Las operaciones autónomas comienzan cuando la IA deja de solo recomendar y empieza a actuar dentro de los procesos de la utility. Smartflex elimina la fragmentación de datos y procesos al unificar en una sola plataforma las operaciones con los clientes, y Alexandria, su motor de IA nativo, conecta sobre esa base el análisis con la acción, dentro de los niveles de autorización que define cada utility. Un caso real de atención de reclamos muestra el impacto: cerca de 50% menos tiempo de gestión por caso.
De recomendar a actuar
Las utilities han automatizado durante años sus procesos repetitivos. El siguiente paso son las operaciones autónomas, en las que agentes de IA detectan un evento, investigan su contexto, ejecutan las acciones autorizadas y escalan a las personas solo las decisiones que requieren su criterio. Este modelo aplica a buena parte de la operación con los clientes, desde la atención de reclamos y la gestión de cobranza hasta la validación de lecturas atípicas y el seguimiento de órdenes de trabajo en campo.
Agregar agentes de IA a una operación fragmentada no basta para lograrlo. Un agente solo puede actuar con criterio si accede a información completa y puede ejecutar acciones en los sistemas donde ocurre la operación. Cuando los datos comerciales, de medición y de campo viven en aplicaciones separadas, el agente analiza solo una parte del caso y la acción vuelve a quedar en manos de un analista. Por eso, la autonomía depende tanto de la IA como de la plataforma sobre la que opera.
Smartflex y Alexandria: la base de las operaciones autónomas
Smartflex es la plataforma unificada de operaciones con los clientes de Open Intelligence para empresas de electricidad, agua, gas y telecomunicaciones. Ayuda a las utilities a eliminar la fragmentación de sus datos y procesos porque reúne en una sola base de datos la gestión comercial (CIS), la experiencia digital del cliente (DCX), la gestión de datos de medición (MDM) y la gestión del trabajo en campo (MWM). El resultado es una sola fuente de verdad y procesos que fluyen de principio a fin sin integraciones intermedias. Este diseño evita al menos 14 puntos de integración entre las cuatro aplicaciones, que se encuentran tipicamente desconectadas.
Sobre esa base opera Alexandria, el motor de IA nativo de Smartflex. Alexandria permite configurar agentes para distintos objetivos de negocio en la atención al cliente y las operaciones de campo, como apoyar la resolución de reclamos, agilizar la cobranza o atender excepciones como lecturas atípicas y órdenes de trabajo fallidas. Cada agente observa los eventos de la operación en Smartflex, evalúa las acciones posibles y ejecuta las que la utility autoriza. Funciona con el modelo de lenguaje que elija la utility, incluidos modelos privados, oculta los datos personales cuando no son necesarios y deja registro de cada acción.
Como el agente trabaja sobre la misma plataforma donde se factura, se atiende al cliente y se despacha el trabajo en campo, el análisis y la acción ocurren en el mismo lugar. Esa es la condición para pasar de la recomendación a la operación autónoma.
Un ejemplo real: la atención de reclamos por consumo
La atención de reclamos por consumo es uno de los procesos en los que este modelo ya muestra resultados. En 2025, siete de cada diez reclamos por consumo de una utility multiservicio se resolvieron sin modificar la factura. Aun así, un analista tuvo que revisar cada caso y fundamentar la respuesta: seis pasos manuales y entre 22 y 24 minutos por reclamo. La mayor parte del esfuerzo no estaba en decidir, sino en investigar.
En el proyecto de construcción de este caso de uso con IA, Alexandria asume esa investigación: prepara el análisis y la respuesta para que el analista los valide antes de contestar al cliente. Los resultados proyectados son:
- Tiempo de gestión por caso: de 22–24 a 11–12 minutos, una reducción cercana al 50%.
- Costo total de atención de reclamos: 47% menor.
- Recuperación de la inversión: en unos 5,7 meses de operación.
El mismo patrón, mucho esfuerzo de investigación para una decisión que sigue criterios conocidos, se repite en otros procesos de la operación. Por eso, este caso permite entender cómo funcionan las operaciones autónomas en general.
Los cuatro pilares de las operaciones autónomas en Smartflex
Cuatro capacidades permiten que Alexandria pase del análisis a la acción dentro de Smartflex. Cada una aplica a distintos procesos; el caso de reclamos y otros resultados de Smartflex muestran cómo funcionan en la práctica.
