PDFs crudos de más de 25 fuentes oficiales. Sin interpretación. Cada resultado generaba una llamada a soporte. Ahora los usuarios hablan con un chatbot dentro de la app — "necesito verificar a una empleada doméstica" — y este los guía por todo el proceso, para luego explicar en lenguaje claro qué es lo importante. Entregado en 8 semanas.
NONO Soluciones opera la plataforma HunterX — un servicio de verificación de antecedentes que las empresas usan para verificar empleados, trabajadores domésticos, contratistas e inquilinos contra más de 25 fuentes oficiales. Los clientes que compraron el complemento de verificación de antecedentes recibían PDFs crudos sin ninguna explicación. Una verificación de servicio doméstico necesita una interpretación distinta a la de un empleado, pero el sistema trataba todos los resultados igual. Cada resultado generaba una llamada a soporte: "¿qué significa esto? ¿es seguro contratar a esta persona?"
Estos son los cuellos de botella operativos que la automatización con AI elimina en un piloto de 2 semanas.
Los usuarios no entendían sus resultados — PDFs crudos de fuentes oficiales sin ninguna explicación. Antecedentes penales, alertas financieras, vacíos laborales — todo entregado como datos sobre los que nadie podía actuar. Cada resultado generaba una llamada a soporte.
Sin interfaz conversacional — la plataforma eran formularios y tablas. Los usuarios llenaban campos, subían archivos y esperaban. Sin orientación, sin preguntas y sin ida y vuelta. Tasas de abandono elevadas.
Resultados idénticos para todos los casos — las verificaciones de servicio doméstico, empleo, arriendo y contratistas devolvían el mismo PDF crudo. Pero lo que importa para una niñera es distinto de lo que importa para un empleado o un inquilino. Nadie resaltaba la diferencia.
Sin acceso por WhatsApp — el complemento era solo web. En un mercado donde WhatsApp es el canal de negocio dominante, el servicio era invisible para los usuarios mobile-first que lo necesitaban en el momento.
Un chatbot conversacional integrado dentro del cliente de la app HunterX. Los usuarios hablan con él como hablarían con una persona en un mostrador. "Necesito verificar a una empleada doméstica" — y el chatbot toma el control. Hace las preguntas de seguimiento correctas. El OCR captura el documento de identidad desde una foto. El motor de autorización envía solicitudes de consentimiento por correo y WhatsApp a la persona que se va a verificar, sigue la respuesta y notifica al usuario cuando se recibe el consentimiento. El pago se valida contra el saldo del plan y se procesa. Después se consultan más de 25 fuentes oficiales simultáneamente. Cuando llegan los resultados, el chatbot los interpreta en lenguaje claro, específicamente para el contexto del usuario — no PDFs crudos. "Para una empleada doméstica, esto es lo que importa: sin antecedentes penales ✓, residencia verificada ✓. Informe completo disponible por 30 días." Los usuarios acceden al mismo chatbot vía WhatsApp — la misma conversación, otro dispositivo. Se admiten consultas masivas: "tengo 10 personas por verificar — aquí está el Excel". Detrás de la conversación: LangGraph gestiona la máquina de estados, FastAPI ejecuta las herramientas del backend, GPT-4o-mini genera las interpretaciones en lenguaje natural y n8n permite al equipo del cliente mantener los flujos de trabajo de forma visual. Las barreras de protección exigen neutralidad. Los datos personales se redactan en los registros. La traza de auditoría completa cumple los requisitos de protección de datos. Entregado en 8 semanas — 3 semanas de prototipo, 3 semanas para la v1.0 completa y 2 semanas de producción.
Cada tecnología en este stack está probada en producción en proyectos de clientes de CAMTECH AI.
El usuario abre el chat web o WhatsApp → "necesito verificar a una empleada doméstica" → el chatbot hace preguntas → el OCR captura el documento de identidad desde una foto → se envía la autorización por correo y WhatsApp a la persona verificada → "esto costará X. ¿Confirmas?" → consulta más de 25 fuentes oficiales → "esto es lo que importa: sin antecedentes penales ✓, residencia verificada ✓." El chatbot no entrega PDFs. Mantiene una conversación. En lenguaje claro. Por caso de uso.
Diagrama de arquitectura próximamente
Los usuarios entienden los resultados de la verificación de antecedentes sin llamar a soporte. El chatbot ya respondió la pregunta por la que antes llamaban: "¿qué significa esto?" Cada resultado se contextualiza por caso de uso — servicio doméstico, empleo, arriendo y contratista. El canal de WhatsApp abrió el servicio a usuarios mobile-first que descubrieron el complemento en escritorio pero lo necesitaban en el teléfono, en el momento. Los tickets de soporte cayeron a la mitad porque el chatbot reemplazó la confusión que los generaba.
Cada proyecto de CAMTECH AI comienza con un piloto de 2 semanas con alcance definido y un resultado medible. Agenda una llamada de descubrimiento y definiremos tu primer proyecto.
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