Un plan integral de 22 proyectos de Inteligencia Artificial para optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente y potenciar la toma de decisiones.
Cada área tiene proyectos específicos diseñados para maximizar el valor y la eficiencia operativa.
Infraestructura compartida que habilita todos los demás proyectos: procesamiento de audio, búsqueda inteligente, trazabilidad y gestión de buzones email.
Herramientas para potenciar a los gestores comerciales: reporting, asistencia en tiempo real y captura de documentos.
Optimización del proceso de recuperación: predicción de cobros, automatización, guiones adaptativos y monitorización.
Soporte al área legal: extracción de evidencias, búsqueda de precedentes, asistente jurídico y generación de escritos.
Inteligencia de negocio: auditoría automatizada, análisis financiero, detección de riesgos y scoring inteligente.
Los proyectos están organizados en 6 niveles de prioridad según su impacto y dependencias.
La base sobre la que se construye todo. Obligatorios para desbloquear el resto.
Pueden empezar en paralelo a P1. Alto impacto, baja dependencia.
Se activan cuando Audio Factory esté operativo (~mes 2).
Requieren múltiples dependencias resueltas.
Últimas fases y evoluciones de proyectos anteriores.
R2 desbloqueado tras reunión IT. Solo queda decisión comprar vs construir.
4 proyectos que pueden arrancar sin dependencias y entregar valor en 3-10 semanas.
Añadir inteligencia para decidir cuándo y sobre qué tarjetas intentar el cobro. Representa ~1/3 de la recuperación.
Capturar documentación "en caliente" vía WhatsApp para evitar enfriamiento del lead. Validación automática de DNI.
Agente LLM que evalúa carrito e-commerce aplicando pautas de riesgo. Alerta para revisión humana. Histórico desde 2022.
Agente LLM sobre transacciones de Tink (open banking): periodicidad, estabilidad, perfiles para modelos ML. Sobre datos existentes.
El proyecto más crítico del roadmap. Convierte las grabaciones de llamadas en datos estructurados que alimentan más de 10 proyectos posteriores.
Antes de empezar la ejecución, necesitamos validar datos y requisitos con cada área.
Confirmar disponibilidad de datos, APIs y capacidades de integración.
Definir checklists de auditoría, tratamiento de PII y requisitos regulatorios.
Documentar pautas de evaluación de riesgo y señales a detectar.
Validar procesos operativos, perfiles de cliente y políticas de contacto.
Identificar métricas clave, gestores piloto y requisitos de dashboard.
Mapear tipos de evidencia, plantillas de escritos y base de conocimiento.
Resumen del avance en la fase de definición del roadmap.
Información completa de cada iniciativa. Haz clic para expandir.
~18 preguntas pendientes organizadas por stakeholder. Las críticas bloquean proyectos.
Consultora aporta especialización IA/Azure. Equipo Pepper asume infra, frontend (microfrontends) y CI/CD. Product Owner interno coordina.
Factores que podrían afectar la ejecución del roadmap y sus planes de mitigación.
Resuelto (reunión IT 11 Feb 2026): IT confirma API transaccional existente. APIs faltantes se desarrollan en paralelo. R2 desbloqueado completamente.
BI1 no puede avanzar completamente sin que Compliance y Calidad definan qué elementos auditar exactamente.
La Fase B de VC2 y R3 (tiempo real) depende de la migración a Genesys Cloud programada para Junio 2026.
El procesamiento del histórico completo de grabaciones podría ser más complejo de lo estimado si el volumen es muy alto.
La integración con el nuevo sistema de telefonía podría presentar complejidades no anticipadas.
Si no existe solución comercial adecuada para GPT de legislación española, habría que desarrollar internamente.
Arquitectura propuesta basada en Azure. Validada con IT (11 Feb 2026).
Arquitectura detallada, stack y flujos de cada uno de los 22 proyectos
Temas identificados durante las sesiones que quedan fuera del alcance del assessment pero conviene documentar.
Venta Cruzada ya dispone de un modelo de propensión outbound (escala 1-10, 28 variables, Data Robot) que funciona bien para primeros contactos. Sin embargo, no existe modelo equivalente para el canal inbound (SMS, emailing, retargeting), que está creciendo significativamente tras la ampliación de 120.000 a 400.000 clientes objetivo.
Este tema queda fuera del alcance del assessment actual. Se documenta como referencia para futuras iteraciones.
Raquel (Riesgos/BI) sugirió que podría ser útil para Venta Cruzada disponer de un scoring de clientes complementario al modelo actual de Víctor. La propuesta es testear y calibrar su enfoque contra el modelo outbound existente, especialmente para cubrir el gap del canal inbound donde hoy no hay propensión calculada.
Isidro se mostró receptivo: comparar columna de Raquel vs. columna de Víctor vs. resultado real de ventas para ver si aporta un ángulo diferente.
Iniciativa exploratoria fuera del roadmap. Puede tener impacto positivo en la priorización de llamadas de VC2 si se valida.