidas, consistentes y empáticas.

  • La solución escaló de forma serverless y resiliente, integrándose con Salesforce para un flujo de trabajo centralizado.

  • Se sentaron las bases para expandir el uso de GenAI a otros procesos del negocio.

 

+72%
Aumentó la tasa de éxito de intención
-16%
Se redujeron las transferencias a agentes
-7%
De llamadas abandonadas

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