Desplegar un agente IA en producción en 4 meses: el caso Lacoste
Benoît Dugelay acompaña a las grandes organizaciones en el diseño y despliegue de plataformas agénticas a escala. Dirige en converteo los proyectos de inteligencia artificial conversacional y agéntica para el retail, el e-commerce y los servicios.
Lo esencial
- Del chatbot determinista al agente conversacional: lacoste pasó de un chatbot limitado al servicio posventa a una plataforma agéntica capaz de gestionar todo el recorrido del cliente — desde la FAQ hasta la escalada — encarnando la voz de la marca.
- Cuatro meses de principio a fin: dos meses de diseño, dos meses de desarrollo y pruebas. Un producto industrial, integrado con salesforce commerce cloud, service cloud y manhattan associates, en producción en lacoste.com USA.
- El product builder como eje central: este perfil híbrido — entre visión de negocio y ejecución técnica — permitió reducir los riesgos del proyecto de forma continua, prototipar rápido y validar antes de construir.
- Resultados desde el lanzamiento: satisfacción del consumidor por encima de 4/5 desde los primeros días, trayectoria de reducción de escaladas del -30%, tratamiento de situaciones complejas en menos de ocho minutos por parte de los asesores.
Desde hace dos años, las organizaciones acumulan experimentos en inteligencia artificial sin dar el salto hacia la industrialización. lacoste acaba de dar una respuesta concreta a esta pregunta: ¿cómo pasar del prototipo al producto en producción, rápido y bien? Repasamos un proyecto llevado a cabo en cuatro meses, de la visión al despliegue.
La visión: un asesor digital a imagen de la boutique
Todo parte de una constatación simple pero exigente. Cuando un cliente entra en una boutique de lacoste en parís o en mónaco, es recibido con un tono, una postura, una voluntad de hacerle descubrir los códigos de la marca — e idealmente, la capacidad de personalizar la relación según su perfil. Un adolescente del streetwear no recibe el mismo trato que un cliente que busca un regalo para alguien.
En lacoste.com, nada de eso existía. El chatbot anterior, puramente determinista, se limitaba al servicio posventa, incapaz de cubrir el descubrimiento de producto, la recomendación o el acompañamiento en la compra. La brecha entre la experiencia en boutique y la experiencia digital era evidente.
La visión formulada por los equipos de lacoste era, por tanto, clara: desplegar un asesor digital capaz de reproducir, a escala y en lenguaje natural, lo que el mejor vendedor hace en tienda. Recomendación personalizada, descubrimiento del catálogo, gestión de las solicitudes posventa — todo ello respetando los códigos de la marca, hasta en las formulaciones de escalada hacia un asesor humano.
Cuatro meses para industrializar la IA: ¿misión imposible?
El proyecto arrancó en noviembre, con una restricción fuerte: el chatbot existente en el mercado estadounidense debía ser reemplazado entre febrero y marzo. Dos meses de diseño, dos meses de desarrollo y pruebas. Es el plazo en el que converteo, en asociación con google, entregó una plataforma agéntica completa en producción.
Lo que hizo viable este calendario fue la combinación de tres factores.
Una solución con componentes preconstruidos. gemini enterprise for CX de google incorpora agentes preconfigurados y bloques de experiencia de cliente ya disponibles. Esto permitió al equipo converteo centrarse en la personalización, la integración de negocio y el tone of voice, en lugar de partir de cero en la infraestructura.
Una integración nativa en el stack existente. El agente se conectó a salesforce commerce cloud para la parte de catálogo y e-commerce, a salesforce service cloud para la gestión de tickets y la escalada hacia los asesores, y a manhattan associates para el seguimiento de pedidos y la logística. Todas estas integraciones críticas se realizaron en el plazo establecido.
Un equipo integrado, sin silos. Los equipos de converteo trabajaron directamente en las instalaciones de lacoste, dentro de la digital factory de la marca. Sin handoffs, sin tickets entre equipos: una squad ágil compartida, con un compromiso común sobre los KPI.
Los agentes expertos: una arquitectura orquestada
La arquitectura desplegada se basa en un agente orquestador central, que enruta cada solicitud hacia el agente experto más adecuado según la intención detectada y el nivel de criticidad de la demanda.
