Neuro Ares AI
Neuro Ares AI · Módulos

Seis módulos que se adaptan a tu operación

No empezamos de cero en cada proyecto. Estos son los módulos que ya tenemos construidos y que ajustamos a tu proceso, tus datos y tus integraciones. Cada uno se opera conversando con el agente, y cada número que devuelve viene de una API o de una función determinística, nunca del modelo.

Demo con datos de ejemplo. No hay conexión a sistemas reales en esta página.

Neuro Desk

En producciónUna sola bandeja para WhatsApp, correo y web

El problema

Las conversaciones llegan por cuatro canales distintos, cada uno con su propia bandeja y su propio olvido. El tiempo de primera respuesta no se mide porque nadie sabe dónde empieza a contar.

Qué hace el módulo

Todas las conversaciones caen en una bandeja, el agente clasifica por intención y urgencia, responde lo que puede resolver con la base de conocimiento y escala a una persona con el contexto ya resumido. El escalamiento se diseña explícitamente, porque un agente sin salida a humano es más frágil, no más autónomo.

  • WhatsApp, correo, web y voz en una sola cola
  • Respuestas con cita a la fuente de la base de conocimiento
  • Escalamiento a humano con el contexto ya resumido
  • Medición de primera respuesta y resolución por canal

Con qué está construido

Herramientas del agente

desk.route_conversationdesk.suggest_replydesk.escalate

Para quién: Atención al cliente y equipos de soporte

Neuro Desk

Bandeja unificada

Cola

5
ClienteEspera

Hilo

Sin asignar
Cliente

Buenas, mi pedido MX-4471 aparece como entregado desde ayer pero no recibí nada.

Agente

Ya lo veo, Marisol. El paquete se marcó entregado a las 18:40 en la puerta de recepción.

Cliente

En recepción no tienen nada registrado.

Respuesta propuesta por el agente

Levanto una investigación con la paquetería (48 horas hábiles) y, si no aparece, reenviamos sin costo. ¿Te confirmo por este mismo chat?

Fuente citada: Base de conocimiento · Paquetes no localizados · sección 2

Datos de ejemplo. Nada está conectado: los botones no mandan nada, solo cambian esta vista.

Conversaciones de ejemplo

Neuro Performance

En producciónTus KPIs, explicados en lenguaje natural

El problema

El reporte llega el lunes, la caída ocurrió el miércoles pasado, y para cuando alguien pregunta por qué subió el costo por lead, ya se gastaron tres semanas de presupuesto en la campaña equivocada.

Qué hace el módulo

Conecta tus fuentes de marketing y ventas en una vista consolidada, detecta variaciones contra el periodo anterior y contra tu meta, y responde preguntas como "¿por qué subió mi CPL?" señalando la campaña, el monto y la evidencia. Si una fuente no responde, lo dice en lugar de rellenar el hueco con una estimación.

  • Vista única de inversión, leads, conversiones, CPL y ROAS
  • Detección de anomalías por variación, baseline y reglas configurables
  • Cada cifra con su fuente y su periodo identificables
  • Respuesta con qué pasó, evidencia, causa probable y acción sugerida

Con qué está construido

Herramientas del agente

performance.query_metricsperformance.detect_anomalies

Para quién: Equipos de marketing y dirección comercial

Neuro Performance

Consola de KPIs de marketing y ventas

Indicadores

7d

Inversión

$47,500

+7.5% vs. periodo anterior

Leads

224

-10.8% vs. periodo anterior

CPL

$212

+20.4% vs. periodo anterior

ROAS

5.05x

-5.4% vs. periodo anterior

Tendencia

Lu
Ma
Mi
Ju
Vi
Do

Campañas

CampañaInversiónCPLVar.

Prospección MX

Meta Ads · 41% participación

$19,475$263+77.1%

Display Remarketing

Google Ads · 21.9% participación

$10,425$372-8.7%

Búsqueda Marca

Google Ads · 20.2% participación

$9,600$96-1.1%

Similares 3%

Meta Ads · 16.8% participación

$8,000$364-15.7%
Datos de ejemplo de una cuenta ficticia. Ninguna fuente está conectada.

Datos de ejemplo de una cuenta ficticia

Neuro Quote

En producciónCotiza por conversación, no por formulario

El problema

Cotizar requiere que alguien capture medidas, calcule peso volumétrico a mano, entre al portal del proveedor y regrese con un número. El prospecto espera, y el margen depende de que nadie se equivoque en una multiplicación.

Qué hace el módulo

El agente extrae origen, destino, piezas, dimensiones y peso de lo que el cliente escribe, pregunta solo por lo que falta, calcula el peso volumétrico con una función determinística y consulta tarifas por API. El margen y los recargos se aplican aparte, fuera del modelo, para que la lógica comercial sea auditable.

  • Extracción y normalización de unidades desde texto libre
  • Peso volumétrico y cobrable con reglas configurables por proveedor
  • Tarifas consultadas en tiempo real, nunca inventadas
  • Tarifa base, ajuste comercial y precio final separados en el registro

Con qué está construido

Herramientas del agente

quote.calculate_volumetricquote.get_ratesquote.apply_commercial_rules

Para quién: Logística, paquetería y distribución

Neuro Quote

Cotización conversacional

Datos del envío

Dimensiones por pieza (cm)
××

Cálculo de peso

Peso real

720 kg

Peso volumétrico

576 kg

Peso cobrable

720 kg

Se cobra por: Peso real

Opciones de servicio

ServicioTránsitoPrecio
Cotización de ejemplo. El cálculo volumétrico es real; las tarifas son constantes.

