Cómo Nexo usa Agentforce para resolver el 62% de los casos de soporte cripto de forma autónoma

Nexo opera una plataforma de gestión de patrimonio digital para inversores en criptomonedas de todo el mundo, quienes esperan respuestas instantáneas y precisas a preguntas financieras complejas en cualquier momento. Cada mes, el equipo de atención al cliente gestiona más de 20.000 consultas, muchas de las cuales requieren datos de cartera en tiempo real y conocimiento de normativas que varían según el país.

Antes de desplegar Agentforce, responder a las preguntas de los clientes implicaba consultar manualmente múltiples bases de datos. Los agentes de soporte debían cruzar datos financieros, normativas por jurisdicción y bases de conocimiento internas antes de responder. El proceso era lento, propenso a errores e imposible de escalar sin aumentar el personal.

Nexo construyó y desplegó Agentforce en su app y sitio web utilizando la plataforma Salesforce Agentforce 360. El equipo diseñó el agente en dos entornos separados —uno global y otro específico para el Reino Unido— para validar su comportamiento bajo distintos requisitos regulatorios antes del lanzamiento. También crearon un objeto personalizado en Salesforce que sustituye dinámicamente términos como “retirar” por alternativas regulatorias aprobadas, permitiendo al agente interpretar el lenguaje natural de los clientes sin infringir normas de cumplimiento. Antes del lanzamiento, el equipo reescribió los artículos de ayuda internos para que fueran legibles tanto por personas como por el modelo de IA.

El despliegue en producción resolvió de forma autónoma el 62% de los casos de clientes y ahorró 2.600 horas de trabajo manual de soporte. Cuando Agentforce se encuentra con preguntas fuera de su ámbito permitido, transfiere las conversaciones a agentes humanos sin fricción.

Nexo prevé continuar refinando el agente a medida que su producto y el entorno regulatorio evolucionen. El despliegue demuestra que sectores de alto riesgo y sensibles al cumplimiento normativo pueden implementar soporte con IA de forma efectiva, siempre que los datos estén limpios, el contenido esté redactado para humanos y máquinas, y las restricciones sean precisas.