1. Disparadores en tiempo real (Real-Time Triggers): la operación reacciona cuando ocurre el evento
En una operación tradicional, un evento como un reclamo, un pago, una lectura fuera de rango, espera en una cola hasta que alguien lo revisa o hasta que los sistemas se sincronizan. En Smartflex, cada evento activa de inmediato el agente o el flujo correspondiente, con toda la información del cliente y del servicio disponible. En el caso de reclamos, el registro del reclamo activa al agente, que reúne la información del servicio y del cliente, incluida la descripción del reclamo en sus propias palabras, y descarta los casos que no aplican antes de iniciar el análisis.
2. Flujos de trabajo agénticos (Agentic Workflows): la investigación se adapta a cada caso
Un flujo tradicional sigue una ruta fija. En un flujo agéntico, el agente determina qué información consultar según el objetivo y el contexto del caso, y cada hallazgo alimenta el siguiente paso. En un reclamo por alto consumo, el agente verifica que el reclamo se haya presentado dentro del plazo, comprueba que las lecturas sean consecutivas, compara el consumo reclamado con el de los meses anteriores y calcula si la desviación supera los límites regulatorios. El analista deja de cruzar datos en varias pantallas y recibe el caso con el análisis y la propuesta de respuesta listos para validar. Trabajar sobre información unificada ya acelera la atención con Smartflex, por ejemplo, uno de nuestros clientes redujo 87% el tiempo promedio de resolución de las solicitudes de sus clientes.
3. Ejecución en ciclo cerrado (Closed-Loop Execution): el diagnóstico se convierte en acción
La ejecución en ciclo cerrado conecta el diagnóstico con las acciones que resuelven el caso, ejecutadas directamente en Smartflex, sin pasar por integraciones intermedias ni esperar a que otro sistema se sincronice. Con esta sincronización en tiempo real se pueden redcuir por ejemplo las visitas de campo innecesarias, los costos de desplazamiento improductivo y las quejas por cortes evitables. En el caso de reclamos, Alexandria entrega la respuesta con su evidencia como laslecturas, consumos, límites calculados y conclusión sugerida y el analista la valida. Sobre esa base, la utility puede habilitar progresivamente acciones como el cierre del reclamo o el ajuste de la factura, a medida que define sus condiciones de autorización.
4. Gobernanza con intervención humana (Human-in-the-Loop): la utility mantiene el control
La autonomía de Alexandria opera dentro de los umbrales de confianza y los niveles de autorización que define cada utility. Esos niveles determinan qué acciones se ejecutan de forma autónoma y cuáles requieren aprobación, y permiten avanzar de manera gradual, proceso por proceso:
- Asistida: el agente investiga y prepara la respuesta; una persona la valida. Es el alcance actual del caso de reclamos.
- Supervisada: para decisiones que superan un umbral, como notas de crédito de cierto monto o suspensiones del servicio, el agente completa el análisis, propone la acción y el supervisor la aprueba en un clic.
- Autónoma: para tareas de alta certidumbre y bajo riesgo financiero, como ajustar lecturas dentro de rangos normales, el agente ejecuta directamente, siempre que la utility lo haya autorizado de forma expresa.
Cada decisión queda registrada y es auditable, un requisito clave ante reguladores y auditores en cualquier mercado. Esa trazabilidad también reduce el esfuerzo de cumplimiento al documentar de forma estructurada las decisiones sobre lecturas fuera de los parámetros normales, una utility multiservicio redujo cerca de 77% el tiempo de respuesta a los organismos de control que solicitan información sobre consumos promediados.
Hacia operaciones autónomas con Smartflex y Alexandria
Las operaciones autónomas no dependen solo de incorporar IA, sino de que los agentes trabajen sobre datos y procesos unificados. Smartflex elimina la fragmentación que impide a la IA actuar, y Alexandria convierte esa base en agentes que investigan, ejecutan acciones autorizadas y escalan a las personas lo que requiere su criterio.
La atención de reclamos es un punto de partida, donde el mismo modelo se extiende a la cobranza, las lecturas atípicas y las operaciones de campo. La autonomía se construye proceso por proceso, y en cada uno el resultado es menos trabajo repetitivo, mayor capacidad para atender las excepciones y equipos que dedican su criterio a las decisiones que realmente lo requieren.
Identifica los procesos de tu operación en los que sus equipos dedican más tiempo a investigar que a decidir. Con ese diagnóstico, el equipo de Open Intelligence puede estimar el ahorro que Alexandria generaría y definir qué procesos pueden avanzar hacia la operación autónoma dentro de Smartflex. Agende una sesión de evaluación con nuestro equipo.
