AI Squads
Proponer. Validar. Aprender.
Agentes para los niveles 1 y 2 de soporte técnico
AI Squads lee el ticket, consulta el conocimiento de la operación y propone una respuesta con sus fuentes. La decisión es siempre de su equipo. Para soporte de IT, operación y mantenimiento, servicio de campo y centros de atención. Desarrollado por BeAI, laboratorio nativo de IA.
100 %
de las respuestas, validadas por una persona antes de su envío
< 2 s
de consulta a la base de conocimiento, con las fuentes enlazadas
8
formatos de documento que interpreta el agente, imágenes incluidas
4 a 6
semanas de puesta en marcha en un despliegue típico
Resolver un ticket empieza por encontrar la información
El conocimiento existe, pero está disperso, y cada ticket obliga a buscarlo de nuevo.
Conocimiento disperso
Manuales, wikis, tickets y correos, cada uno en su sistema.
La misma causa vuelve
Una incidencia ya resuelta reaparece meses después y se investiga desde cero.
Tickets difíciles de leer
Hilos largos, capturas, PDF adjuntos y varios idiomas en el mismo caso.
Un chatbot no es suficiente
Un sistema que genera respuestas verosímiles pero no fundamentadas es un riesgo operativo. Cada respuesta debe poder verificarse.
Punto de partida habitual
72 %
del trabajo del nivel 1 son tareas repetitivas
45 %
de las incidencias ya se habían resuelto antes
8,5 h
de tiempo medio de resolución
Referencias orientativas de operaciones de soporte de nivel 1 sin automatizar. No son datos medidos en un cliente concreto.
Agentes que su equipo puede verificar
El agente propone. Una persona decide. El conocimiento se consolida.
Lee el ticket y sus adjuntos
Descripción, hilo completo y adjuntos, capturas de pantalla incluidas, en el idioma en que lleguen.
Busca en el conocimiento interno
En la documentación y en los tickets resueltos, tanto en el conocimiento general como en el de la instalación afectada, con los resultados ordenados por relevancia.
Propone con fuentes
Presenta los documentos y tickets que sustentan la propuesta, con enlace al origen. Si al ticket le falta información, la solicita antes de proponer.
Explicable paso a paso
Pasos numerados, herramientas utilizadas y, cuando el modelo lo genera, un resumen de su razonamiento, disponibles antes de aprobar.
Siempre decide una persona
Validar, editar, solicitar otra versión con más contexto o resolver manualmente. Cada intento queda registrado en el historial.
Aprende de lo validado
La respuesta aprobada se incorpora a la base de conocimiento y queda disponible para los tickets siguientes.
Diseñado para equipos de soporte
Panel por rol
Tickets abiertos, prioridades, volumen, estado de cada ticket y carga por instalación. Coste y tiempo de respuesta de los agentes para quien gestiona el servicio.
Integrado con sus herramientas
Herramientas de gestión de tickets por API, SharePoint y Confluence, además de carga manual de documentos.
Publicación en el ticket
La respuesta validada puede enviarse al solicitante desde la propia herramienta de gestión de tickets, con el nombre de quien la aprobó.
Asistente con ficheros
Consulta en lenguaje natural sobre el conocimiento general o de un proyecto, con documentos adjuntos.
Seguridad empresarial
Roles de administrador, operador y lector, acceso con Microsoft Entra ID o con contraseña, y credenciales de integraciones y modelos custodiadas en Key Vault.
Despliegue flexible
La plataforma y su base de conocimiento se ejecutan en Azure, en la suscripción de BeAI o en la de su organización, con análisis de vulnerabilidades en cada versión.
análisis de los motivos de apertura · monitorización de ejecuciones · instrucciones del agente versionadas · catálogo de proyectos · gestión de usuarios · interfaz en español e inglés
Ver las trece funcionalidadesLa plataforma
Dos pantallas de AI Squads, con datos de demostración.
Del ticket a la respuesta validada
Cuatro pasos, con el tiempo de cada uno en un ticket de nivel 1.
Conexión de las fuentes
Una vez, en la puesta en marchaSharePoint, Confluence, tickets resueltos y documentos.
Clasificación y diagnóstico
Triaje en menos de 30 sEl agente lee el hilo y los adjuntos, clasifica el ticket y plantea la causa probable.
Búsqueda y propuesta
Consulta en menos de 2 sConsulta la base de conocimiento, ordena por relevancia y redacta la propuesta con sus fuentes.
Validación y publicación
De 1 a 2 minEl técnico decide. Lo validado se incorpora al conocimiento y puede publicarse en el ticket.
