Onboarding 95% más rápido y de uso trimestral a uso diario – portal de clientes con IA integrada para una plataforma de ciberseguridad que atiende a clientes Fortune 500 (EE. UU.)

Rediseñamos el panel orientado al cliente de una plataforma estadounidense de riesgo cibernético en torno a un agente de IA integrado. El onboarding se redujo de 45 minutos con soporte a menos de 2 minutos en autoservicio, y una herramienta que los clientes abrían una vez por trimestre se convirtió en un sistema diario de apoyo a la toma de decisiones. Los miembros del consejo, los CFO y los CISO utilizan la misma interfaz, cada uno a su manera.

El desafío

La plataforma era un producto maduro de análisis de riesgo cibernético con una base de clientes Fortune 500. A medida que maduraba, surgieron tres problemas. La interpretación de los datos requería conocimiento experto – un patrón habitual en categorías altamente reguladas e intensivas en datos como banca, finanzas y cumplimiento normativo. La mayoría de los usuarios abrían la herramienta una vez por trimestre para generar informes periódicos – por tanto, no formaba parte de su flujo de trabajo diario. Y los nuevos clientes necesitaban unos 45 minutos de configuración guiada con soporte activo al cliente antes de poder usar el producto por su cuenta.

Cuando la IA conversacional basada en agentes se convirtió en una expectativa del mercado, el cliente nos pidió llevar este modelo de interacción al panel para clientes. La dificultad: la misma interfaz debía servir a grupos de usuarios muy distintos. Un miembro del consejo necesita una captura de pantalla que se entienda por sí sola. Un CFO necesita la historia detrás de los números. Un CISO necesita profundidad conversacional para analizar y actuar.

Nuestro enfoque:

La pregunta central del producto era cómo introducir un LLM en un dashboard clásico sin obligar a las personas usuarias a elegir entre dos modos de trabajo. No construimos una herramienta de chat separada junto a la plataforma, porque eso crea dos interfaces en paralelo. Optamos por un híbrido: clic y listo para lo que las personas usuarias ya conocen; preguntar y listo para todo lo demás. El híbrido protege la curva de aprendizaje; las personas usuarias se introducen gradualmente en la colaboración con la IA, con salvaguardas en cada paso.

En el corazón del portal hay un modelo de cuatro niveles, con el que los agentes de IA (Aria) operan en cada nivel:

Nivel 0 – Gestión: ¿Qué está pasando? 

La primera vista tras iniciar sesión. Indicadores clave del estado de ciberseguridad, dashboard clásico, sin invocar la IA. Los botones bajo cada métrica abren respuestas prerenderizadas a partir de los datos existentes, al instante. Es la captura de pantalla que se explica por sí sola.
 

Nivel 1 – Finanzas: ¿Por qué pasa esto? 

El nivel de investigación para CFOs y responsables financieros. Cada métrica puede explorarse mediante contenidos prerenderizados o el chat de IA integrado. Los chips de prompt contextuales llevan prompts complejos en segundo plano, de modo que las personas usuarias obtienen consultas de nivel experto sin tener que formularlas por sí mismas.

Nivel 2 – Ejecución: Hazlo por mí. 

El nivel de acción para CISOs y operadores de seguridad. Los botones se convierten en comandos: Create, Identify, Prepare. El agente planifica trabajo de varios pasos y lo ejecuta mediante sus herramientas, en lugar de describir lo que la persona usuaria debería hacer a continuación.
 

Nivel 3 – Consulta abierta. 

Un campo de prompt libre, siempre disponible, para personas usuarias que saben exactamente lo que quieren.
La escalera es deliberadamente no lineal. En la práctica, el Nivel 1 vuelve con frecuencia sobre sí mismo (explorar → explorar más a fondo → actuar), porque cada persona usuaria tiene su propio camino de decisión.
 

La solución

Aria es IA integrada y nativa de la plataforma. Vive dentro de la interfaz de usuario, la marca y el perímetro de autenticación de la clientela, con la profundidad analítica de la plataforma original en segundo plano y un frontend conversacional por encima. Las personas usuarias no cambian a una herramienta separada. El producto de analytics, que antes requería interpretación de expertos, se convirtió en autoservicio: las personas usuarias preguntan, exploran y actúan en un mismo lugar. Los riesgos ya no solo se muestran; se abordan en el mismo panel.