Megacable es uno de los proveedores de telecomunicaciones más grandes de México, que brinda soporte a clientes en todo el país. Para aliviar la carga de trabajo en su centro de llamadas, el departamento de IA independiente de Megacable creó agentes de voz de IA para llamadas de soporte, ventas y cobranzas. Sin embargo, los equipos empresariales anteriormente, esperaban semanas para que los tickets de TI resolvieran problemas de datos, mientras que las API heredadas tardaban de 1 a 2 minutos en proporcionar el contexto del cliente a los agentes de IA en vivo. Al adoptar la plataforma de datos + IA de Databricks en AWS, Megacable utiliza Genie Agents y Genie One para ayudar a los equipos de centros de contacto a encontrar lo que impulsa las llamadas, los equipos de finanzas detectan anomalías en los ingresos y los equipos de ventas obtienen indicadores clave de rendimiento coherentes. Megacable también utiliza Lakebase Postgres para ofrecer el contexto del suscriptor a los agentes de IA en milisegundos por menos de 1.000 USD al mes.
Crear una visión de IA con acceso a datos en tiempo real
El departamento de IA de Megacable opera de forma independiente de la TI tradicional, impulsando una misión organizacional para capacitar al personal corporativo y a los equipos de campo con IA. El enfoque principal es el centro de llamadas a nivel nacional de Megacable, donde cientos de representantes manejan llamadas de soporte, ventas y cobranzas. Para modernizar las operaciones y aligerar la carga de los representantes humanos, el equipo se propuso implementar agentes de voz de IA autónomos capaces de realizar conversaciones naturales y en tiempo real con los clientes. Alimentar a esos agentes requería una arquitectura de datos de baja latencia y altamente accesible que los sistemas heredados no podían soportar.
Eliminar los cuellos de botella métricos en las colas de tickets de TI
Antes de implementar Databricks, las partes interesadas empresariales en Megacable dependían de un sistema de BI centralizado gestionado por TI. Cada vez que un líder empresarial o analista necesitaba un nuevo KPI o métrica, tenía que abrir un ticket de soporte y esperar mientras TI priorizaba la solicitud contra los retrasos de la competencia. Este cuello de botella mantenía la propiedad de los datos bloqueada dentro de TI e impedía que las partes interesadas del negocio exploraran los datos que mejor entendían.
«Cada parte interesada tenía que pedir a varias personas una métrica, y la respuesta podía tardar días, semanas o incluso meses. Queríamos que el negocio fuera dueño de sus datos y los alcanzara de la manera correcta», dijo Saul Romo Orozco, líder de gobernanza de datos e IA en Megacable.
Superar la latencia de las API durante las interacciones en vivo con el cliente
Los agentes de voz de IA enfrentaron un desafío independiente en el centro de llamadas. Las API de TI heredadas que suministraban datos de suscriptores, como historial de pagos, promociones activas o detalles del contrato, tardaban de 1 a 2 minutos en responder. Durante una llamada de voz en vivo, ese retraso deja a los clientes esperando y muchos cuelgan antes de que el agente pueda responder. Las API heredadas también carecían de escalado automático, por lo que dejaron de responder cuando el volumen de llamadas aumentó y dejaron a los agentes sin el contexto que necesitaban.
«Si un cliente le pregunta algo al agente y los datos llegan un minuto después, cuelgan. En una conversación de voz, no hay una segunda oportunidad», dijo Saul.
Capacitar a los equipos empresariales con Genie Agents y ofrecer contexto en tiempo real con Lakebase Postgres
Para abordar tanto la analítica de autoservicio como el rendimiento de los agentes en tiempo real, Megacable implementó la plataforma Databricks en AWS como su base para datos gobernados e IA en tiempo real. Megacable se convirtió en una de las primeras empresas en México en adoptar Lakebase Postgres. Los datos se mueven de los sistemas de origen a través de las capas de bronce, plata y oro antes de publicarse en Lakebase. Esta arquitectura proporciona acceso de baja latencia para agentes de IA al tiempo que permite a las partes interesadas del negocio autoservicir datos a través del lenguaje natural.
Los equipos de centro de contacto y finanzas encuentran impulsores de llamadas y riesgo de ingresos con Genie
En lugar de crear paneles de control estáticos sin fin, el equipo de datos de Megacable se encarga de tablas de alta calidad en Unity Catalog y capacita a los propietarios de datos empresariales para que trabajen con sus datos utilizando Genie Agents y Genie One. Los equipos no técnicos crean Genie Agents específicos para dominios operativos específicos, mientras que Genie One sirve como una fuente compartida de verdad en todo el negocio.
En Genie One, el equipo de datos desarrolla habilidades que combinan el contexto empresarial con las fuentes de datos correctas, por lo que las preguntas comunes obtienen una respuesta estandarizada. El equipo de ventas, por ejemplo, utiliza habilidades para obtener indicadores clave de rendimiento de clientes de rutina, como clientes por región, sin buscar a través de los paneles de control. Ya sea que el CEO o cualquier otra parte interesada del negocio lo pregunte, Genie One devuelve la misma respuesta.
«La verdadera calidad de los datos requiere ofrecer resultados coherentes para la misma pregunta, independientemente de quién lo esté preguntando», dijo Saul.