1 acción
para lanzar el agente sobre un ticket
4 fases
por ticket, siempre visibles: abierto, en proceso, propuesta y validación
100 %
de las versiones de cada respuesta, conservadas en el historial
100 %
de las llamadas a los modelos, registradas con su coste
Un agente que su equipo puede auditar
No es un chatbot sobre los tickets: son agentes cuyas propuestas su equipo puede verificar.
| Aspecto | Automatización sin estas garantías | AI Squads |
|---|---|---|
| Fuentes | No indica de dónde procede la respuesta | Presenta los documentos y tickets consultados |
| Si faltan datos | Responde igualmente | Los solicita antes de proponer |
| Quién responde al cliente | Un automatismo, sin revisión | Una persona, siempre |
| Proceso | No se ve | Pasos y herramientas, visibles |
| Aprendizaje | No incorpora lo que valida el equipo | Lo validado pasa a la base de conocimiento |
| Dónde corre | Sin control sobre la ubicación de los datos | Donde su organización decida: su suscripción de Azure o la de BeAI |
| Instrucciones del agente | No se pueden versionar | Versionadas desde la consola |
Se integra con las herramientas que ya utiliza su organización
Integración por API y no intrusiva: no se instala nada en la herramienta de gestión de tickets ni se modifica su configuración.
| Categoría | Integración | Para qué se usa | Estado |
|---|---|---|---|
| Tickets | Freshservice | Lee el ticket con su hilo y sus adjuntos, y publica la respuesta validada. | Disponible |
| Tickets | Jira | Lee incidencias y las usa como fuente de conocimiento. | Disponible |
| Tickets | ServiceNow, BMC Helix (Remedy), Jira Service Management, Zendesk, Freshdesk, Zoho Desk, Salesforce Service Cloud, HubSpot Service Hub, Ivanti Neurons, ManageEngine ServiceDesk Plus, TOPdesk, GLPI y cualquier otra herramienta con API | Lectura del ticket y publicación de la respuesta validada, por API y sin instalar nada en la herramienta. | Se integra en el proyecto |
| Documentación | SharePoint (Microsoft Graph) | Ingesta de documentación general y por proyecto. | Disponible |
| Documentación | Confluence | Ingesta de páginas y de sus adjuntos. | Disponible |
| Documentación | Carga manual | Documentos individuales, desde la consola. | Disponible |
| Identidad | Microsoft Entra ID | Inicio de sesión con la cuenta corporativa. | Requiere registrar la aplicación |
| Identidad | Usuario y contraseña | Para quien no use Entra ID. | Disponible |
| Modelos | Azure OpenAI | Modelos de lenguaje, de visión y embeddings. | Disponible |
| Modelos | Azure AI Document Intelligence | Lectura de texto y tablas, y de las figuras de los PDF. | Disponible |
| Modelos | Cohere Rerank (Azure AI Foundry) | Ordena los resultados de búsqueda por relevancia. | Disponible |
| Modelos | Modelo de clasificación (Azure AI Foundry) | Clasifica cada ticket en la lista de motivos del equipo, con su nivel de confianza. | Disponible |
Componentes de Azure
Container Apps · Blob Storage · Storage Queue · Key Vault · Azure DocumentDB (MongoDB)
Formatos que interpreta el agente
PDF · DOCX · PPTX · HTML · JPG · PNG · TIFF · BMP
Una plataforma, varios dominios
AI Squads se organiza en aplicaciones, cada una con sus agentes, su conocimiento y sus usuarios, bajo un mismo portal. El soporte de nivel 1 es la primera. Sobre la misma base se construyen agentes especializados por dominio, como el soporte de aplicaciones de gestión, el servicio de campo o la atención telefónica.
Motor de recuperación
95 %
de acierto en los cinco primeros resultados
< 2 s
de consulta de extremo a extremo
100 %
de las propuestas, con su fuente enlazada
Indicadores medidos por la propia plataforma sobre sus registros de ejecución.
Cómo está construido
Arquitectura de agentes en producción: cada decisión es trazable, medible y gobernable.
Arquitectura agéntica
El agente descompone cada ticket en pasos y herramientas: lectura, clasificación, búsqueda y redacción. Cada paso queda registrado y es visible antes de aprobar.
Recuperación con evidencia
Búsqueda semántica sobre la documentación y los tickets resueltos, con reordenación por relevancia mediante Cohere Rerank. Cada propuesta enlaza las fuentes que la sustentan.
Comprensión de documentos
Azure AI Document Intelligence y modelos de visión extraen texto, tablas y figuras de PDF, presentaciones e imágenes, capturas de pantalla incluidas.
Clasificación con nivel de confianza
Un modelo de clasificación asigna cada ticket a la lista de motivos que define su equipo e indica la confianza de cada asignación.
Gobierno de los agentes
Instrucciones versionadas desde la consola, con historial completo y activación controlada de cada versión.
Observabilidad y coste
Cada llamada a un modelo queda registrada con su duración y su coste, y la calidad de la recuperación se mide sobre los registros de ejecución.
Valor para cada perfil de la organización
Técnico de soporte
Comienza cada caso con el ticket ya analizado y una propuesta fundamentada que revisar, no con una página en blanco.
Responsable de soporte
Visibilidad sobre el estado de cada ticket, la carga por instalación y los motivos de apertura. Cada respuesta validada conserva sus fuentes y el nombre de quien la aprobó.
Dirección
Lo que el equipo valida, y los tickets resueltos que se incorporan, se convierten en conocimiento consultable. El coste de los agentes está medido.
