Agentes de Soporte con IA que Realmente Conocen Tu Producto
Ertas Studio permite a los equipos de soporte al cliente ajustar modelos de IA con el historial real de tickets y el conocimiento del producto — creando bots de soporte y herramientas de asistencia al agente que resuelven problemas con precisión sin costos de API por ticket.
The Challenges You Face
Los Chatbots Genéricos Dan Respuestas Genéricas
Los chatbots de IA prefabricados no conocen las funciones específicas de tu producto, los problemas conocidos ni los procedimientos de resolución. Proporcionan respuestas que suenan plausibles pero son incorrectas, lo que frustra a los clientes y genera más trabajo para los agentes humanos que tienen que solucionar la confusión.
Los Costos de API Escalan con el Volumen de Tickets
Cada interacción de soporte asistida por IA cuesta dinero cuando está impulsada por APIs de LLM comerciales. A medida que crece el volumen de tickets — especialmente durante lanzamientos de productos o caídas cuando la demanda de soporte se dispara — los costos de IA aumentan proporcionalmente, precisamente cuando los presupuestos están más ajustados.
Las Bases de Conocimiento Son Difíciles de Mantener Sincronizadas con la IA
Tu producto cambia constantemente — nuevas funciones, procedimientos actualizados, flujos de trabajo descontinuados. Mantener un sistema de IA basado en ingeniería de prompts sincronizado con el conocimiento del producto en evolución requiere mantenimiento constante para el que nadie tiene capacidad.
Las Políticas de Tono y Escalamiento Son Específicas de Cada Empresa
Cada organización de soporte tiene su propio estilo de comunicación, disparadores de escalamiento y procedimientos de resolución. La IA genérica no puede aprender estos matices solo a través de prompts, lo que lleva a respuestas que se sienten fuera de marca o que no escalan cuando deberían.
How Ertas Solves This
Ertas Studio te permite ajustar un modelo con tu historial real de tickets de soporte — las preguntas reales que hacen los clientes, las respuestas reales que resolvieron sus problemas y el tono real que usan tus mejores agentes. El resultado es una IA que entiende los detalles específicos de tu producto, sigue tus procedimientos de escalamiento y se comunica con la voz de tu marca.
El entrenamiento es visual y directo. Exporta tickets resueltos como pares de pregunta-respuesta, sube el JSONL a Studio y haz clic en entrenar. Cuando tu producto se actualiza, agrega los nuevos ejemplos de resolución y reentrena — el modelo se mantiene actualizado sin una sincronización elaborada de base de conocimiento.
El modelo entrenado se exporta como un archivo GGUF para despliegue auto-hospedado. Ya sea que impulse un chatbot orientado al cliente o una herramienta de asistencia al agente que sugiere borradores de respuestas, cada interacción se ejecuta al costo del cómputo — no tarifas de API por token. Tu pico de soporte del Black Friday no viene con una factura sorpresa de IA.
Key Features for Equipos de Soporte al Cliente
Entrenamiento con Historial de Tickets
Ajusta con tus tickets resueltos reales. El modelo aprende de tus mejores resoluciones — pasos de solución correctos, tono apropiado, decisiones de escalamiento adecuadas — no de texto genérico de internet.
Actualizaciones Fáciles del Modelo
Cuando tu producto cambia, agrega nuevos ejemplos de resolución y reentrena. El flujo visual de Studio hace que las actualizaciones del modelo sean tan rutinarias como actualizar una base de conocimiento — sin ingeniería de ML requerida.
Despliegue a Prueba de Volumen
Los modelos GGUF auto-hospedados manejan cualquier volumen de tickets a costos fijos de infraestructura. Los picos de soporte, lanzamientos de productos y aumentos estacionales no incrementan tu gasto en IA.
Modos de Asistencia al Agente y Bot
Despliega el mismo modelo ajustado como un chatbot orientado al cliente que maneja preguntas rutinarias o como una herramienta de asistencia al agente que redacta respuestas para revisión humana — despliegue flexible para diferentes niveles de confianza.
Why It Works
- Los equipos de soporte que usan modelos ajustados reportan que las respuestas sugeridas por IA requieren edición mínima antes de enviarlas, comparado con las salidas de LLM genéricos que requieren una reescritura sustancial para coincidir con los detalles del producto y el tono de marca.
- Los modelos auto-hospedados eliminan la economía de costo por interacción que hace inviable el soporte asistido por IA durante períodos de alto volumen — la calidad del soporte permanece consistente sin importar el volumen de tickets.
- Los modelos ajustados entrenados con tickets resueltos identifican correctamente problemas que ameritan escalamiento basándose en los mismos patrones que reconocen los agentes experimentados, reduciendo tanto el sobre-escalamiento como los problemas críticos pasados por alto.
- El reentrenamiento mensual del modelo con nuevos ejemplos de resolución mantiene la IA actualizada con los cambios del producto — un proceso que toma menos de una hora incluyendo preparación de datos y entrenamiento.
- Los equipos han desplegado modelos de soporte ajustados que resuelven consultas rutinarias sin intervención humana, liberando a los agentes para enfocarse en casos complejos que genuinamente requieren juicio humano.
Example Workflow
El equipo de soporte de una empresa SaaS maneja 2,000 tickets por mes. La gerente de soporte exporta 5,000 tickets resueltos de Zendesk como pares de pregunta-resolución, elimina cualquier dato sensible del cliente y los formatea como JSONL. Sube el archivo a Ertas Studio, selecciona un modelo de instrucciones 7B e inicia el entrenamiento.
Veinticinco minutos después, prueba el modelo con ejemplos de tickets recientes en el playground. El modelo resuelve correctamente los 10 problemas más comunes usando los procedimientos exactos que sigue su equipo. Exporta el GGUF y lo despliega detrás de una API simple en el servidor existente de la empresa.
La IA ahora impulsa dos flujos de trabajo: un widget de chat orientado al cliente que maneja preguntas rutinarias instantáneamente, y una barra lateral de asistencia al agente que redacta sugerencias de respuesta para tickets complejos. Cuando el equipo de ingeniería lanza una actualización importante de funciones, la gerente de soporte agrega 100 nuevos ejemplos de resolución y reentrena — el modelo se mantiene actualizado sin ninguna ingeniería de prompts ni reconfiguración de base de conocimiento.
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