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AI

Operaciones Proactivas con IA

Una capa de vigilancia que saca a la luz los problemas y las oportunidades antes de que nadie los busque — y propone la solución sin ejecutarla nunca a tus espaldas.

El Problema

¿Por qué existe esta extensión?

La mayoría de los equipos de operación se entera de un problema cuando un conductor se queja. El cargador que lleva dos semanas fallando una sesión de cada cuatro, el token usado en dos ciudades la misma tarde, la ubicación donde los fallos de pago subieron poco a poco tras una actualización de firmware — nada de eso se ve en un panel salvo que ya se sospeche. Cuando aflora, los ingresos y la buena voluntad ya se perdieron.

La Solución

Qué obtiene

  • Detección proactiva de anomalías en cargadores, sesiones y pagos, con reconocer, descartar y resolver
  • Resumen diario por correo con los problemas críticos y las acciones que merece la pena tomar
  • Análisis de causa raíz de las sesiones fallidas, en vez de una lista de códigos de error
  • Detección de fraude — clonación de token, recarga indebida y fraude de pago — con traza de investigación y resolución
  • Recomendaciones de expansión de red a partir de dónde se está rechazando demanda
  • Índice de salud de la red de 0 a 100, con histórico y tendencia
  • Siete acciones operativas asistidas, cada una con nivel de riesgo, rol exigido y aprobación explícita antes de ejecutar cualquier cosa que no sea una consulta de estado
🎯 ¿Para quién es esto?

Operadores cuya red ya superó al panel, equipos que funcionan con poco personal fuera de horario, y quien prefiera enterarse de un cargador averiado por su plataforma y no por un conductor.

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🔌 Modular por diseño

Active o desactive por tenant. Pague solo lo que usa. Todos los addons se integran perfectamente.

Capacidades Clave

Todo incluido

Anomalías Encontradas por Ti

Cargadores, sesiones y pagos se vigilan de forma continua. Lo que vuelve es una lista corta que merece leerse, cada elemento con reconocer, descartar y resolver — no una tormenta de alertas.

Un Resumen Diario

Un correo cada mañana con los problemas críticos y las acciones recomendadas. Los destinatarios y la hora de envío son tuyos; leerlo lleva dos minutos.

Análisis de Causa Raíz

Las sesiones fallidas se analizan por lo que realmente las causó, para que la respuesta sea «el bloqueo de este conector falla cuando hace frío» y no una columna de códigos de error.

Detección de Fraude

Clonación de token, recarga indebida y fraude de pago aparecen como alertas que puedes investigar y resolver, con la traza guardada. Los umbrales los fijas tú.

Índice de Salud y Tendencia

Una única cifra de 0 a 100 para la red, con su histórico. Es el número que se pone delante de un consejo, y la tendencia te dice si el trabajo del trimestre pasado valió la pena.

Acciones que Preguntan Primero

Consulta de estado, reinicio suave, reinicio forzado, desbloqueo de conector, apertura de intervención, retirada de servicio y cambio de tarifa de una ubicación. Todas, salvo la consulta de estado, esperan tu aprobación explícita.

Casos de Uso Reales

Véalo en acción

Cómo los operadores de todo el mundo utilizan esta extensión para resolver problemas reales y hacer crecer su negocio.

El cargador que nadie había reportado
Una unidad empieza a fallar una sesión de cada cuatro tras un cambio de firmware. La detección de anomalías lo saca el segundo día, el análisis de causa raíz apunta al bloqueo del conector y se abre una orden de trabajo — dos semanas antes de que se queje el primer conductor.
Un token en dos ciudades a la vez
El mismo token autoriza una sesión en Oporto y, cuarenta minutos después, en Braga. La detección de fraude levanta una alerta de clonación con ambas sesiones adjuntas, y la investigación cierra con el token bloqueado y los CDR disputados.
Un reinicio que esperó a una persona
El asistente propone un reinicio forzado en un cargador atascado en estado de avería. La acción lleva su nivel de riesgo y espera. El ingeniero de guardia, que tiene el rol para ello, aprueba — y el reinicio se ejecuta con la aprobación registrada.
Caso de Estudio

Un operador detecta el 71% de las averías antes de que las reporte un conductor

Una red de 300 cargadores se enteraba de la mayoría de los fallos por tickets de soporte. Tras activar las operaciones proactivas con IA, la detección de anomalías y el resumen diario se adelantaron a la queja: el 71% de las averías se levantaron primero internamente, y el tiempo medio hasta el reconocimiento cayó de 19 horas a menos de 2. La detección de fraude además destapó un patrón de token clonado que llevaba tres meses funcionando contra una sola ubicación.

71%
De averías detectadas antes de la queja
< 2 h
Tiempo medio hasta reconocer

7
Acciones asistidas, todas con aprobación
0-100
Índice de salud de la red

Entérate por tu plataforma, no por tus conductores.

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