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TelecomunicacionesAtención al Cliente

Cómo AT&T usa Azure OpenAI para desplegar 71 soluciones de IA generativa a escala empresarial

AAT&TFuente: MICROSOFTnoviembre de 2025

AT&T construyó una plataforma de IA multi-agente sobre Microsoft Azure para gestionar millones de interacciones diarias en atención al cliente y flujos de trabajo internos. El sistema procesa aproximadamente 9 mil millones de tokens por día, redujo el tiempo de resolución en atención al cliente en un 33% y presta servicio a más de 100.000 empleados a través de 71 soluciones de IA generativa.

Impacto

71

genai_solutions_deployed

100,000+

employees_using_agents

~9 billion

tokens_processed_daily

33%

resolution_time_reduction

>2x

roi_growth

Desafío

Los millones de interacciones diarias de AT&T con clientes y los complejos flujos de trabajo internos superaban la capacidad humana de gestionarlos eficientemente, con empleados navegando sistemas fragmentados, desarrolladores depurando código manualmente y datos moviéndose más rápido de lo que los equipos podían responder.

Solución

AT&T construyó una plataforma de IA generativa multi-agente sobre Microsoft Azure usando Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service, Azure Cosmos DB y Azure AI Search para orquestar agentes de IA especializados que gestionan la atención al cliente, la asistencia de programación y la recuperación de conocimiento interno a escala empresarial.

Herramientas y tecnologías

Lo que dicen los líderes

We chose Azure Cosmos DB because it is optimized for high-performance chat and agent apps, super-responsive user experiences, and scalability.

, Vice President of Data Science

With Microsoft, we've deployed 71 unique generative AI solutions serving over 100,000 employees—every one of them governed, trusted, and delivering ROI.

, Vice President of Data Science
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Historia completa

AT&T atiende a decenas de millones de clientes y emplea a miles de ingenieros y desarrolladores, lo que genera un desafío de escala que ningún proceso manual podía resolver. Los empleados dedicaban demasiado tiempo a buscar respuestas en sistemas fragmentados, los desarrolladores depuraban código línea por línea y los datos fluían más rápido de lo que la capacidad humana podía gestionar. El desequilibrio entre la velocidad de los datos y la capacidad de las personas para actuar se convirtió en el problema central que la empresa necesitaba resolver con inteligencia artificial.

Antes de que existiera la plataforma de IA, AT&T realizaba pilotos y experimentos aislados. Aunque los primeros resultados eran prometedores, la empresa reconoció que las demostraciones de prueba de concepto no eran el objetivo final. AT&T necesitaba una IA que pudiera pasar de experimentos controlados a operaciones de producción de nivel empresarial, capaz de gestionar datos sensibles en un entorno regulado sin comprometer la seguridad ni la transparencia.

En 2023, AT&T lanzó Ask AT&T, una plataforma de IA generativa construida sobre Microsoft Azure. La arquitectura fue diseñada específicamente para la fiabilidad empresarial: Azure Kubernetes Service orquesta agentes en contenedores, Azure API Management gobierna cada interacción y Azure Cosmos DB almacena el historial de conversaciones que alimenta Azure AI Search. En el núcleo se encuentra un marco multi-agente coordinado a través de Azure OpenAI, donde agentes especializados colaboran en tiempo casi real.

Los resultados a escala empresarial son concretos. AT&T procesa actualmente aproximadamente 9 mil millones de tokens por día, ha desplegado 71 soluciones de IA generativa y más de 100.000 empleados utilizan agentes impulsados por IA a diario. Los agentes de atención al cliente resuelven problemas un 33% más rápido y el tiempo que los desarrolladores dedican a depurar código ha caído drásticamente. La plataforma ha generado más del doble del retorno anual sobre el flujo de caja libre gracias a ganancias de eficiencia y automatización.

La transformación más profunda es arquitectónica: AT&T construyó un ecosistema de IA reutilizable y gobernado donde las capacidades desarrolladas para un flujo de trabajo pueden redistribuirse a otro, comprimiendo meses de tiempo de desarrollo. El enfoque de AT&T se ha convertido en un modelo replicable para que grandes empresas operacionalicen la IA generativa manteniendo la gobernanza a escala.

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