La plataforma

El feedback llega desde cualquier canal y se normaliza en un único formato canónico: una fila, un comentario de cliente. Pasa a una capa gobernada donde viven sus métricas, su glosario y sus reglas, aprobadas por una persona antes de que un agente pueda leerlas. Después, agentes especializados hacen el análisis en secuencia, y un agente final cuestiona su trabajo antes de que usted lo vea. Cada resultado lleva su procedencia: de dónde salió el número, qué consulta lo produjo, cómo de frescos estaban los datos.

Cuatro canales, cada uno bien construido. Encuestas web por invitación de correo. DIGI para intercepciones en el sitio, pop-ups e incrustaciones, con un modo chat para encuestas paso a paso y preguntas matriciales para rejillas que comparten escala. SMS a través de su gateway. IVR con captura por teclado y respuestas de voz grabadas.

La voz no es un añadido. Las respuestas abiertas en IVR se graban y se transcriben, y VOICE es un tipo de columna de primera clase en el modelo de datos, no un adjunto. El speech to text está en producción desde febrero de 2021.

90+ conectores, y cuatro vías de entrada. Importación SFTP programada según su propio calendario, hasta cada treinta minutos. Importación manual de ficheros. Carga tipada en Store, donde una cabecera de columna marcada TEXT, NPS, DATE o CHOICE le dice a la plataforma qué está mirando. Y una REST API autenticada con JWT para todo lo demás.

250+ idiomas, y el mecanismo importa. Los verbatims en cualquier idioma que soporte la capa de traducción se normalizan a un idioma base, y desde ahí se aplica toda la pila analítica: lematización, extracción de temas, sentimiento, todo. Su feedback en alemán, italiano y tailandés termina en el mismo análisis, comparado en los mismos términos.

Política de contacto incorporada. Las reglas de cuarentena y lista negra evitan que encueste en exceso al mismo cliente. Los ajustes de anonimato y el tratamiento del RGPD son configuración, no un proyecto de servicios.

43 tipos de análisis. Sentimiento, temas, puntos de dolor, puntos de contacto, etapas del journey, NPS CSAT y CES, riesgo de fuga, segmentación, comparación competitiva, métricas operativas, sentimiento por aspecto y riesgo de reclamación. Cada uno es el procedimiento de un analista sénior, codificado para que se ejecute igual todas las veces.

Sentimiento por aspecto, contra su taxonomía. Sentimiento puntuado por aspecto de menos uno a más uno, con un nivel de confianza en cada puntuación. El modelo solo puede asignar categorías que existan en su taxonomía aprobada. Nunca inventa ninguna. Por eso la segunda oleada es comparable con la primera: Pricing sigue significando Pricing.

La taxonomía es suya. TopicAI lee el feedback y propone temas a partir de lo que los clientes dijeron realmente. Usted los selecciona, agrupa, nombra y aplica, en la interfaz, sin un consultor y sin una petición de cambio. Si la cambia más adelante, los datos antiguos pueden volver a puntuarse contra la nueva versión.

Riesgo de reclamación. Cada reclamación puntuada por probabilidad de escalado y gravedad del impacto, de cero a uno, y colocada en una matriz que le dice qué atender, escalar, vigilar y contener. No hacen falta datos de entrenamiento. Funciona sobre cualquier conjunto de reclamaciones desde el primer día.

Un agente con 104 tools, no un chatbot con un prompt. Diez tool packs: análisis, temas y riesgos, conjuntos de datos, dashboards, biblioteca, captura, historias, memoria, SQL y supervisión de agentes en vivo. No describe lo que se podría hacer. Llama a tools que escriben en tablas reales.

Pídale que construya una encuesta y construye la encuesta. Pida un dashboard y crea el dashboard y sus widgets. Pídale que amplíe la taxonomía y la taxonomía cambia. Esa es la diferencia entre un asistente que le redacta un ticket y un colega que hace el trabajo.

Y enseña cómo ha llegado ahí. Cada respuesta lleva la fuente de la que salió, la consulta que ejecutó, el número de filas y la frescura de los datos. Si tuvo que suponer, lo dice.

El análisis funciona como una tubería, no como un prompt. Nueve especialistas en secuencia: calidad del dato, contexto de dominio, sentimiento, temas, tendencias, segmentos, riesgo y después síntesis. El noveno es un agente de QA cuyo único trabajo es cuestionar a los otros ocho. Relee su SQL, contrasta sus supuestos con sus definiciones, marca los hallazgos sin evidencia y baja las puntuaciones de confianza cuando no están ganadas.

El principio que impone tiene nombre dentro del producto: no autocertificarse. Una etapa que no pasa la revisión no sigue en silencio aguas abajo.

Conecte un modelo de lenguaje a un almacén de datos sin capa semántica y obtendrá respuestas seguras y plausibles, equivocadas de maneras que solo su propio analista detectaría. El Knowledge Pack es lo que lo impide.

Contiene sus métricas aprobadas con la fórmula exacta detrás de cada una, su glosario de lo que significan los términos en su organización, las reglas que el agente debe seguir, las trampas documentadas de sus datos, pares verificados de pregunta y consulta, y documentos de referencia por conjunto de datos.

El modelo puede redactarlo todo. Una persona lo aprueba. Nada entra en el contexto del agente hasta que alguien ha dicho que sí. La exploración en crudo es el recurso desaconsejado, y cuando se usa la respuesta se marca como tal, para que nadie la reenvíe por error a un informe de consejo.

Dashboards y widgets que construye usted o que le pide a Scoty que monte a partir de un análisis terminado. Historias narradas para quienes nunca abrirán un dashboard. Alertas sobre los casos que hoy necesitan a una persona, encaminadas al ticketing y seguidas hasta el cierre, para que el círculo se cierre de verdad en lugar de acabar en un informe.

SANDSIV es suiza, sin matriz estadounidense. Ejecute sandsiv+ en nube pública europea, nube privada, en su propio centro de datos o totalmente on premise con el modelo de lenguaje dentro de sus muros. La US CLOUD Act alcanza a los proveedores con sede en Estados Unidos estén donde estén sus servidores. Nosotros no lo somos, así que aquí una región europea es un cambio de jurisdicción y no solo un cambio de dirección. Nada de lo que introduzca entrena nunca un modelo compartido.

ISO 27001, ISO 27701, ISO 27017, ISO 27018, SOC 2 Type II, CSA STAR Level 1, GDPR native. Arquitectura abierta, exportabilidad completa, y sus datos siguen siendo suyos también a la salida.