SaaS · Fintech (bajo NDA)
Copiloto embebido dentro del producto que acelera onboarding y reduce tickets de soporte.
Problema
El cliente tenía buena activación gratis pero su conversión a paid se estancaba: los usuarios no entendían cómo configurar reglas de conciliación bancaria y abandonaban después del primer intento. El equipo de success no escalaba.
Solución
Integramos un copiloto dentro de la UI con contexto del workspace del cliente. El usuario describe en lenguaje natural qué quiere automatizar y el copiloto genera la regla en el DSL interno, la pre-visualiza sobre datos reales y pide confirmación antes de guardar.
Stack
- Claude 3.5
- TypeScript
- OpenAI embeddings
- Supabase
- Next.js
"Pasamos de depender de una sesión con customer success a que el producto explique por sí solo lo difícil."
Contexto
El producto resolvía conciliación bancaria automatizada, pero la configuración inicial requería entender un DSL propio que daba buenos resultados sólo cuando estaba bien escrito. Los usuarios que lograban configurarlo solos tenían 3x más retención que los que pedían ayuda.
Decisiones técnicas
Embedding del workspace del cliente (cuentas, categorías, histórico) almacenado en Supabase con pgvector. El copiloto utiliza Claude para razonamiento y genera DSL estructurado (no JSON libre) validado contra schema antes de ejecutar. Logs de uso y confianza por sugerencia para medir eficacia y ajustar prompts.
Guardrails clave: el copiloto nunca ejecuta cambios sin preview humano, y pide doble confirmación para operaciones destructivas.
Lecciones aprendidas
El copiloto mejoró drásticamente cuando dejamos de pedirle que “resuelva” y le pedimos que “proponga y explique”. La explicación es la que convierte, no la magia.