CASO DE ESTUDIO 001
In-app AI Agent para banca
Cómo diseñar un asistente integrado en una aplicación bancaria que responda con información pública, sin ejecutar transacciones ni comprometer datos sensibles.
01 · PROBLEMA
La información existe, pero encontrar la respuesta correcta sigue siendo difícil.
Los clientes navegan entre páginas, preguntas frecuentes y canales de servicio para entender productos, requisitos y procesos. El objetivo es reducir esa fricción sin abrir acceso transaccional en la primera versión.
PRINCIPIO DE PRODUCTO
Construir confianza antes de aumentar autonomía.
El MVP responde únicamente con conocimiento aprobado y escala cuando no tiene evidencia suficiente.
02 · SOLUCIÓN
Un agente de solo lectura dentro del canal que el cliente ya utiliza.
La experiencia vive dentro de la aplicación bancaria y entiende preguntas naturales sobre productos e información institucional.
- Información pública y aprobada
- Respuestas basadas en evidencia
- Sin acceso a datos personales
- Sin ejecución de transacciones
- Escalamiento controlado
03 · ARQUITECTURA
Capas claras para reducir riesgo y facilitar evolución.
01Canal móvilExperiencia del cliente
→02AI GatewayPolíticas y contexto
→03MastraOrquestación
→04RAGConocimiento aprobado
→05ModeloRespuesta controlada
04 · MEDICIÓN
El éxito no se mide solo por conversaciones completadas.
01Exactitud
02Respuestas con evidencia
03Latencia
04Escalamiento correcto
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