IT y seguridad
La plataforma se ejecuta en la nube de su organización o en la de BeAI, con credenciales en Key Vault, roles por usuario y registro de cada ejecución.
Objetivos de un despliegue
| Indicador | Punto de partida | Objetivo con AI Squads |
|---|---|---|
| Tiempo medio de resolución | 8,5 h | 60 min |
| Resolución en el primer contacto | 35 % | 82 % |
| Coste por ticket de nivel 1 | 70 € | 23 € |
100 %
de las respuestas, trazables a sus fuentes y a quien las validó
95 %
de satisfacción del solicitante como objetivo
50 %
de reducción del coste del servicio como objetivo
Objetivos de un despliegue típico, estimados a partir de la experiencia de BeAI en operaciones de soporte. No son resultados medidos en un cliente concreto.
Para equipos que resuelven problemas técnicos a escala
Allí donde haya tickets y los niveles 1 y 2 absorban la capacidad del equipo.
Soporte de IT y service desk
Mesas de servicio internas o para terceros, con catálogo de incidencias y acuerdos de nivel de servicio que cumplir.
Operación, mantenimiento y servicio de campo
Equipos que dan soporte a sistemas instalados en muchos emplazamientos, cada uno con su configuración, y que coordinan intervenciones.
Centros de atención y BPO
Volúmenes elevados, causas recurrentes y una exigencia de calidad y trazabilidad en cada respuesta.
Encaja si
- La operación recibe cientos o miles de tickets al año y muchas causas se repiten.
- La documentación técnica está dispersa y es difícil de localizar.
- El equipo atiende varias instalaciones, países o idiomas.
- Cada respuesta al cliente debe aprobarla una persona.
- Su organización quiere decidir dónde se ejecuta la solución: en su suscripción de Azure o en la de BeAI.
¿Su caso es distinto? Analicémoslo juntos.
Construido por un laboratorio nativo de IA
BeAI diseña, construye y pone en producción agentes, motores de búsqueda con evidencia y arquitecturas de automatización. AI Squads es el resultado de esa práctica aplicada al soporte técnico.
Investigación aplicada
Un laboratorio dedicado a agentes, recuperación con evidencia y evaluación continua. Lo que se demuestra en el laboratorio pasa a producto.
Ingeniería de producción
Arquitectura estándar y auditable en Azure, desplegada en su suscripción o en la de BeAI. Sin cajas negras ni dependencias ocultas.
Supervisión humana por diseño
El agente amplía el criterio del equipo, no lo sustituye. La decisión final corresponde siempre a una persona.
Preguntas frecuentes
¿El agente contesta solo a mis clientes?
No. El agente propone y una persona valida. Solo una respuesta validada puede salir desde AI Squads, con el nombre de quien la aprobó.
¿Y si el agente se equivoca?
Ninguna respuesta sale sin validar. El técnico revisa las fuentes y el proceso del agente antes de aprobar, y puede corregir el texto, solicitar otra versión o redactar la respuesta. A la base de conocimiento se incorpora la versión final.
¿Procesa los tickets automáticamente en cuanto llegan?
No. El técnico lanza el agente desde el ticket con una sola acción. El procesado por lotes, para clasificar los tickets de un periodo, lo lanza un administrador.
¿Puedo conocer por qué se abren los tickets?
Sí. El motor de clasificación asigna cada ticket a la lista de motivos que define su equipo, y el análisis muestra cuántos hay de cada uno, por instalación y frente a otro periodo.
¿Hay que instalar algo en mi herramienta de gestión de tickets?
No. La integración se realiza por API y no es intrusiva: AI Squads lee el ticket, propone y, si así se configura, publica la respuesta validada. No se instala ningún complemento ni se modifica la configuración de la herramienta.
¿Dónde están mis datos?
Donde su organización decida. La plataforma, su base de conocimiento y sus registros se ejecutan en Azure, en la suscripción de BeAI o en la del cliente, con los recursos de Azure OpenAI y Document Intelligence. En ambos casos, los tickets y los documentos permanecen en sus sistemas de origen.
¿Funciona con mi sistema de tickets?
Freshservice y Jira están disponibles hoy. ServiceNow, Remedy, Freshdesk y cualquier herramienta con API se integran durante la puesta en marcha del proyecto.
¿Cuánto se tarda en ponerlo en marcha?
Entre cuatro y seis semanas en un despliegue típico: conexión de las fuentes, carga del conocimiento, ajuste de las instrucciones del agente y validación con su equipo sobre tickets reales.
¿En qué idiomas trabaja?
La interfaz está en español e inglés. El agente lee los tickets en el idioma en que llegan.
¿Necesito Microsoft Entra ID?
No. Si su organización ya lo utiliza, el acceso se realiza con la cuenta corporativa; si no, un administrador da de alta a cada usuario con contraseña.
100 %
de las respuestas, validadas por una persona
4 a 6 semanas
de puesta en marcha en un despliegue típico
ES · EN
interfaz en dos idiomas