1. Acerca de la empresa
A Luz de metal Mahle SA Metal Leve es una empresa brasileña de autopartes, con sede en Mogi Guaçu (SP), especializada en la fabricación y venta de componentes para motores de combustión interna y filtros automotrices. Fundada en 1951, cuando Ernst Mahle se estableció en Brasil como socio fundador de Metal Leve, la empresa ha crecido hasta convertirse en una de las principales referencias del sector automotriz a nivel nacional e internacional. Es una subsidiaria de... 您的个人图像和视频Mahle Metal Leve es una multinacional alemana con sede en Stuttgart, considerada uno de los mayores proveedores de la industria automotriz a nivel mundial. En Brasil, opera tanto en el sector de fabricantes de equipos originales (OEM) como en el de repuestos, con productos que se venden en decenas de países. La empresa se distingue por su enfoque en la innovación tecnológica y cuenta con su propio centro tecnológico en Brasil desde 1978.
2. objetivo
Desarrollar e implementar un Chatbot de soporte técnico basado en IA generativaEsta solución, alojada en AWS, es capaz de responder de forma precisa y escalable a las preguntas técnicas de mecánicos y profesionales del mercado de repuestos automotrices con bajos costos operativos, reemplazando la solución anterior basada en Pinecone y OpenAI, que tenía alta latencia, altos costos y limitaciones de rendimiento.
3. Problema a abordar
Mahle ya contaba con una solución de chatbot técnico para mecánicos a través de WhatsApp, pero se enfrentó a desafíos críticos que comprometieron su eficacia y viabilidad:
• Alta latencia y bajo rendimiento: El modelo anterior (Pinecone + Flowwise + API de OpenAI) tenía dificultades con las consultas complejas que requerían contextualización y asociación de información.
• Altos costos operativos: La solución no generaba ingresos directos y necesitaba optimizarse para reducir los gastos.
• Datos no estructurados: Las fuentes de datos (hojas de cálculo y documentos técnicos) no estaban estructuradas adecuadamente para proporcionar información de alta calidad a la IA.
• Escalabilidad limitada: La solución no estaba preparada para su expansión a otros países latinoamericanos, otros idiomas ni para su integración con sistemas como Microsoft CRM Dynamics.
• Dependencia de tecnologías de terceros: La arquitectura anterior generaba una dependencia de proveedores externos con menor control sobre los costes y la evolución.
4. Solución y recursos de AWS utilizados
Flexa desarrolló un chatbot inteligente basado en IA generativa, con una arquitectura moderna y escalable alojada en AWS, que reemplaza por completo la solución anterior. Los principales componentes utilizados fueron:
• Roca Amazónica: Motor de IA generativa con modelos como Amazon Nova y Claude (Haiku/Soneto), que ofrece reducciones de costes de hasta un 80 % en comparación con la solución anterior.
• Amazonas S3: Almacenamiento de bases de conocimiento técnico (hojas de cálculo, archivos PDF, manuales, documentos de garantía), segmentadas por categoría (ligeras, pesadas, motocicletas, agrícolas).
• AWS Glue + Amazon Athena: Pipeline ETL para la ingesta, el procesamiento y la actualización incremental de bases de datos técnicas en formato Parquet.
• Amazon ECS Fargate: Alojamiento de aplicaciones con escalabilidad, seguridad y alta disponibilidad.
• AWS Lambda + API Gateway: Orquestación de consultas a bases de datos relacionales y vectoriales, con ejecución sin servidor.
• RDS de Amazon: Base de datos relacional para consultas estructuradas de piezas y componentes.
• AWS Amplify: Publicación front-end en React con despliegue automático a través de GitHub.
• Amazon CloudWatch + Zabbix: Supervisión de la infraestructura, los registros y la observabilidad de la solución.
• Barandillas de protección de la roca madre del Amazonas: Controles de seguridad para filtros de contenido, temas denegados y protección de datos sensibles (PII).
• Flujo de agentes (Flowwise/Flowise): Plataforma de bajo código/sin código para orquestar flujos conversacionales de chatbots.
5. Beneficios empresariales generados
• Reducción de costos operativos: La sustitución de las API de OpenAI por Amazon Nova ha supuesto una reducción estimada de hasta un 80 % en los costes de inferencia.
• Soporte técnico escalable: Los mecánicos y los profesionales del mercado de repuestos ahora tienen acceso independiente a información técnica precisa sobre piezas, garantías y aplicaciones.
• Calidad de las respuestas: Tras intensos ciclos de perfeccionamiento, el chatbot alcanzó una tasa de precisión de alrededor del 80 % en las pruebas automatizadas.
• Expansión global: La arquitectura fue diseñada para admitir varios idiomas y permitir la expansión a Europa, Estados Unidos y Latinoamérica, con entornos segregados por región.
• Autonomía del equipo técnico de Mahle: Transferencia completa de conocimientos, incluyendo la entrega del código fuente, la documentación del producto final y la incorporación del equipo interno.
• Potencial para nuevos proyectos: El éxito del chatbot abrió las puertas a futuras iniciativas, como la previsión de la demanda y la ampliación de la solución a otras áreas de la empresa.
• Reconocimiento mundial: El proyecto fue presentado al consejo de administración global de Mahle en Alemania, donde fue recibido positivamente y mostró interés en replicarlo internacionalmente.
• Cliente satisfecho: El proyecto se entregó en abril de 2026, y el cliente optó por continuar con la fase operativa con el apoyo de Flexa.
