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Una correduría de seguros automatiza el 71% de consultas con rag.art

Equipo de 15 personas en una correduría multi-ramo cubre horas extra-comerciales con un bot entrenado en las condiciones de sus pólizas.

Automatización
71%
Respuesta 24/7
0 → 24h
Tickets resueltos
1 800/mes
Recuperación inversión
< 4 meses
Nota: plantilla con valores representativos a sustituir con resultados reales.

Problema

Compañía Y es una correduría que opera 6 ramos (hogar, auto, salud, vida, decesos, comercios) con ~12 000 pólizas activas. El equipo de atención recibe unas 80 consultas/día: altas, bajas, siniestros, dudas de cobertura. La carga se concentra en picos (mañanas de lunes, después de temporales).

Dolores específicos:

  • Fuera de horario (20:00–09:00, fines de semana) no hay nadie. Los asegurados abrían ticket por email y lo recibían 12–36 h después, lo cual ya era tarde para muchas consultas (siniestro en curso).
  • Preguntas repetitivas: "¿cubre mi póliza esto?", "¿cuánto me costaría una ampliación?", "¿qué documentos necesito para una reclamación?". ~60% de los tickets eran variaciones de ~15 preguntas.
  • Búsqueda interna deficiente: los mediadores perdían 10–20 min consultando el manual interno para casos extra-habituales.

Solución

Dos bots, un equipo:

  • Bot público embebido en la web y en la app cliente: responde a asegurados con las condiciones generales y particulares de cada póliza. No da cotizaciones ni gestiona reclamaciones — para eso escala a humano.
  • Bot interno (accesible sólo via VPN del equipo): entrenado además con el manual de procesos internos, guías de mediación, plantillas de comunicación.

Fuentes:

  • 6 documentos de condiciones generales por ramo (PDF).
  • Colección de FAQs histórica (~300 entradas en Notion).
  • Manual interno de mediación (~80 páginas, PDF).
  • Web pública con los productos.

Ambos bots compartían el mismo system prompt base con overrides vertical (tono formal, referencias siempre a artículos concretos de las condiciones).

Implementación

  • Semana 1: carga de PDFs y FAQs. Se detectaron contradicciones entre condiciones generales y FAQs; rag.art las flagged automáticamente y el equipo las revisó.
  • Semana 2: afinado del system prompt específico para el sector (reglamento de mediación, necesidad de citar siempre artículo de la póliza, nunca prometer cobertura sin verificar).
  • Semana 3: despliegue beta sólo para clientes con app.
  • Semana 4: apertura a web pública + handoff a WhatsApp para tickets cualificados.

Stack: rag.art (plan Pro), WhatsApp Business (360Dialog), Slack para handoff interno.

Resultados (tras 90 días)

  • 71% de consultas cerradas sin intervención humana.
  • 1 800 tickets/mes resueltos por el bot (antes: 0).
  • Horario de atención efectiva: antes L–V 09–20, ahora 24/7.
  • −22% carga del equipo de atención (redirigida a tareas comerciales).
  • ROI: el setup + 4 meses de mensualidad (€2 490 + €1 996 = €4 486) se amortizó con el ahorro de tiempo del equipo en <4 meses, sin contar el valor de las consultas que antes no se atendían fuera de horario.

Pullquote

Teníamos miedo de que el bot se inventara coberturas. El sistema de citas nos resolvió eso: cada respuesta apunta al artículo de la póliza, así que si hay duda, el asegurado y el mediador miran el mismo documento. — Director de operaciones, Compañía Y

Replicar este caso

Correduría / broker con:

  • Condiciones generales en PDF estructurado.
  • Volumen >500 consultas/mes.
  • Un equipo de mediación que documenta procesos.

Setup típico: 3–4 semanas (más que la inmobiliaria por revisión de compliance), €4 900 + €499/mes (plan Pro). Kit Digital cubre primer año para PyMEs elegibles. → Agenda una demo.

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