Automatización del ciclo de financiamiento de motos lineales mediante agentes conversacionales con inteligencia artificial en Global Go

Abstract

El presente Trabajo de Suficiencia Profesional documenta la implementación de un ecosistema tecnológico compuesto por agentes conversacionales con inteligencia artificial y la automatización integral del ciclo de financiamiento de motos lineales en Global Go, empresa peruana del sector financiero. El problema profesional identificado fue la dependencia total del seguimiento manual en cada etapa del proceso crediticio, lo que generaba demoras en la atención al cliente y pérdida de operaciones en un mercado de crecimiento sostenido. La solución integró tres tecnologías: n8n como plataforma de orquestación para más de treinta flujos de trabajo automatizados, el asistente conversacional GINA para la atención por WhatsApp las veinticuatro horas, y Retell AI para la sistematización de llamadas automatizadas de seguimiento. La metodología fue iterativa e incremental, fundamentada en los principios de adaptación cultural de Rapaille (2006), los estilos de vida del consumidor peruano de Arellano (2017) y los consumer insights de Quiñones (2019). En siete meses de operación (agosto de 2025 a marzo de 2026), el sistema gestionó diecinueve mil trescientas noventa y una solicitudes de pre-aprobación, procesó tres mil quinientos treinta y nueve clientes aprobados y facilitó un portafolio de financiamiento superior a los veintiún millones de soles. Los resultados más relevantes incluyen una tasa de agendamiento de citas de garantía del ochenta y nueve punto ocho por ciento, la reducción del tiempo de primer contacto de veinticuatro horas a quince minutos, y el registro de cuatrocientos treinta y ocho mil eventos de WhatsApp. Se concluye que la automatización de procesos, cuando se diseña desde la comprensión cultural del usuario final, genera mayor impacto en la eficiencia operativa y en la experiencia del cliente.