Serasa transforma la renegociación de deuda con IA generativa

Con millones de consumidores accediendo diariamente a sus canales digitales, Serasa necesitaba modernizar la experiencia de renegociación de deuda para hacerla más simple, fluida y efectiva. El modelo anterior se apoyaba en un chatbot tradicional, con flujos predefinidos y menús rígidos, lo que generaba fricciones durante todo el recorrido e impactaba directamente en los indicadores estratégicos del canal.

A pesar de la buena adopción, la experiencia aún tenía limitaciones importantes. El recorrido fue fijo, sin adaptación al contexto del usuario, sin continuidad entre etapas y sin una comprensión real de la intención de cada persona. En lugar de apoyar la resolución del problema, el flujo requirió que el consumidor navegara entre múltiples opciones, identificara por sí mismo qué deuda tenía más sentido negociar y siguiera todos los pasos hasta cerrar el acuerdo.

En la práctica, el usuario necesitaba afrontar una experiencia inflexible y excesivamente operativa.

Era necesario recorrer varios caminos dentro de la conversación, interpretar ofertas, cuotas y métodos de pago sin soporte contextual y avanzar en una lógica lineal, a menudo alejada de la necesidad real en ese momento. Este formato aumentó el abandono del viaje, aumentó el transbordo por servicio humano y limitó la capacidad de escalamiento del canal.

Para enfrentar este escenario, MadeinWeb desarrolló Agente Negociador Limpa Nome, una solución de IA generativa nativa de la nube integrada con WhatsApp de Serasa. La propuesta era sustituir la lógica rígida del modelo anterior por una operación inteligente, capaz de comprender el lenguaje natural, interpretar el contexto, realizar negociaciones de forma activa y cerrar acuerdos de extremo a extremo con seguridad y escalabilidad.

La transformación representó un claro cambio de enfoque. Surge un modelo basado en reglas, respuestas predefinidas y baja adaptabilidad. Ingrese a una arquitectura conversacional orientada a resultados, en la que el viaje deja de ser una secuencia rígida de pasos y comienza a funcionar como una interacción contextual, continua y más humana.

La solución fue diseñada como un ecosistema de agentes colaborativos, en el que cada agente asume un rol específico dentro del viaje.

• Agente de orquestación

Conduce la interacción de forma natural, empática y orientada a la conversión, coordinando el viaje de principio a fin.

• Autenticación Agente

Valida al usuario en los sistemas de la empresa Serasa y garantiza acceso seguro a la información necesaria para la negociación.

• Agente de Negociación de Deuda

Conduce la negociación propiamente dicha, identifica las condiciones más adecuadas y apoya el cierre del acuerdo.

• Información Agente

Consulta y organiza datos relevantes sobre el cliente, ofertas, cuentas y contexto de la negociación para apoyar la toma de decisiones.

• Memoria Compartida

Funciona como una capa de contexto que preserva la continuidad, consistencia y progresión a lo largo de la conversación.

Con esta estructura, la experiencia deja de ser solo transaccional y se orienta hacia la resolución efectiva del asunto. problema del usuario.

La arquitectura de la solución fue diseñada para operar a gran escala, baja latencia, resiliencia y gobernanza. En el caso publicado por MadeinWeb, la base tecnológica incluye Amazon EKS como capa informática principal, Amazon Bedrock para el acceso a múltiples modelos de lenguaje, LangGraph para la orquestación conversacional, Limpa Nome API para consultar y registrar negociaciones, además de SQS, AWS Lambda y Redis para desacoplamiento, control de estado y robustez. operativa.

Esta base tecnológica permite una experiencia más inteligente y al mismo tiempo preparada para absorber grandes volúmenes de interacción sin un crecimiento proporcional de la operación.

Tras la implementación del Agente Negociador Limpa Nome, Madeinweb pasó a actuar también en el soporte continuo de la solución en producción, bajo un modelo de managed services. La actuación incluye monitoreo del desempeño y la escalabilidad de la arquitectura en AWS; gestión de incidentes y mejoras correctivas; acompañamiento de las integraciones con las APIs de Limpa Nome; observabilidad de componentes como Amazon EKS, Amazon Bedrock, AWS Lambda, Amazon SQS y Redis; además de la evolución continua de los flujos conversacionales, prompts, guardrails y mecanismos de gobernanza del agente de IA.

Este modelo operativo permite que Serasa mantenga el canal digital de negociación en funcionamiento continuo, con seguimiento proactivo de calidad, seguridad, costo, latencia, resiliencia y experiencia del consumidor, transformando la solución en una operación viva y escalable, y no solo en una entrega puntual de proyecto.