Cómo Gestionamos Clientes con IA: el Portal de Latech por Dentro
Construimos un portal para gestionar a nuestros clientes y lo llenamos de IA donde había trabajo repetitivo. Aquí verás, con capturas reales, qué tareas automatizamos, cómo funcionan por dentro y por qué ninguna acción con efecto externo sale sin que una persona la apruebe.
La respuesta corta: qué automatizamos
Latech gestiona a sus clientes y su operación interna con un portal propio. Tiene una cara para clientes (roadmap, tickets, notas de reunión, entregas y facturas) y otra para el equipo, donde la IA hace el trabajo repetitivo: transcribe audios, documenta reuniones, lee comprobantes, escribe un resumen diario y propone tickets y respuestas.
La regla que atraviesa todo es simple: la IA propone y una persona decide. Esta tabla resume qué cambió en cada tarea.
| Tarea | Antes | Ahora | Quién aprueba |
|---|---|---|---|
| Audio de un cliente por WhatsApp | Escucharlo y tomar nota a mano | Llega transcrito a la bandeja del portal | No hace falta: es lectura |
| Reunión con un cliente | Alguien escribía la minuta | La nota se publica con decisiones y próximos pasos, y el cliente recibe el aviso | Las reuniones dudosas esperan en una bandeja |
| Pedido dentro de un chat | Quedaba enterrado en el chat | Un agente lo detecta y propone el ticket | Una persona acepta o descarta |
| Respuesta o seguimiento | Había que acordarse | Borrador listo o WhatsApp programado | Una persona aprueba antes de que salga |
| Gasto con comprobante | Planilla a fin de mes | La IA lee la foto y deja el movimiento en borrador | Una persona confirma; hasta entonces no suma |
| Resumen del día | Revisar cada canal | Un agente lo escribe cada mañana | No hace falta: es lectura |
| Operar el portal | Clics en varias pantallas | Se le pide a Claude en lenguaje natural | Claude pregunta antes de escribirle a un cliente |
El principio de diseño: la IA propone, una persona decide
La mayoría de los proyectos de IA que fallan lo hacen por confianza, no por tecnología: nadie se anima a dejar que un modelo le escriba a un cliente o toque la caja. Por eso diseñamos cada automatización con un punto de aprobación explícito, y lo hicimos parte de la interfaz.
- Las sugerencias de los agentes esperan en el Asistente con su contexto: de qué chat o reunión salen, la cita exacta y a quién le toca.
- Los WhatsApp que propone un agente nacen "por aprobar" y pueden cancelarse solos si el cliente responde antes.
- Los movimientos que lee la IA quedan "sin confirmar" y no suman en ningún total.
- Cada corrida de un agente queda registrada con lo que leyó y lo que propuso, y los agentes se pueden pausar con un botón.
WhatsApp como entrada de datos
En Latinoamérica el trabajo entra por WhatsApp, así que lo tratamos como una fuente de datos y no como un canal aparte. Los chats con clientes y prospectos llegan a una bandeja dentro del portal y se vinculan al cliente o al lead que corresponde. Los audios se transcriben con un modelo de voz a texto apenas llegan, y al lado de cada chat aparece el contexto: proyectos, tickets abiertos, próxima reunión y últimos contactos.
Los grupos del equipo también tienen un rol: uno recibe avisos de tickets y otro funciona como entrada de finanzas. Hay mensajes programados, respuestas rápidas y la opción de que solo el dueño del número vea ciertos chats.
Reuniones: de la grabación al portal del cliente
Las reuniones se graban con Fathom y el portal recibe cada grabación por webhook. De ahí en adelante el flujo es automático:
- El portal clasifica la reunión según los invitados: de un cliente, interna o ajena a Latech.
- Si es de un cliente, publica la nota en su espacio con resumen, temas, decisiones y compromisos con responsable y fecha, y le avisa por correo.
- Si es interna, la guarda en el espacio del equipo con la transcripción cifrada. Abrirla queda registrado.
- Si no puede decidir, la deja en una bandeja para que alguien elija con un clic.
- Los compromisos alimentan al Asistente, que propone convertirlos en tickets o recordarlos antes de que venzan.
Agentes con horario y registro
Hoy corren dos agentes. El digest se ejecuta cada mañana y escribe el resumen del día en la portada del panel. El barrido corre cada hora en horario laboral: lee los WhatsApp nuevos y las reuniones, y propone acciones, borradores, vínculos y riesgos.
Los dos dejan un registro por corrida con cuántos mensajes leyeron, cuántas sugerencias crearon y un resumen. Si algo no anda, se pausan desde la misma pantalla.
