La Salve
Chatbot de IA de atención al cliente para La Salve: resuelve consultas de clientes 24/7 y en cualquier idioma, y el resto lo convierte en tickets ya clasificados y enrutados solos.
El desafío
La Salve, la cervecera artesana de Bilbao del grupo Mahou, gestionaba a mano el buzón info@ de su tienda online, con más de 20 tipos de correo recurrentes: seguimiento de envíos y retrasos (el más frecuente), cupones y promociones, disponibilidad de productos agotados, roturas en el transporte, cambios de dirección, pedidos duplicados, pagos y accesos a la cuenta. Cada correo había que leerlo, clasificarlo y reenviarlo a mano a quien tocara, y el cliente esperaba a que alguien estuviera disponible para responder. El buzón se había convertido en un cuello de botella que consumía horas del equipo y retrasaba cada respuesta.
La solución
Desarrollamos un plugin propio de WordPress con un asistente de IA conectado a la tienda (WooCommerce) y a un sistema de tickets completo. El bot entiende la consulta en el idioma de cada persona, verifica su identidad cuando hace falta, consulta los datos reales del pedido y resuelve al momento: seguimiento del envío, cambio de dirección, reenvío de factura, validación de cupones o alta en la lista de espera de un producto agotado. Cuando no puede resolver, escala a un ticket que ya nace clasificado y asignado a la agencia de transporte o al equipo que corresponde. Por debajo, una arquitectura por capas sobre API REST, siete tablas dedicadas, Claude Sonnet 5 de Anthropic como motor de razonamiento y prompt caching para abaratar cada conversación.
Tecnologías.
Las herramientas que hicieron posible este proyecto
Cómo fluye una petición.
- 01 El cliente escribe en el widget de la tienda, en su idioma; el asistente lo detecta y responde siempre en ese mismo idioma
- 02 Claude interpreta la consulta y decide qué herramienta necesita: pedido, envío, factura, stock, carrito o descuentos
- 03 La verificación de identidad la hace el código, no el modelo: sin nombre, email y número de pedido que coincidan con WooCommerce no se muestra ningún dato
- 04 Las herramientas consultan datos reales: el pedido y la factura en WooCommerce, el seguimiento del envío en la API de la agencia de transporte
- 05 Si puede, resuelve al momento: seguimiento del envío, cambio de dirección, reenvío de factura o alta en la lista de espera de un producto agotado
- 06 Si no puede o no debe, escala: crea un ticket que nace clasificado en una de las 8 categorías y enrutado al equipo o a la agencia de transporte que corresponde
Qué es IA y qué es determinista.
Componentes de IA
El modelo (Claude, de Anthropic) entiende la consulta en el idioma del cliente, razona qué herramienta invocar, redacta la respuesta y clasifica la conversación por categoría. También traduce sobre la marcha el contenido de la base de conocimiento cuando el cliente escribe en un idioma distinto del castellano.
Componentes deterministas
Todo lo sensible va por código convencional: la verificación de que el pedido pertenece a quien pregunta (comparación de email en el servidor), qué campos de dirección se pueden cambiar y en qué estados del pedido, la lista de descuentos que se pueden anunciar, el enrutado de tickets por categoría y distribuidor y los cierres automáticos. El modelo no puede saltarse estas reglas: se aplican en el servidor aunque la conversación las pidiera.
Lo que el sistema no hace.
- No revela nada de un pedido sin verificar la identidad: la comparación de email contra WooCommerce la hace el servidor, no el modelo
- No modifica la dirección si el pedido ya está con el transportista: el bloqueo es por estado del pedido, a nivel de código, y la petición se escala a ticket
- No puede tocar importes ni líneas de pedido, ni ejecutar devoluciones: esa capacidad no existe en el sistema; esos casos acaban siempre en un ticket para el equipo
- Solo menciona descuentos de una lista aprobada por marketing; los cupones privados o de prueba no se exponen nunca
- Tiene prohibido inventar precios, promociones o disponibilidad, hablar de datos internos de la empresa y dar consejo legal; ante una consulta ambigua, escala en lugar de improvisar
Resultados.
Métricas en detalle.
| Métrica | Resultado |
|---|---|
| Tipos de correo recurrentes mapeados en el discovery | 20+ |
| Categorías de ticket con enrutado automático | 8 |
| Herramientas de tienda que puede invocar el asistente | 8 |
| Tablas de base de datos dedicadas | 7 |
| Tiempo de respuesta del asistente | 1-9 s |
| Disponibilidad | 24/7 |
Metodología: Cifras de diseño y configuración del sistema en producción (julio de 2026), verificadas contra el código del plugin. Las métricas de operación (tasa de resolución automática, precisión de clasificación, volúmenes mensuales) se están instrumentando; las publicaremos con su periodo y método de medición.
Proceso.
Discovery
Mapeo del buzón info@: más de 20 tipos de correo, volúmenes y a quién se reenviaba cada uno
Flujos
Definición con el cliente de los flujos de incidencia y las 8 categorías de ticket con su enrutado
IA + WooCommerce
Asistente Claude Sonnet 5 conectado a WooCommerce, con verificación de identidad y consulta de pedidos reales
Tickets y portales
Sistema de tickets con estados, adjuntos y un portal por agencia de transporte, cada una viendo solo sus envíos
Producción y mejora
Puesta en producción y bucle de mejora continua del bot a partir de las conversaciones reales
La plataforma.
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