La infraestructura sobre la que corren tus conversaciones
La mayoría de los agentes de IA para clientes desvían tickets. Boom genera ingresos, retención e inteligencia. Tú te quedas con tu lógica y tus clientes. Boom corre la conversación y te devuelve las variables.
Cuatro componentes, un solo loop conectado
Cada parte sirve por sí sola y es más fuerte junto a las demás. La bandeja corre la conversación, la plataforma de datos le da contexto, el constructor de flujos decide qué sigue y la extracción cierra el loop convirtiendo la charla en señal estructurada.
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Bandeja compartida
Donde la IA y tu equipo trabajan las mismas conversaciones. El agente atiende la mayoría de punta a punta; una persona resuelve, las pospone o toma una escalación. Nueve vistas, etiquetas, varios números y un panel de contexto que abre una cuenta dentro del chat.
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Plataforma de datos de clientes
Personas, tus propios objetos personalizados y un registro de eventos solo de inserción, alimentados por Shopify, Skio, una conexión de solo lectura a tu base de datos o la API de eventos. El agente lo lee en vivo y las variables por las que segmentas están ahí. Sin SQL.
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Constructor de flujos
Dos capas. Las iniciativas son un brief de resultado que el agente navega solo, sin diagramas. Los journeys son un constructor visual para el camino alrededor de la conversación: triggers, envíos, esperas y ramas.
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Extracción
Campos estructurados sacados de las conversaciones mismas hacia un esquema que tú defines. Caen como columnas tipadas en el dashboard de Engagements y se exportan a CSV o Excel, así una pila de chats se vuelve una tabla que puedes leer.
La bandeja y los datos van lado a lado
Cuando entra una conversación, el panel de contexto la resuelve a la persona correcta en la plataforma de datos y trae sus registros relacionados y enlaces directos, justo al lado del hilo. Quien responda, el agente o alguien del equipo, está leyendo el mismo contexto de la cuenta.
El agente no solo ve el mensaje. El esquema de la plataforma de datos se inyecta en él, así responde con la orden, el plan o el saldo ya a la vista, en vez de pedirle al cliente cosas que ya sabes.
- El panel de contexto abre una cuenta desde el chat
- El agente lee personas, objetos y eventos en vivo
- Una persona toma una conversación para responder; la escalación avisa al equipo
Los segmentos deciden a quién se contacta, y cuándo
Arma un segmento con las variables que te importan, hasta tres relaciones de profundidad, sin SQL. Cuando un cliente entra, el constructor de flujos toma: envía, espera, ramifica, entrega el objetivo al agente. Tú describes el resultado; Boom corre la charla.
Cada conversación cerrada se vuelve una columna
La extracción lee la conversación, incluido el audio y las imágenes que mandaron, y llena el esquema tipado que definiste. El resultado: una fila por cliente en el dashboard de Engagements, exportable a CSV o Excel. Diez mil transcripciones se vuelven una tabla que puedes ordenar.
| Customer | churn_reason | promise_date | plan |
|---|---|---|---|
| Mariana G. | price | 2026-07-03 | pro |
| Daniel R. | missing feature | none | starter |
| Priya S. | switched vendor | 2026-07-09 | pro |
| Tomás L. | price | 2026-07-12 | scale |
El agente se califica antes y mientras corre
Antes de que salga cualquier cambio al agente, tiene que pasar una compuerta de evaluación offline: un set de casos de prueba que debe aprobar y una línea base de regresión por debajo de la cual no puede caer. Nada llega a tus clientes porque alguien ajustó un prompt y cruzó los dedos.
Una vez en vivo, cada conversación se califica en tiempo real por PII filtrada, números de tarjeta, fugas de prompt o de sistema, y tokens canario plantados, y por desvíos de los criterios que tú fijaste. Tu equipo marca conversaciones con pulgar arriba o abajo, y ese feedback alimenta la siguiente versión. Así el agente se vuelve más seguro mientras más corre, no más riesgoso.
- Un set de evals offline y una línea base de regresión filtran cada cambio
- Calificación en tiempo real por PII, números de tarjeta, fugas de prompt y de tokens canario, y desvíos
- El pulgar arriba o abajo de tu equipo entrena la siguiente versión
- RBAC, credenciales encriptadas, réplicas de solo lectura; SOC 2, GDPR, ISO 27001 e ISO 42001 en proceso
Un equipo humano conversa pero no escala. Las herramientas configurables escalan pero no conversan.
Boom es la capa que hace las dos cosas, y te entrega los datos a la salida. Una mirada honesta a las tres opciones.
| Un equipo humano | Configurarlo tú mismo | Boom | |
|---|---|---|---|
| Conversaciones reales de ida y vuelta | Sí, limitado por headcount | Tú construyes y mantienes el bot | Sí, el agente la navega |
| Quién diseña el diálogo | Cada agente, a su manera | Tú scripteas cada rama | El agente, desde un brief y tu feedback |
| Lee tus datos de cliente | Si lo buscan | Tú cableas cada integración | Conectado, inyectado en el agente |
| Convierte la charla en dato | Notas, si alguien las escribe | Tú armas el pipeline | Extraído a columnas y export |
| Costo | Cerca de $100K a $300K por rol | Tiempo de ingeniería, continuo | Cobrado por conversación totalmente automatizada |
Lo que el sistema hace una vez corriendo
- 450 a 70
Un neobank contactó a 450 clientes y sostuvo 70 conversaciones efectivas en cerca de una semana, trabajo que a una persona le tomaría muchos días.
Despliegue de research, neobank
- 15 en 2 días
Un equipo de crédito corrió 15 entrevistas efectivas en dos días, frente a 2 hechas a mano en una semana completa.
Despliegue de research, crédito
- 25 a 30%
Tasa de respuesta en clientes inactivos a los que una notificación de una sola vía nunca llega.
Despliegue de research, healthtech
Para nosotros, la cobranza es una conversación, no un blast, y los datos nunca salen de nuestra base.
Lo que los equipos preguntan primero
Ve el sistema sobre tus propios clientes
Agenda un recorrido de 15 minutos y corremos un caso que te importe a través de la bandeja, los datos y la extracción.