Pipeline inexistente.
Sin visibilidad real.

Un pipeline de verdad. No un parche sobre hojas de cálculo.

La mayoría de equipos de ventas y soporte gestionan sus leads en hojas de cálculo, CRMs genéricos o herramientas desconectadas. No hay etapas claras, no hay Kanban visual, no hay forma de saber en qué punto está cada contacto.

Con ATLAS, el pipeline es nativo. Un solo pipeline con etapas arrastrables que todas las campañas y equipos comparten. Cada campaña y cada equipo genera su propia experiencia de Kanban sobre ese mismo pipeline, viendo solo sus contactos y su contexto.

Lo que incluye el pipeline de ATLAS

• ✓ Etapas arrastrables con tipo IA/Humano/Compartida: define las fases y controla quién gestiona cada una. La IA cualifica, el humano cierra.
• ✓ Triggers visuales sin código: 4 eventos (ON_ENTER, ON_EXIT, ON_TIMER, ON_DEMAND) × decenas de acciones (mover etapa, crear tarea, enviar mensaje, cambiar agente, escalar, webhook, n8n...).
• ✓ Tablero Kanban con búsqueda dentro de mensajes: filtros por tags, búsqueda por texto con resaltado, LEDs de mensaje nuevo y chat completo desde la tarjeta.
• ✓ Matrices por contacto: tablas estructuradas que la IA rellena durante la conversación. Cualificación de hipotecas, checklist documental, catálogo de productos.
• ✓ Calendario integrado con Google Calendar: la IA agenda citas respetando horarios laborales y festivos. Email de briefing al operador asignado.
• ✓ Tareas con 5 tipos: llamada, email, reunión, seguimiento y tarea genérica. Cierre estructurado con resultado y seguimiento automático.
• ✓ Campañas con tiers T0–T3: clasificación de interés (sin interés / bajo / medio-alto / cita o tarea) con cierre y despedida configurable por tier.

⚙️ Triggers en profundidad

Cada etapa puede tener su propio comportamiento. Sin código, sin integradores.

Cuatro eventos por etapa (ON_ENTER, ON_EXIT, ON_TIMER, ON_DEMAND) y decenas de acciones — notificar, asignar equipo, reasignar agente IA, lanzar matriz de mensajes, escalar con pila de retorno, llamar a un webhook, ejecutar un workflow de n8n. Todo con condiciones, ventanas de tiempo y registro auditado en cada cambio. Dos ejemplos reales que están corriendo hoy:

ON_TIMER · 5 min → Notificar al supervisor

El cliente pidió escalar. Si nadie atiende en 5 minutos, el supervisor se entera.

Cuando una conversación entra al stage "Esperando escalado", ATLAS arranca un temporizador. Si en 5 minutos ningún humano del equipo asignado tomó la conversación, dispara una notificación al supervisor — con el nombre del contacto, el canal de origen y el motivo registrado. El supervisor reasigna o atiende él mismo. Nadie queda esperando porque a alguien se le pasó.

Configurable por etapa: ventana de tiempo, destinatarios (supervisor del equipo, rol específico, usuario nominal), plantilla del mensaje con variables ({contact.firstName}, {stage.name}, {wait.minutes}) y canal de envío. Cada disparo queda registrado en la auditoría.

ON_ENTER → Escalar a equipo + cambiar Agente IA

Al entrar a "Técnico atendiendo", cambia el equipo y cambia el agente IA — sin que el cliente pierda el hilo.

La conversación venía con el agente "Especialista en Ventas" (LLM A, base de conocimiento comercial). Al entrar al stage "Soporte Técnico", el trigger Escalar al equipo Soporte Técnico hace dos cosas a la vez: asigna la conversación al equipo técnico humano y sustituye el agente IA por "IMHOIT — Soporte Técnico" (otro LLM, posiblemente más especializado, con su propia base de conocimiento técnico — manuales, troubleshooting, casos resueltos).

El contexto completo de la conversación viaja con ella. El cliente no repite nada. Y cuando el problema técnico se resuelve, el stage vuelve a "Ventas", la pila de escalación restaura al agente comercial original — que retoma la conversación con toda la memoria de lo que pasó en el medio.

El cliente percibe una sola conversación. Por detrás, ATLAS cambió de stage, cambió de equipo humano, cambió de agente IA, cambió de modelo LLM y cambió de base de conocimiento — tres veces. La memoria es compartida, el cliente nunca repite, el supervisor ve toda la traza.

Multi-agente IA en una sola sesión, con memoria compartida y pila de escalación nativa.
El cliente no nota cuándo cambió el stage, cuándo cambió el equipo, cuándo cambió el agente IA o cuándo cambió el modelo LLM. Solo nota que le respondieron con propiedad — en cada momento — y que nadie le hizo repetir.

Sin visibilidad real: no puedes mejorar lo que no mides.

¿Quién atendió a ese cliente? ¿Cuándo? ¿Con qué resultado? ¿Cuánto tardó en responder? En la mayoría de herramientas, la auditoría y la analítica avanzada son complementos de pago reservados para planes enterprise. En ATLAS, están incluidas desde el primer día.

Lo que mide y registra ATLAS

• ✓ KPIs en vivo sin ETL: campañas activas, conversaciones por estado, volumen de mensajes, productividad de operadores — todo en tiempo real sobre PostgreSQL.
• ✓ Auditoría con decenas de acciones: quién hizo qué, cuándo, desde qué IP, con valores antes y después. Gráficos, archivado masivo y filtro de anomalías.
• ✓ Escalación multi-nivel entre equipos: pila de escalación con vuelta al origen. La operación sube, baja o retorna sin perder trazabilidad.
• ✓ 4 roles RBAC con presencia en tiempo real: Admin, Campaign Manager, Supervisor, Operador. Permisos granulares, auto-ausente y dashboard de workload.
• ✓ Segmentos dinámicos: define audiencias por tags, campos, estados y fechas. Los segmentos se recalculan en cada consulta — siempre actualizados.
• ✓ Monitor de salud global: icono permanente con 7 categorías (BD, WebSocket, canales, IA, cola, almacenamiento, memoria). Alarma audible en rojo y anomalías auditadas.