René: el agente de IA para atención al cliente de Lacoste
Como Partner de IA y Product Management en Converteo, David Spire ayuda a las organizaciones a transformar su estrategia de producto en la era de la IA y el dato. En estrecha colaboración con él, Charles Letaillieur, Senior Manager en en departamento de Data & IA Transformation de Converteo, también asesora a las empresas en sus ambiciones estratégicas vinculadas a la inteligencia artificial.
Para profundizar en estos retos estratégicos y descubrir todos nuestros análisis, puedes ver al replay de nuestra sesión RUNTIME.AI en YouTube.
Puntos clave
- El principal obstáculo para desplegar la IA sigue siendo organizativo. La falta de integración con los sistemas de negocio y la ausencia de alineación con los equipos humanos limitan al agente a ser una simple interfaz conversacional pasiva.
- La eficiencia operativa exige cuatro pilares: optimizar el time-to-market, una arquitectura orientada a la acción, rediseñar los modelos de evaluación y una gobernanza transversal. Cualquier fallo en estos puntos estanca la inversión en la fase de concepto.
- Desplegar un componente basado en agentes exige una integración total con el stack tecnológico existente. El grueso del ROI proviene de la solidez de las conexiones con los sistemas IT y de su adopción sobre el terreno. La sofisticación del modelo de lenguaje (LLM) subyacente pasa a un segundo plano frente al rigor de la ejecución de Negocio.
15 semanas para salir a producción. 60 % de resolución autónoma. Una tasa de escalado contenida en el 30 %. El proyecto del agente de IA para Lacoste, ejecutado en partnership con Google Cloud, valida una metodología de ejecución implacable basada en tres pilares: la adopción de una lógica Kanban para iterar constantemente, el desarrollo de un front-end independiente para asegurar la agilidad, y la movilización de un equipo 100 % dedicado al proyecto.
Anclar el despliegue de la IA basada en agentes en Retail a las limitaciones reales: el imperativo del delivery
Dominar el time-to-market condiciona el éxito del despliegue. El marco del proyecto René exigía la entrega de 195 funcionalidades antes del 4 de marzo, fecha en la que se apagaba la solución histórica en la región norteamericana.
La gestión del proyecto se estructuró en torno a sprints de tres semanas y micro-releases continuas. A nivel arquitectónico, separar el front-end fue una decisión obligada. Desplegar un widget alojado en la infraestructura de Google permitió desvincular las iteraciones del agente respecto a los ciclos de actualización del stack legacy de Lacoste. Este aislamiento técnico garantiza la agilidad del producto.
La monitorización desde el primer día aseguró la trayectoria de adopción. Identificar de inmediato conflictos con cookies heredadas del sistema anterior permitió neutralizar fricciones técnicas que bloqueaban al usuario final.
La IA basada en agentes en Retail: pasar de la simple conversación a la ejecución transaccional
Industrializar un agente de IA marca el paso de la mera entrega de información a la ejecución transaccional. La utilidad de un agente en producción radica en su capacidad para operar directamente sobre los sistemas de información.
La arquitectura del proyecto René se articula en tres capas. La infraestructura de Google Cloud, a través de GECX y Playbooks, blinda el sistema frente al riesgo de usar componentes tecnológicos aún no estabilizados. El backend de la aplicación, desarrollado por Converteo, dota al agente de capacidad de acción: extraer estados de pedidos en tiempo real y crear tickets en Salesforce. La integración nativa de la herramienta en Salesforce Service Cloud, liderada por Lacoste, asegura su adopción por parte de los equipos de front office.
La misión del AI Product Builder se centra en definir los workflows de ejecución. La eficacia de un agente exige una interconexión total con las APIs de negocio. Sin esta profunda integración con los sistemas TI, el producto se queda en una capa conversacional superficial.
IA basada en agentes en Retail: ¿cómo garantizar la resolución del caso cuando cada respuesta es única?
Desplegar un componente basado en agentes obliga a dar el salto hacia un paradigma probabilístico. La ejecución determinista deja paso al análisis de la intención del usuario. La variabilidad algorítmica de las respuestas generadas se convierte en la nueva norma de interacción.
Esta transición obliga a rediseñar los procesos de testeo y Quality Assurance (QA). El enfoque clásico, que consistía en validar una respuesta palabra por palabra, queda obsoleto: la auditoría de rendimiento se centra ahora en la eficacia real para resolver el caso. La asimilación de este modelo por parte de las áreas de Negocio se logra mediante simulaciones con datos de producción. Esta dinámica de gestión del cambio transforma el miedo a lo no determinista en confianza operativa.
El contexto de negocio sufre una rápida obsolescencia. Las reglas de gestión y el tono editorial evolucionan sin parar. Integrar marcadores verbales específicos, como la expresión “paso la pelota” en el caso de Lacoste, protege el branding durante las interacciones. La arquitectura objetivo debe permitir absorber estos parámetros sin fricciones técnicas. Cualquier falta de adaptabilidad degrada de inmediato el valor que aporta el agente.
Alinear la IA basada en agentes con la gobernanza y la sostenibilidad operativa
Las métricas en producción validan el modelo operativo con un 60 % de resolución autónoma y una tasa de escalado limitada al 30 %. Este rendimiento es fruto de un ajuste milimétrico de las reglas de negocio. El enrutamiento (routing) de las interacciones se gestiona asumiendo un control riguroso del riesgo.
Detectar irritación en el cliente activa una transferencia inmediata al front office. Si hay una agresividad evidente, el sistema desactiva el canal síncrono y fuerza el paso al correo electrónico. Esta estrategia de enrutamiento condicional protege a los equipos y blinda la productividad del call center. El agente actúa como un filtro de protección operativa.
Integrar un componente tan transversal rompe los silos históricos. La herramienta opera en la intersección entre atención al cliente, e-commerce y supply chain. El ownership de este customer journey automatizado requiere una gobernanza unificada, respaldada por el comité de dirección (Comex). La dirección de IT (DSI) y las direcciones digitales se alinean bajo un modelo de coliderazgo.
El ROI del producto depende de su anclaje en un pain point crítico de negocio. La infraestructura tecnológica se calibra para neutralizar esta fricción operativa.
