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La mayoría de los clientes particulares de Fixlab llegaban por WhatsApp, con texto y notas de voz, y el equipo de atención los gestionaba junto al email, las llamadas y los mensajes dentro de la plataforma. A primera vista las preguntas parecían complejas. Qué documentación necesita una certificación depende de la reforma concreta y del vehículo específico, así que una sola conversación podía ramificarse en muchas condiciones: el año y modelo del coche, el tipo de reforma, qué fotos y certificados hacen falta, o incluso si un cambio concreto es viable.
La mayoría de esas preguntas, pese a la ramificación, no necesitaban el criterio de un ingeniero. Con una base de conocimiento bien estructurada, puedes decirle a un cliente exactamente qué hace falta para cambiar los faros o añadir una bola de remolque: el año, el modelo, estos documentos, estas fotos. Se recopila, se registra como solicitud de reforma, y un ingeniero solo tiene que verificar y certificar.
Una minoría de casos sí necesita criterio real: convertir una furgoneta en camper con cama, estanterías y una placa de gas, o leer una foto para decidir si algo se puede certificar siquiera. Esos deben llegar a una persona. El grueso, repetitivo y de mucho volumen, no debería necesitarlo.
El equipo de atención recibía todo lo que entraba por WhatsApp. Mucho podía responderse al momento, a menudo un simple «sí, puedes seguir adelante, y vas a necesitar XYZ», y parte requería una consulta rápida con un ingeniero. Rara vez era la parte difícil del trabajo, pero el volumen por sí solo apartaba al equipo del trabajo en el que más aporta. Las respuestas aún podían tardar un día o más, más en temporada alta y fuera del horario laboral, así que los clientes insistían por varios canales, a menudo reenviando la misma información y teniendo que darla dos veces. Soporte dedicaba buena parte de su tiempo a lo que menos valor aportaba, y los clientes terminaban el proceso poco satisfechos aun cuando el trabajo en sí era sólido.
Una puerta de entrada en WhatsApp que responde al instante lo que se puede responder, recopila la documentación correcta, abre la solicitud de reforma en la plataforma y pasa a una persona solo los casos que de verdad la necesitan. Así el equipo puede dedicar su criterio a lo que lo exige: reformas complejas y clientes premium.
Durante las pruebas se usó Telegram. En producción, Fixi hace cuatro cosas que antes el taller hacía a mano.
Fixi responde sobre certificación de vehículos usando los criterios propios del taller en vez de conjeturas genéricas. La base de conocimiento completa está siempre en el contexto de trabajo del modelo, así que las respuestas son coherentes y no se desvían.
Cuando un cliente está listo, Fixi lo verifica en la plataforma de Fixlab y abre una solicitud de certificación directamente a través de la API de la plataforma, recogiendo los datos que el taller necesita para actuar.
Los clientes suelen enviar fotos y notas de voz en vez de párrafos ordenados. Fixi lee imágenes y transcribe audio para que la conversación fluya, y agrupa los mensajes que llegan seguidos en un único turno en vez de responder a trozos.
Cuando un caso necesita a una persona, Fixi lo escala al Slack del equipo con la conversación completa adjunta como una transcripción limpia. La persona toma el relevo, el cliente no nota el cambio, y al resolverse Fixi retoma la conversación con el contexto intacto.
Un middleware de mensajería va delante y se encarga de todo lo que no es conversación. Detrás, un agente conversacional autónomo lleva el diálogo. Cada una hace lo que mejor sabe hacer.
No estamos atados a un solo modelo. Usamos Claude (Sonnet y Opus), Gemini y ChatGPT, aprovechando cada uno donde más valor aporta. Las conversaciones de certificación están cargadas de condiciones y excepciones, y una sola puede depender de varias a la vez, así que elegir el modelo adecuado para cada trabajo es lo que hace que las respuestas sean correctas y no solo verosímiles. La mezcla de modelos es parte de la fiabilidad, no un alarde técnico.
Si el agente no responde a tiempo, el cliente recibe una disculpa y el caso se escala a una persona automáticamente. Las llamadas de red se reintentan ante fallos transitorios.
El objetivo nunca fue una demo ingeniosa. Era algo que aguantara un lunes por la mañana, con clientes reales esperando.
No lanzamos a ver qué pasaba. Antes de entrar en producción, Odysi y Fixlab acordaron una prueba de aceptación por escrito: un conjunto de referencia de 50 escenarios reales que cubrían la identificación del cliente, preguntas de conocimiento, la creación completa de solicitudes, el escalado y la resolución. El umbral era explícito: cero fallos críticos y al menos un 80 % de aprobados.
El sistema pasó a producción solo después de superar ese umbral, y después de validar de principio a fin el ciclo completo de conversación (escalado a una persona y vuelta). Esa disciplina es lo importante. Un sistema conversacional es fácil de enseñar en una demo y difícil de dar por fiable. Acordar la prueba de antemano, por escrito, con el cliente, es lo que convierte «parece que funciona» en «lo ha superado».
Fixi superó su prueba de aceptación y se puso en marcha. La arquitectura completa está validada en los cinco caminos de conversación, incluidos el traspaso a una persona y la reanudación.
218 personas escribieron a Fixi entre el 26 de junio y el 24 de septiembre de 2026. En septiembre el volumen se duplicó con creces y los tiempos de respuesta no cambiaron.
«Si os recomendé es por vuestro trabajo, pero sobre todo por cómo sois como personas.»
«Conocemos el sistema de Fixlab porque trabajamos con ellos. La verdad es que os felicito por el trabajo: es impresionante cómo gestiona las consultas por WhatsApp.»
Mejor gestión de archivos en el traspaso a una persona.
Más contexto del cliente, traído desde la plataforma.
Ajustar sin parar la lógica de conversación según el uso real muestre dónde ayuda más.
Un pequeño estudio de producto. Prototipamos, automatizamos y lanzamos.
Ser pequeños es una ventaja: trabajas directamente con quienes lo construyen, y nos importa más que algo funcione en producción que quede bien en una presentación.
¿Tienes una gestoría? Así funcionaría en la tuya. ¿Una estación ITV? El agente de IA en WhatsApp para estaciones ITV. ¿Un laboratorio? IA para laboratorios de homologación. ¿Una ingeniería de reformas? El asistente de WhatsApp para ingenierías.