Claude como operador: más de 100 herramientas MCP
MCP (Model Context Protocol) es el estándar con el que un asistente de IA usa sistemas externos mediante herramientas. El portal expone más de 100: listar clientes, ver y triar tickets, registrar reuniones y decisiones, publicar entregas, crear propuestas, emitir facturas, leer y responder WhatsApp, entre otras. Cada acceso se crea con un token, y el alcance es el de la persona que lo creó.
En una corrida real sobre datos de ejemplo le pedimos a Claude que tomara el pedido de una clienta, lo asignara con prioridad alta y le avisara. Esto fue lo que hizo:
- Listó los clientes y los tickets abiertos de la cuenta.
- Abrió el ticket correspondiente y leyó su contexto.
- Hizo el triage: prioridad alta, responsable asignada y estado "por hacer".
- Leyó la conversación de WhatsApp con la clienta.
- Redactó el aviso y se detuvo: el mensaje sale por WhatsApp, así que pidió confirmación antes de mandarlo.
Finanzas: de la foto al movimiento
Registrar un gasto es mandar al grupo de finanzas una foto del comprobante, un PDF o una línea de texto. Un modelo con visión lee el documento y el portal arma un movimiento en borrador con monto, moneda, fecha, contraparte, número de operación y categoría. El bot responde en el grupo con lo que entendió y se confirma, se descarta o se corrige citando el mensaje.
El resto de las finanzas vive en el mismo lugar: facturación electrónica ante SUNAT, cobros en partes con su evidencia, recibos por honorarios, gastos recurrentes y pagos al equipo en la moneda que cada persona elige.
Lo que ve el cliente
Toda esta automatización tiene un destino: que el cliente sepa en qué está lo suyo sin preguntar. Desde la web o desde la app instalada en el celular, cada cliente ve lo que espera su respuesta, su próxima reunión, el roadmap, las novedades y entregas, sus tickets con checklist y conversación, las notas y decisiones de cada reunión, documentos, accesos compartidos y facturas.
Cada cliente ve solo lo suyo. El aislamiento está validado en el código: una consulta sin autorización previa no compila, y cada intento indebido queda auditado.
Lo que aprendimos
Después de meses usándolo todos los días, estas son las lecciones que llevamos a los proyectos de nuestros clientes:
- La IA rinde cuando está pegada a los datos y a las reglas del negocio. Un modelo suelto en un chat no sabe quién es el cliente ni qué se prometió.
- La aprobación humana no frena la automatización: la vuelve confiable. Se adopta lo que el equipo se anima a usar.
- Conviene empezar por el canal donde ya está el trabajo. Para nosotros, WhatsApp y las reuniones.
- Todo lo que hace un agente tiene que quedar registrado: qué leyó, qué propuso, quién lo aprobó.
- Los datos sensibles necesitan reglas propias: transcripciones cifradas, lectura auditada y clientes privados que solo ve su responsable.
Cómo llevar esto a tu empresa
No hace falta construir todo de una vez. El camino que recomendamos es elegir un flujo con volumen y fricción (los pedidos que llegan por WhatsApp, las minutas de reunión, la carga de gastos), conectarlo a un sistema propio con aprobación humana y medir. Con eso funcionando, se suma el siguiente.
Puedes ver el caso con todas las pantallas en nuestra sección de casos, o escribirnos para revisar tu operación.
Fuentes y referencias
Preguntas frecuentes
¿Qué tareas de gestión de clientes se pueden automatizar con IA?
Las que repiten un patrón: transcribir audios de WhatsApp, documentar reuniones con decisiones y próximos pasos, detectar pedidos y convertirlos en tickets, redactar respuestas y seguimientos, leer comprobantes y escribir un resumen diario. En el Portal Latech todas funcionan con aprobación humana antes de cualquier acción externa.
¿Qué es MCP y para qué sirve en un portal?
MCP (Model Context Protocol) es un estándar para que un asistente de IA como Claude use sistemas externos mediante herramientas. Un portal que expone herramientas MCP se puede operar en lenguaje natural: pedir que se asigne un ticket, se registre una reunión o se emita una factura, con los permisos de quien creó el acceso.
¿Cómo se evita que la IA mande mensajes o cargue datos incorrectos?
Con puntos de aprobación explícitos. Los mensajes que propone un agente quedan por aprobar, los movimientos que lee la IA quedan sin confirmar y no suman en los totales, y cada corrida queda registrada. Claude, operando por MCP, pide confirmación antes de escribirle a un cliente.
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