Un sistema que escucha cada llamada y responde de sus cifras
Revizor se conecta al CRM en uso (en este caso, la edición on-premise de Bitrix24) y lo absorbe todo: tratos, leads, grabaciones de llamadas y chats de mensajería. La red neuronal transcribe las conversaciones por roles («comercial / cliente»), desglosa cada trato en 53 hechos estructurados (necesidad, ciudad, objeciones, motivo de pérdida, promesas) y no los convierte en «gráficos bonitos», sino en respuestas: dónde perdemos, quién pierde y qué hacer hoy.
La regla principal del sistema: cada cifra es clicable. Una métrica se despliega en una lista de tratos, un trato en la transcripción de la conversación y una conclusión de la IA en las palabras textuales del cliente. La gente se fía de un informe que puede comprobar en dos clics, y toma decisiones a partir de él.
Lo que ve la dirección cada mañana
Una pantalla en lugar de una reunión diaria
Las prioridades de hoy, según la IA
- Para cada trato activo, qué hacer ahora mismo: devolver la llamada, empujar el cierre, enviar un presupuesto
- Ordenado por importancia: el jefe de ventas reparte las tareas en 5 minutos en lugar de pasarse una hora revisando fichas
- Un resumen del cliente en la propia fila, sin abrir el CRM
Dicho y hecho
Cada conversación, bajo control
- La IA revisa cada conversación con un checklist de ventas de 17 puntos, con citas
- Las promesas a los clientes quedan registradas: si un comercial dice «hoy te envío el presupuesto» y no lo hace, lo ves al momento
- La nota se basa en las palabras del propio comercial, no en la impresión del jefe
Publicidad sin humo
Calidad del tráfico basada en hechos
- Cada solicitud entrante se puntúa en una escala de 100 puntos: volumen, ubicación y si hay un contacto
- El trabajo del comercial no afecta a la puntuación del lead, así que la agencia de publicidad no tiene dónde esconderse
- Una caída de calidad se ve el mismo día, no en un informe a final de mes
Geografía y producto
La demanda, tal como la expresan los clientes
- Un mapa de demanda por ciudad con la red de distribuidores: dónde invertir en publicidad y dónde abrir un almacén
- Qué colecciones y colores mencionan los clientes en voz alta: la estructura de la demanda para producción y compras
- Reclamaciones extraídas de las conversaciones y ordenadas por categoría de defecto, sin una sola encuesta
Cómo funciona por dentro
CRM → réplicas de datos
46 tablas de una réplica MySQL de Bitrix24: recarga nocturna, detección de cambios y autorrecuperación tras fallos
Oídos: WhisperX
Transcripción de llamadas y mensajes de voz con diarización de hablantes por roles, en GPU y sin pagar por minuto a servicios externos
Cerebro: pipeline de LLM
Claude / DeepSeek con conmutación automática ante fallos, colas y caché: 53 campos de hechos con citas, por céntimos por trato
Data marts y aplicación web
39 data marts en PostgreSQL y 33 páginas en Next.js: informes, un cuadro de mando para la dirección y un monitor del pipeline
Por qué hasta los comerciales se fían de las cifras
Una decisión de diseño clave: la IA solo devuelve hechos con citas, y las notas salen de una fórmula abierta con pesos que la dirección ajusta en la configuración sin necesidad de un desarrollador. Nada de «opinión de la IA»: detrás de cada nota hay una frase de la conversación y una aritmética sencilla. Los cambios de pesos se aplican al instante, sin repetir el análisis.
