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ContactLoop

Ingeniería de datos e IA para inteligencia conversacional

Servicio:

Ingeniería de datos y machine learning

Cliente:

ContactLoop

Industria:

SaaS · inteligencia conversacional

Año:

2024

Duración:

10 meses

Arquitectura de datos e inteligencia artificial para una startup australiana de inteligencia conversacional. Un sistema que predice la intención del cliente antes de que termine de hablar, transformando cómo las empresas gestionan millones de interacciones.

ContactLoop — plataforma de IA conversacional

El reto

ContactLoop procesaba conversaciones con modelos genéricos que no entendían el contexto de cada industria. La precisión de predicción de intención estaba en 52% — apenas mejor que el azar.

Necesitaban un pipeline de datos que pudiera entrenar modelos específicos por vertical (banca, seguros, telco) con datos propietarios de sus clientes.

  • Pipeline de entrenamiento de modelos por vertical de negocio
  • Procesamiento en tiempo real de 100K+ conversaciones diarias
  • Sistema de features para ML con ventanas temporales múltiples
  • Infraestructura de experimentación A/B para modelos en producción
ContactLoop — data lake
ContactLoop — feature store
ContactLoop — modelos por vertical
ContactLoop — monitoreo de modelos

La solución

Diseñamos un data lake con arquitectura medallón (bronze/silver/gold) y un feature store que alimenta modelos por vertical. Cada modelo se entrena con datos específicos de la industria del cliente, logrando precisión significativamente superior a los modelos genéricos.

  • Data lake con arquitectura medallón en Databricks
  • Feature store en tiempo real con Apache Kafka + Redis
  • Pipeline de MLOps con reentrenamiento automático semanal
  • Dashboard de monitoreo de drift y performance por modelo

Stack

Databricks · arquitectura medallón · Apache Kafka · Redis · MLOps con reentrenamiento automático.

Enfoque

Modelos entrenados por vertical con datos propietarios del cliente, monitoreo continuo de drift y experimentación A/B en producción.

Resultados

52% → 85%

Precisión de predicción

2.3s → 180ms

Tiempo por conversación

USD 8M

Ronda Serie A cerrada

100K+

Conversaciones diarias

La precisión de predicción de intención subió de 52% a 85%. El tiempo de procesamiento por conversación bajó de 2.3s a 180ms. ContactLoop cerró una ronda Serie A de USD 8M con estos resultados como pilar de su pitch.

ContactLoop — resultados en producción

«STG no solo nos construyó un pipeline de datos — nos construyó la ventaja competitiva que nos permitió levantar nuestra Serie A.»

CEO — ContactLoop