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Caso de uso real

Soporte técnico Nivel 1 y 2 que escala sin contratar más personal

Resuelve incidencias técnicas 24/7 con IA que entiende tu producto.

JiraZendeskSlackPostmanGitHubIntercom
–55%
reducción en la creación de tickets de nivel 1
24/7
soporte global en cualquier idioma y zona horaria
–30%
reducción de churn en los primeros 30 días de uso
Instant
tiempo de respuesta vs. horas de espera anteriores
✕
El problema que conoces bien

Tu equipo de Customer Success pasa el 60% del día respondiendo cómo configurar una integración o reseteando accesos. El Churn 'silencioso' aumenta porque los usuarios no reciben ayuda inmediata durante el onboarding y abandonan la plataforma antes de ver su valor.

4.3htiempo medio de respuesta en tickets técnicos Nivel 1
55%de los usuarios SaaS abandonan tras una mala experiencia de onboarding
€45coste medio de resolución por ticket con agente humano especializado
✓
Cómo lo resuelve Nexgen AI

Un agente IA entrenado con tu documentación técnica, logs de error y FAQs. No solo responde: guía al usuario paso a paso, verifica configuraciones vía API y escala al equipo de ingeniería solo cuando detecta un bug real, entregando el ticket con todo el contexto técnico.

01
Ingesta de documentación
La IA se nutre de tus docs, Notion, o bases de conocimiento de ingeniería.
02
Diagnóstico proactivo
El agente pide capturas o IDs de error y los analiza en segundos.
03
Resolución guiada
Explica la solución técnica de forma sencilla según el perfil del usuario.
04
Acciones vía Webhook
Puede resetear tokens o activar features directamente en tu DB.
05
Handoff especializado
Si escala a un humano, lo hace creando el ticket en Jira o Zendesk automáticamente.
Análisis técnico

Análisis de Situación: El Techo de Cristal del Crecimiento en SaaS

En el ecosistema SaaS y de servicios IT, el crecimiento del MRR suele traer consigo una trampa operativa: el aumento lineal del volumen de soporte. Hemos identificado que el 60% del tiempo de los ingenieros de soporte (perfiles caros y difíciles de retener) se consume en tareas de Nivel 1: reseteo de APIs, errores de configuración o dudas que ya existen en la documentación. El 'Time to Value' (TTV) se resiente, y con él, la retención a largo plazo.

Puntos de Fricción en el Helpdesk de Tecnología

Tras auditar flujos de trabajo en Jira Service Management y Zendesk, detectamos tres áreas críticas donde el soporte humano tradicional falla estructuralmente:

La Ineficiencia de la Documentación Pasiva

Tener un centro de ayuda en Notion o una Wiki no soluciona el problema; el usuario bajo presión prefiere abrir un ticket antes que buscar. Esto genera un 'Backlog' artificial que entierra los bugs reales de Nivel 3. La latencia en responder a una duda de integración básica puede hacer que un desarrollador abandone tu API en favor de la competencia durante la fase de prueba.

Fragmentación de Contexto Técnico

Los agentes humanos suelen carecer de acceso inmediato a los logs de error del cliente o a su historial de despliegue. Cada interacción comienza con un '¿puedes pasarme el ID de error?', añadiendo minutos de fricción innecesaria que el cliente percibe como falta de profesionalidad técnica.

El Coste de la Disponibilidad Global (Follow-the-Sun)

Cubrir zonas horarias para clientes Enterprise requiere equipos rotativos o deslocalizados. Esto diluye la calidad de la respuesta técnica fuera del horario central de la compañía, creando una experiencia de soporte de 'primera y segunda clase' según la ubicación del cliente.

Nuestra Propuesta: Agentes de Ejecución con Contexto de Ingeniería

No implementamos un chatbot de respuestas predefinidas, sino una arquitectura de 'Troubleshooting' autónomo. La IA de Nexgen actúa como un ingeniero de soporte junior que tiene acceso de lectura a los logs de sistema y capacidad de ejecución vía webhooks.

01
Ingesta de Documentación Técnica y Código

Utilizamos arquitecturas Agentic RAG para que la IA no solo lea texto, sino que entienda fragmentos de código, esquemas JSON y jerarquías de API. Esto permite al agente guiar al usuario en la depuración de su código en tiempo real.

02
Diagnóstico Proactivo vía Webhook

El agente solicita IDs de transacción o API keys y consulta directamente tu backend. Puede identificar si un error es por falta de permisos (403), falta de fondos en la suscripción o un malformado del payload, resolviendo la duda sin escalar al equipo humano.

03
Handoff Especializado con Payload de Contexto

Si el caso requiere un ingeniero humano, la IA no solo transfiere el chat; entrega un resumen técnico estructurado: pasos de reproducción intentados, logs analizados y posible causa raíz. Esto reduce el MTTR (Mean Time To Resolution) en un 40%.

Impacto en el Negocio y Escalabilidad Técnica

La implementación de agentes de ejecución especializados permite que el soporte técnico deje de ser un centro de costes para convertirse en un motor de retención. Al automatizar el Nivel 1 y 2, los ingenieros senior pueden enfocarse exclusivamente en la estabilidad del core y en casos de alto valor estratégico.

Eliminación de la fatiga del equipo de soporte: reducción del burnout y la rotación de talento técnico.

Soporte 24/7 en +30 idiomas con precisión técnica absoluta, garantizando un TTV consistente en cualquier mercado.

Reducción de los costes operativos: el coste por ticket resuelto disminuye drásticamente mientras el NPS técnico sube gracias a la inmediatez.

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