Agente de IA

Agente de IA para la Gestión de Datos de Clientes

Mantenga registros de clientes impecables de forma automática, sin duplicidades manuales

«¿Qué registro de cliente es el correcto?»; la pregunta que los equipos de datos dejarán de hacerse. Deduplicación continua y gestión del registro maestro (golden record).

Beneficios

Elimine los registros de clientes duplicados para siempre

La duplicidad e inconsistencia en los registros de clientes provocan entregas fallidas, pérdidas de ingresos y una experiencia de usuario deficiente. La depuración manual de datos es reactiva y no tiene fin. Este agente mantiene el registro único de la verdad de forma continua.

30%

Mejora de la calidad de los datos

99 %

Tasa de detección de duplicados

En tiempo real-time

Depuración de datos

Flujos Agentes

Automatización Completa de MDM

Flujo de trabajo automatizado: detección continua de duplicados en todos los sistemas, puntuación de coincidencia con niveles de confianza, propuestas de fusión con aplicación de reglas de negocio, creación y mantenimiento de registros unificados (golden records), enriquecimiento de datos desde fuentes externas y monitorización de calidad.

Cómo funciona

Gestión de Datos Maestros Impulsada por IA

El agente detecta duplicados mediante algoritmos de coincidencia difusa (fuzzy matching) y aprendizaje automático, fusiona registros aplicando reglas de supervivencia inteligentes, enriquece los datos de forma automática a partir de fuentes externas y mantiene un registro maestro único (golden record) gracias a una monitorización de calidad continua.

Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

ID-0E48

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

Completado

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Agentes con aprendizaje autónomo

El agente mejora con cada tarea: se adapta a los resultados, aplica el feedback recibido y se autocorrije mediante IA Constitucional.

Hasta un 98% de precisión

Como resultado de los constantes bucles de retroalimentación, los agentes de IA de Beam perfeccionan su enfoque con cada ciclo, lo que conduce a una precisión del 98% en todos los flujos.

Cambio inteligente de modelo

Lo llamamos ModelMesh. Cada agente selecciona el modelo adecuado para la tarea, equilibrando velocidad, precisión y coste en tiempo real.

Extraiga el número de pedido, la información del vendedor, la información de entrega y los detalles de pago de los formularios de pedido cargados.

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Integraciones

Unifica los datos de todos tus sistemas

Integración con Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics, NetSuite, SAP y sistemas CRM a medida. Enriquecimiento de datos mediante Clearbit, ZoomInfo y D&B. Sincronización en tiempo real para garantizar una consistencia absoluta en toda la plataforma.

Aplicación

Datos Limpios en 2 Semanas

Conecte su CRM y sus sistemas de clientes. Defina reglas de coincidencia y lógica de supervivencia de datos. La mayoría de las empresas logran una mejora del 30 % en la calidad de sus datos a los 30 días de la implementación.

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 1</p>

<h4>Descubrimiento de agentes</h4>

<p>Realizar talleres con las partes interesadas pertinentes para identificar y priorizar los casos de uso y determinar los requisitos</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 2</p>

Configuración del Agente

<p>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración (alcance y registro de procesos, conjunto de datos de prueba de 30-50 ejemplos, agente de línea de base en ejecución y pruebas con mapeo de salida de destino)</p><p><strong>Desarrolle y ponga en marcha su primer agente con lógica básica e integración</strong></p>

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 3</p>

<h4>Formación de agentes</h4>

Evalúe el rendimiento e incorpore el feedback de los usuarios del proceso (con un nivel de optimización del agente de hasta el 80% sobre el resultado esperado, medición y optimización de la precisión a nivel de variable, configuración de integraciones e interfaz de API de feedback)

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

<p>Paso 4</p>

<h4>Agente en directo</h4>

<p>Extender a más flujos de trabajo y equipos de clientes (supervisión en directo y continua, interfaz humana en el bucle, autoajuste de nodos para mejoras de avisos automatizados, mejora de la precisión en un 90 %, mejoras semanales de la lógica empresarial)</p><p><br class="trailing-break"></p>

Características principales

Capacidades de MDM corporativo

Coincidencia difusa

Detecta duplicados a pesar de erratas, abreviaturas y variaciones de formato. Los modelos de aprendizaje automático (ML) optimizan la precisión de forma continua.

Reglas de supervivencia

Aplica reglas de negocio para determinar qué datos prevalecen en las unificaciones, manteniendo un registro de auditoría completo de todos los cambios.

Enriquecimiento de datos

Completa campos vacíos mediante fuentes de datos externas. Mantiene la información siempre al día con actualizaciones automáticas.

Demo

Descubra cómo funciona la gestión de datos de clientes

Vea cómo el agente analiza 100.000 registros de clientes: identifica 15.000 duplicados, los fusiona con reglas de supervivencia, enriquece 20.000 registros y crea perfiles unificados (golden records) para todos.