El cálculo volumétrico es real; las tarifas son de ejemplo

Neuro Intelligence

En betaSube tus datos y pregúntales

El problema

El análisis vive en la persona que sabe hacer tablas dinámicas. Cuando esa persona está ocupada, las decisiones se toman con la última versión del archivo que alguien recuerde.

Qué hace el módulo

Cargas un CSV o conectas una fuente, el módulo perfila las columnas y arma una capa semántica para saber qué significa cada campo. A partir de ahí preguntas en lenguaje natural y el motor ejecuta la consulta: el modelo propone, los datos responden. El dashboard resultante se modifica con más prompts.

  • Perfilado automático de columnas, tipos, nulos y cardinalidad
  • Preguntas en lenguaje natural traducidas a consultas verificables
  • Dashboards persistentes que se editan conversando
  • Solo lectura en el MVP, con filtros y definición de cada KPI a la vista

Herramientas del agente

intelligence.profile_datasetintelligence.run_queryintelligence.build_chartintelligence.update_dashboard

Para quién: Dirección, finanzas y equipos de datos pequeños

Neuro Intelligence

Preguntas sobre tus datos

Dataset

ventas_q3.csv

18 filas · 6 columnas

Filtros activos

sin pedidos cancelados

Resultado

$128,200

Ingresos · Agrupado por Región · 15 filas contadas

Norte
Bajío
CDMX
Sureste

Filas

RegiónCanalEstatusMonto
NorteTiendaCompletado$8,400
NorteWebCompletado$2,100
NorteWebCompletado$6,300
BajíoTiendaCompletado$3,800
BajíoMayoreoCompletado$21,500
BajíoWebDevuelto$4,700

Mostrando 6 de 15 filas

Preguntar

Coincidencia por texto contra reglas de ejemplo. No hay modelo conectado.

Dataset de ejemplo de 18 filas. La agregación corre en el navegador, no hay modelo conectado.

Dataset de ejemplo cargado previamente

Neuro CRM

En betaEl pipeline que se actualiza solo

El problema

El CRM está desactualizado porque capturar es trabajo manual que nadie quiere hacer. Los seguimientos se caen, y nadie sabe qué pasó con el trato hasta que el cliente deja de contestar.

Qué hace el módulo

El agente lee correos, llamadas y mensajes, actualiza la ficha del trato y avisa cuándo un seguimiento lleva demasiado tiempo frío. Redacta el siguiente correo en el tono de la empresa y lo deja listo para revisar, no lo manda solo.

  • Actualización de tratos a partir de la conversación real, sin captura manual
  • Alertas por trato estancado y por seguimiento vencido
  • Borradores de seguimiento con el contexto completo del trato
  • Se integra al CRM que ya usas o funciona como capa propia

Con qué está construido

Herramientas del agente

crm.sync_contactscrm.score_dealcrm.draft_followup

Para quién: Equipos de ventas B2B con ciclo largo

Neuro CRM

Pipeline al día, con borradores de seguimiento

Resumen

Valor total

$4.31M

Tratos

8

Sin seguimiento

4

Tratos

CuentaMontoDías
Pipeline de ejemplo con tratos ficticios. Nada está conectado y nada se envía desde aquí.

Pipeline de ejemplo con tratos ficticios

Neuro Ops

En diseñoVer qué están haciendo tus agentes

El problema

Cuando tienes tres agentes corriendo en producción, nadie sabe cuál falló, qué costó la semana pasada ni quién es responsable cuando algo se rompe. La gobernanza llega después del primer incidente.

Qué hace el módulo

Un tablero donde cada agente es una tarea con dueño, estado, costo y bitácora. Cada ejecución queda registrada con su entrada, su salida y sus errores, para que revisar qué pasó no dependa de pedirle los logs a alguien de ingeniería.

  • Cada corrida registrada con entrada, salida, latencia y costo
  • Dueño y estado por agente, al estilo de un gestor de tareas
  • Alertas cuando la calidad o el costo se salen del rango
  • Bitácora auditable para revisiones de cumplimiento

Herramientas del agente

ops.list_runsops.inspect_runops.assign_owner

Para quién: Equipos que ya tienen agentes en producción

Neuro Ops

Tablero de agentes y sus corridas

Semana

Corridas/sem

790

Tasa de falla

2%

Gasto de la semana

$77.20

Agentes

4 agentes
AgenteDueñoEstadoCosto

Costo por agente

MR
DS
AV
LP
Agentes y corridas de ejemplo, ningún agente está conectado. Los totales se suman de esos mismos datos.

Corridas de ejemplo

Cada módulo se arma con las mismas capacidades que ya entregamos por separado. Verlas explícitas es parte del punto: no hay magia debajo, hay piezas que se pueden auditar y cambiar.

¿Cuál de estos se parece a tu problema?

Cuéntanos qué proceso te duele y te decimos qué módulo lo cubre, qué habría que ajustar y en cuánto tiempo estaría corriendo. Si ninguno aplica, también te lo decimos.