Cuando un sistema ya está en producción, cada día llegan dudas, soporte, errores y mejoras. Todo entra por un canal, se clasifica, se resuelve por la ruta correcta y se responde con historial. Baja y recorre el flujo etapa por etapa.
El flujo
Diagrama animado de esta etapa: Cuatro tipos de solicitud (duda, soporte, bug y mejora) llegan por un canal a tres actores: ChatGPT analiza, Claude Code ejecuta y el equipo humano aprueba datos y código.
Así trabajamos con un cliente en WITS.
El flujo, en corto
El soporte y mantenimiento de software con IA de WITS es la operación de un sistema después del go-live: cada duda, solicitud de soporte, error o mejora entra por un canal, se clasifica con IA, se resuelve por la ruta correcta (conocimiento del sistema, datos en AWS, o código y sprint) y se responde con historial. Seis agentes de IA ejecutan el trabajo; el equipo humano aprueba lo que toca datos productivos o despliegues.
Actualizado · · Revisado por Samuel Hinojosa, CEO de WITS
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En WITS, toda solicitud de un cliente con un sistema en producción entra por un canal: correo (IMAP y SMTP), ticket en Zoho Desk, mensaje en Zoho Cliq o el chatbot del propio sistema web, que responde con OpenAI. Claude Code lee cada canal y convierte el mensaje en una solicitud con contexto: quién pide, de qué empresa y qué pasó.
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Antes de tocar nada, WITS clasifica cada solicitud de soporte como aclaración, soporte, bug o mejora. ChatGPT interpreta el mensaje y propone la categoría y la ruta, y un pre-flight de doble candado verifica que sea la empresa correcta y que su estatus esté activo. La clasificación decide el camino: conocimiento, datos en AWS, o código y sprint.
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Las dudas sobre un sistema que opera WITS se responden con su propia documentación: manuales, reglas y decisiones. OpenAI, con RAG sobre esos documentos, contesta citando la fuente. El chatbot del sistema web usa la misma base por API y consulta permisos antes de responder, así cada usuario solo recibe lo que tiene derecho a ver.
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Cuando la solicitud es de datos, WITS reúne la evidencia en AWS: la base de datos Aurora, el bucket S3, los logs de EC2 en CloudWatch y las peticiones que registra Nginx. El cambio se prueba primero en una réplica local y solo después se aplica en la base productiva, por un canal controlado y con aprobación del equipo humano.
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Si la solicitud es un error o una mejora, WITS crea un issue en Zoho Sprint ligado al código en GitHub. Un agente de desarrollo escribe el cambio y lo prueba; el cambio pasa por un sandbox con pruebas automatizadas y, si todo está en verde, sube a producción con autorización del equipo humano. El cliente recibe la respuesta con el cambio ya en línea.
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La respuesta al cliente sale por el mismo canal por el que entró la solicitud: el ticket se contesta y se cierra en Zoho Desk, se avisa al equipo por Zoho Cliq y se envía correo cuando aplica. Todo queda en la bitácora del cliente, así la siguiente solicitud ya tiene historial: qué pasó, quién lo resolvió y cómo.
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En cada solicitud de soporte de WITS trabajan seis agentes de IA autónomos: capturador de canales, clasificador, consultor de conocimiento, operador de datos, agente de desarrollo y respondedor. Operan de punta a punta. El equipo humano entra cuando hace falta: un cambio en la base productiva, un despliegue o un caso que el agente escala.
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Ver índicePreguntas frecuentes
Empieza la operación: cada día llegan dudas, solicitudes de soporte, errores y mejoras. WITS las recibe por un canal (correo, Zoho Desk, Zoho Cliq o el chatbot del sistema), las clasifica con IA y las resuelve por la ruta correcta: conocimiento del sistema, datos en AWS, o código y sprint. Cada respuesta queda en la bitácora del cliente.
Sí. ChatGPT interpreta y clasifica cada solicitud; OpenAI con RAG responde las dudas citando la documentación del sistema; Claude Code ejecuta dentro de herramientas controladas, y un agente de desarrollo resuelve errores y mejoras. El equipo humano aprueba lo que toca la base productiva o un despliegue.
ChatGPT interpreta cada mensaje entrante y propone la categoría (aclaración, soporte, bug o mejora) y la ruta. Antes corre un pre-flight de doble candado que verifica que la solicitud sea de la empresa correcta y que su estatus esté activo, para no tocar datos de otro cliente ni de una cuenta inactiva.
Todo cambio de datos se prueba primero en una réplica local de la base: se modifican o insertan los registros y se verifica el resultado. Solo si es correcto se aplica en la base productiva, por un canal controlado y con aprobación humana. La evidencia sale de Aurora, S3, CloudWatch y Nginx.
Se crea un issue en Zoho Sprint ligado al código en GitHub. Un agente de desarrollo escribe el cambio y lo prueba en un sandbox con pruebas automatizadas. Si todo pasa, el cambio sube a producción con autorización del equipo y el cliente recibe la respuesta con el cambio ya en línea.
Intervienen seis agentes autónomos: capturador de canales, clasificador, consultor de conocimiento, operador de datos, agente de desarrollo y respondedor. Operan de punta a punta. Una persona del equipo entra en tres momentos: cambios en la base productiva, despliegues a producción y casos que el propio agente escala.
En una bitácora por cliente. Cada respuesta, salga por correo, Zoho Desk o Zoho Cliq, se registra ahí. Así la siguiente solicitud del mismo cliente ya tiene contexto: qué pasó antes, quién lo resolvió y cómo, y no se empieza de cero.
Sí. Todo el flujo corre sobre canales digitales: correo, Zoho Desk, Zoho Cliq y el chatbot del propio sistema. WITS atiende en remoto, en español y en inglés: dudas, soporte, corrección de errores y mejoras, con agentes de IA y supervisión humana sobre datos y código.
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