Cortex, un Client Vision 360°

No es una metáfora de marketing

Es una capa de resolución de identidad entre cinco canales sobre 215 millones de filas, que hoy sostiene 28.850 clientes unificados y 386.000 personas puntuadas a diario.

Cuatro movimientos

Unifica. Reconoce a la misma persona en Messenger, Instagram, WhatsApp, correo, sesiones de juego, pagos y navegación anónima. Un visitante sin nombre se puntúa por su comportamiento y, cuando se identifica, hereda toda su historia previa.

Entiende. Modelos propios estiman quién está por irse, cuánto tiempo más se quedará, quién tiene propensión a pagar y a quién realmente le cambia la conducta que le escribamos; hay además un recomendador. Encima, un motor de próxima mejor acción pondera esas señales con la fatiga de contacto y, con quien contactar empeora, responde una sola cosa: no molestar.

Decide y actúa. Agentes que detectan una situación, deciden dentro de una lista cerrada de acciones y ejecutan por el canal que corresponde, siempre a través de un único punto de control. No es detectar, mandar un mensaje y terminar: cada arco de ciclo de vida secuencia toques, observa el resultado de cada uno y decide el siguiente paso —salir, parar, cambiar de ángulo o de canal, o mandar a descanso.

Prueba que sirvió. Un 10% de los candidatos se selecciona y deliberadamente no se contacta. La pregunta no es cuántos convirtieron, sino cuántos más que quienes no se tocaron, y ese veredicto realimenta cómo el propio agente reparte su presupuesto.

Lo que lo sostiene

• Modelos intercambiables. Ningún módulo elige un modelo por su cuenta: hay un único punto de entrada con varios proveedores en cadena y tolerancia a fallos.
• Conocimiento acotado. El agente consulta una base propia y solo usa lo que realmente es relevante; si no hay nada bueno, no inventa contexto.
• Datos en solo lectura. El agente puede formular hipótesis y consultar los datos por sí mismo, pero nunca modificarlos.
• Evaluación adversarial permanente. Se prueba de forma continua contra escenarios difíciles nacidos de incidentes reales: inyección de instrucciones, fraude y presión social.
• Trazabilidad. Cada decisión queda instrumentada de punta a punta, sin capturar contenido sensible por defecto.
• Construido y apagado a propósito. Hay piezas terminadas que se dejaron sin activar: un debate entre agentes que corre en paralelo sin aplicar nada, y la optimización automática de textos, hasta que pueda aprender del contenido y no del ruido.

Las que defendemos

El modelo decide donde hay juicio; los números, no. Cuando hay una fuente de verdad verificable, decide el determinismo. Meter un LLM ahí no agrega inteligencia, contamina la evidencia.

Un solo control de salida, que falla cerrado. Todo lo que el sistema le dice a una persona pasa por una única puerta; si algo no está claro, no sale.

Nadie recibe dos veces lo mismo, aunque el sistema falle en medio. El costo de esa garantía está asumido: si un envío falla, esa persona pierde su turno. Un turno perdido no se nota; un mensaje repetido sí.

Gobernanza dentro del diseño, no como anexo legal. EU AI Act Art. 50 (aviso de que es una IA, obligatorio en todo envío automático) y Art. 11 (registro de modelos con sus riesgos y limitaciones declarados), además de revisión humana y trazabilidad sobre datos productivos.

Un tablero que afirma lo que no puede saber es peor que uno vacío: cada vez que pasó en este sistema, el arreglo fue decir qué no se estaba midiendo.

Tecnologías utilizadas