Contexto
Dos equipos de asesoría financiera (España y Grecia) dentro de una gran red europea de distribución financiera llevaban toda su operación en Google Sheets, Excel y PDFs dispersos. Comprobar qué cubría una póliza de seguro implicaba rebuscar manualmente entre documentos — o preguntar a la única persona administrativa que lo sabía.
El problema
- Sin CRM: la gestión de clientes, el onboarding de asesores y los seguimientos no se rastreaban.
- Las preguntas sobre pólizas (cobertura, costes, exclusiones, comparación de productos) requerían lectura manual de densos documentos legales ("condicionados").
- Los asesores trabajan desde el móvil, sobre el terreno.
Qué construí
- Plataforma CRM (SPA en React 19 + Supabase): clientes, pipeline, onboarding de asesores.
- Motor RAG sobre documentos de pólizas: consulta de cobertura, comparación entre documentos y respuestas producto-contra-producto, fundamentadas en el texto real de la póliza. El corpus crece a medida que se añaden nuevas aseguradoras.
- Capa de conocimiento de coaching: libros de venta y comunicación procesados dentro del asistente para que pueda formar a los asesores, no solo responder preguntas sobre pólizas.
- Copiloto de IA dentro de la web: el asesor lo consulta desde la propia plataforma, con acceso a la misma base de conocimiento, para coberturas, comparación de productos y coaching de ventas.
- Asistente de WhatsApp por asesor: desarrollado, pero sin implantar. Hoy el copiloto vive en la web.
Resultados
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Asesores activos (equipo mayor) | 248 |
| Segundo despliegue | ~15 asesores, en crecimiento |
| Antes | Sheets/Excel, búsqueda manual de documentos, sin CRM |
| Consulta de pólizas | Minutos de lectura manual → segundos, respuestas fundamentadas |
Stack
React 19 · Vite · TypeScript · Supabase (Postgres + pgvector + RLS) · Tailwind/shadcn · TanStack Query · n8n