- El agente knowledge responde a las preguntas frecuentes — condiciones generales de venta, política de devolución, preguntas de preventa — a partir de una base de FAQ enriquecida y entrenada. Cubre gran parte del flujo entrante sin intervención humana.
- El agente order tracking gestiona todas las solicitudes relacionadas con la entrega: seguimiento de paquetes, solicitudes de cancelación, gestión de retrasos. Está interfazado directamente con manhattan associates, la herramienta OMS de lacoste, para recuperar información en tiempo real.
- El agente calidad de producto gestiona las devoluciones relacionadas con defectos o problemas poslavado — un flujo significativo en el retail de moda. Su función es calificar con precisión el problema y preparar el expediente para que un asesor humano pueda tratarlo rápidamente, con todo el contexto necesario.
Es precisamente en este último punto donde la noción de simetría de las atenciones cobra todo su sentido: el agente no solo sirve al cliente, también sirve al asesor. Cuando es necesaria una escalada hacia un humano, este recupera la totalidad de la conversación (incluidas las eventuales fotos compartidas por el cliente) directamente en su interfaz salesforce service cloud, sin ninguna introducción adicional de datos.
El tone of voice: cuando la marca habla a través del agente
Uno de los proyectos más estructurantes fue el trabajo sobre la voz de la marca. lacoste dispone de directrices precisas: palabras a evitar, un registro de elegancia a mantener, una postura de acogida inspirada en los códigos de la boutique física.
Alimentar el modelo de lenguaje con estas restricciones (empatía, frases cortas, evitar formulaciones demasiado verbosas, escalada rápida en caso de tensión) requirió un trabajo fino de prompting y fine-tuning. Este trabajo es continuo: el agente aprende, los equipos ajustan. Es precisamente por esta razón que el proyecto no se detuvo con la puesta en marcha.
El agente se llama ask rené, un guiño a rené lacoste, fundador de la casa. Una forma de encarnar la relación, incluso en un dispositivo automatizado.
El product builder: el perfil que reduce riesgos
Los proyectos agénticos no se parecen a los proyectos digitales clásicos. Conllevan una parte de incertidumbre — alucinaciones posibles, calidad variable de los datos fuente, comportamientos difíciles de anticipar — que hace inadecuado el ciclo clásico «spec → dev → test → prod».
Es aquí donde interviene el product builder: un perfil híbrido, capaz de comprender los retos de negocio, de prototipar rápidamente con las herramientas de IA y de vibe coding, y de validar la viabilidad antes incluso de que los equipos de desarrollo empiecen a construir.
En este proyecto, el product builder se encargó del trabajo sobre el tone of voice desde la fase de diseño, produciendo prototipos funcionales sometidos directamente a los equipos de negocio de lacoste para su validación. Solo una vez validados estos prototipos comenzó el desarrollo industrial, lo que permitió evitar costosas idas y venidas al final del proyecto.
Este rol se vuelve estructurante en cualquier proyecto agéntico: no se trata de gestionar un backlog, sino de reducir riesgos de forma continua, en la frontera entre el negocio y la técnica.
Primeros resultados y próximos pasos
Cuatro días después del lanzamiento en el mercado estadounidense, los primeros indicadores son alentadores:
- Satisfacción del consumidor: por encima de 4/5, más allá del objetivo fijado
- Tasa de escalada: en trayectoria hacia el -30% respecto al chatbot anterior
- Tiempo de tratamiento de casos complejos: inferior a 8 minutos por parte de los asesores humanos
El despliegue continúa. Canadá es el próximo paso, seguido de europa y latinoamérica. Los equipos trabajan actualmente para adaptar el agente a las especificidades de cada mercado — transportistas diferentes, ofertas locales, idiomas —, un trabajo que tiene más que ver con las pruebas y la validación de negocio que con el desarrollo puro.
La hoja de ruta va más allá del care. Recomendación de producto personalizada, personal shopping conversacional, interacción multimodal (voz, imagen) y omnicanalidad con los vendedores en boutique son los próximos proyectos identificados. La cuestión de la navegación, y del lugar que ocupa la búsqueda en un recorrido cada vez más conversacional, ya está planteada.