Los equipos de centros de contacto utilizan un agente Genie para analizar los datos de llamadas, lo que reveló que las solicitudes para actualizar los detalles de la cuenta generan el mayor volumen de llamadas. Los equipos de finanzas utilizan Genie Agents junto con paneles de control de ingresos para detectar anomalías en los ingresos. Los ingenieros de datos utilizan Genie Code para acelerar el desarrollo, aprovechando su comprensión integrada de los cuadernos y los objetos de plataforma de Megacable. Más allá de Genie, los equipos de marketing y ventas B2B utilizan AI/BI Dashboards que combinan datos del censo nacional con registros de clientes para mapear los prospectos por región y excluir a los clientes existentes.
«En lugar de crear cada panel nosotros mismos, enseñamos al negocio a utilizar las herramientas. Eso es lo que permite a nuestro equipo pasar menos tiempo en solicitudes y más tiempo en gobernanza», dijo Saul.
Ofrecer contexto en tiempo real a los agentes de voz con Lakebase Postgres
Para potenciar a sus agentes de IA en vivo, Megacable reestructura los datos de origen fragmentados en tablas de oro listas para agentes y las publica en Lakebase Postgres. Los agentes de IA consumen estos datos a través de API de datos de baja latencia. Un agente de cobros, por ejemplo, recupera el saldo actual de un suscriptor, los detalles de la deuda y las ofertas de alivio de la deuda durante una llamada antes de enviar un enlace de pago.
Dado que Lakebase separa la computación del almacenamiento y escala automáticamente, las API siguen respondiendo durante las horas pico de llamada. Megacable expone solo un esquema de API dedicado en Lakebase y asigna a cada agente su propio principal de servicio, por lo que cada agente puede acceder solo a la API que necesita.
«Lakebase escala automáticamente, por lo que nuestras API siguen respondiendo incluso cuando muchos clientes llaman a la vez. Nuestros agentes siempre tienen el contexto que necesitan para ayudar», dijo Saul.
Respuestas más rápidas para los clientes y decisiones basadas en datos en todo el negocio
Las unidades de negocio de toda la empresa ahora exploran datos de forma independiente, mientras que los agentes de IA ofrecen atención al cliente confiable y en tiempo real a escala.
Respuestas de los agentes más rápidas, costos más bajos y perspectivas empresariales más claras
La implementación de Lakebase Postgres, Genie Agents y Genie One produjo mejoras inmediatas y mensurables en el rendimiento técnico y la agilidad empresarial:
Contexto de milisegundo a bajo costo: la recuperación del contexto del suscriptor disminuyó de 1 a 2 minutos a milisegundos durante las llamadas en vivo, mientras que Lakebase sirve a cientos de miles de suscriptores y miles de usuarios concurrentes por menos de 1.000 USD al mes.
Identificado el principal impulsor de llamadas: los equipos de centros de contacto utilizaron un agente Genie para descubrir que las solicitudes para actualizar los detalles de la cuenta generaban el mayor volumen de llamadas.
Anomalías en los ingresos detectadas temprano: los equipos de finanzas utilizan Genie Agents junto con paneles de control de ingresos para detectar y actuar ante las anomalías en los ingresos.
Respuestas coherentes en toda la empresa: las habilidades en Genie One dan a todas las partes interesadas, desde el CEO hacia abajo, la misma respuesta a la misma pregunta, como clientes por región.
El equipo de datos se reenfocó en la gobernanza: al enseñar a los equipos empresariales a responder sus propias preguntas y estandarizar las respuestas comunes con las habilidades de Genie One, el equipo de datos pasa menos tiempo en las solicitudes y más tiempo en la gobernanza y decidir qué datos integrar a continuación.
Consumo de tokens LLM reducido: el contexto de estructuración y pre-limpieza en Lakebase redujo el uso de tokens, lo que ahorró costos durante la inferencia del modelo.
«No somos un equipo enorme. Databricks nos brinda la base de datos para todo lo que creamos con IA, y sus herramientas nativas nos ahorran un tiempo de desarrollo que no podríamos obtener de otra manera», dijo Saul.
Expandir Lakebase Postgres y Databricks en casos de uso futuros
Basándose en este éxito, Megacable está probando Lakebase Postgres como un almacén central para registros de conversaciones de agentes, contexto estatal y telemetría. Capturar estas operaciones en Lakebase permite la transmisión de datos de cambios directamente al lakehouse, eliminando la necesidad de canalizaciones de ETL externas complejas.
Megacable planea hacer de Genie One la única fuente de verdad para toda la compañía. El equipo también está evaluando Genie Ontology para ampliar la comprensión del lenguaje natural en todos los agentes del centro de contacto. Para escalar aún más su ecosistema de IA, Megacable está probando flujos de trabajo de automejora de agentes y evaluando Unity Gateway para centralizar la gobernanza del modelo, gestionar los costos de tokens y aplicar controles de acceso.
«Antes de Megacable, no había usado Databricks. Ahora sé que había todo un mundo que no estaba viendo, y lo estamos adaptando a Megacable», dijo Saul.
Megacable en Databricks Lakebase Postgres y Genie
Lakebase Postgres es una base de datos Postgres gestionada y sin servidor creada de forma nativa en la plataforma Databricks. Separa la computación del almacenamiento y escala automáticamente con el tráfico. Megacable lo eligió para ofrecer un contexto de suscriptor estructurado a agentes de voz de IA en milisegundos en lugar de minutos, manteniendo los costos mensuales por debajo de 1,000 $.