Bugama aplica la IA donde las flotas pierden más tiempo: llamar a personas, hacer seguimiento, leer datos desordenados y anticipar dónde estará la demanda. Los agentes hacen el trabajo repetitivo; tu equipo conserva las decisiones.
Seis tipos de agentes, cada uno sustituye una tarea que alguien hacía a mano, cada día, en una flota real.
Llama a los nuevos candidatos dentro de tu horario de llamadas, ofrece huecos de entrevista para los dos días siguientes, reserva el que eligen y actualiza el proceso de selección.
Llama a los conductores que incumplen la misma regla en días consecutivos, les explica los datos de su turno y registra la respuesta en su ficha.
Lee las respuestas por email, SMS o transcripción de llamada, decide si se ha cumplido el objetivo (un documento enviado, un hueco confirmado) y hace avanzar el proceso.
Convierte la descripción de un proceso en lenguaje natural en un borrador de workflow con pasos, formularios y responsables, lo revisa en busca de errores y lo corrige antes de publicarlo.
Lee cientos de anuncios de eventos cada semana, extrae recintos y fechas, elimina duplicados entre fuentes y sitúa cada evento en el mapa.
Modelos de machine learning por ciudad que predicen la demanda por hexágono para los próximos minutos y las próximas 24 horas.
Bugama aprende el patrón de demanda de cada ciudad a partir de los mapas de calor en directo de las plataformas. Cada mañana a las 05:00 publica una previsión para las próximas 24 horas, hexágono a hexágono, junto con las franjas del día en las que una zona mantiene la demanda durante más de 45 minutos.
Cada semana Bugama lee las agendas de eventos de cada ciudad: plataformas de venta de entradas, ayuntamientos, oficinas de turismo, recintos y prensa local. La IA depura los anuncios, identifica el recinto, elimina duplicados y sitúa cada evento en el mapa con su hora de salida prevista.
de acierto en las 10 zonas con más demanda del día siguiente en Madrid
de acierto en las 10 zonas principales en Lisboa
anuncios de eventos depurados en eventos únicos en una semana normal
de horizonte de previsión, publicada cada mañana a las 05:00
Las flotas gestionan el trabajo y los ingresos de las personas. Construimos agentes que se pueden explicar, auditar y desactivar.
Los agentes actúan dentro de los límites que fija tu equipo: a quién contactar, cuándo, con qué frecuencia y cuándo parar.
Cada llamada, mensaje y decisión se guarda en el conductor, vehículo o ticket al que corresponde.
Todo lo que se sale de lo normal pasa a una persona. Los agentes eliminan el trabajo repetitivo, no el criterio.
Los datos se alojan en la UE, aislados por empresa, y el acceso se controla por usuario y departamento.
El asistente que aparece en esta página está en fase preview con clientes seleccionados. Los agentes de voz, el diseñador de workflows, el procesamiento de eventos y las previsiones de demanda ya funcionan en producción.
Deberían saberlo, y lo recomendamos. Cada empresa define el guion del agente, sus franjas de llamada (por ejemplo, de 09:00 a 20:00) y el momento en que pasa la conversación a una persona.
En Madrid, el modelo de previsión a un día acierta alrededor del 80 % de las 10 zonas con más demanda del día siguiente, según varios meses de pruebas fuera de muestra. Cada ciudad se evalúa por separado antes de ponerse en marcha.
Cuéntanos cómo funciona hoy tu operación. En 30 minutos te mostraremos qué mediría, automatizaría y simplificaría Bugama desde la primera semana.