miracle.ai
Casos · Lo que ya está en producción

Sistemas funcionando, no promesas.

Mostramos el proceso completo —el problema, lo que falló, lo que construimos y cómo se midió— y no solo la métrica final. Porque una cifra sin contexto no demuestra nada.

Estudio de IA · 2026

Taller de imprenta TwoPrinters en Cocentaina, origen de miracle.ai

TwoPrinters · Cocentaina. El laboratorio donde lo probamos todo antes de proponerlo fuera.

Nuestro propio caso

Antes de vender IA, la usamos en nuestra imprenta durante más de tres años.

TwoPrinters es la empresa familiar donde nació miracle.ai. Antes de proponer un sistema a un cliente, lo probamos primero ahí —con clientes reales, plazos reales y errores que se pagan en papel.

01 · El problema

Presupuestos que se comían las mañanas

Cada presupuesto a medida —tirada, papel, acabados, plazos— exigía buscar precios en tres sitios distintos, recordar condiciones por cliente y redactar a mano. Una hora larga por presupuesto, en el mejor de los casos. Y muchos se quedaban sin enviar.

02 · Lo que probamos y falló

Plantillas, ERP y un par de scripts

Primero, plantillas en Excel: rápidas de empezar, imposibles de mantener. Después, módulos extra del ERP: rígidos y caros. Por último, scripts puntuales que cubrían un trozo del flujo pero no la conversación con el cliente. Cada intento dejaba algo fuera.

03 · El sistema final

Un asistente que conoce nuestro catálogo, nuestros precios y a nuestros clientes

Un agente conectado al email, al ERP y al maestro de precios. Lee la petición del cliente, identifica el tipo de trabajo, propone un presupuesto coherente con el histórico y deja al equipo decidir. No sustituye al comercial: le libera para hablar con quien hay que hablar.

04 · Resultado en números

Lo que cambió, medido

Tiempo medio por presupuesto: de ~60 min a < 10 min. Presupuestos enviados el mismo día: del 40 % al 92 %. Cero presupuestos olvidados en la bandeja durante el último año. Y, sobre todo, el equipo dejó de odiar las mañanas.

05 · Qué aprendimos

Lo importante no es el modelo, es el flujo

Que la IA solo funciona cuando entra en un proceso que ya entiendes. Que el cliente tiene que poder confiar en lo que el sistema propone. Y que cada decisión de diseño se nota meses después, cuando alguien nuevo entra al equipo y tiene que usarlo sin manual.

Todo lo que proponemos a un cliente, lo hemos sufrido y resuelto antes en casa.

Mismo método, distintos contextos. Estos son tres ejemplos recientes bajo NDA.

Proyectos bajo NDA

Tres historias con nombre cambiado.

Cada bloque sigue el mismo guion: contexto, cuello de botella, qué construimos y cómo se midió el resultado.

Empresa industrial

Una oficina técnica que dejó de pelearse con el papeleo

−12 h/semana en gestión documental

Contexto

Fabricante industrial de unas 40 personas, con oficina técnica de 5. Trabajaban con ERP propio, carpetas compartidas y un buzón colectivo de pedidos a proveedores.

El cuello de botella

Cada pedido entrante implicaba leer un PDF o un email, extraer referencias y plazos, contrastarlos con el ERP y dejar registro en la carpeta del proyecto. Dos personas dedicaban prácticamente media jornada a esto cada día.

Qué construimos

Un agente conectado al buzón de pedidos y al ERP que lee cada documento entrante, extrae los datos clave (referencia, cantidad, plazo, proveedor), los valida contra el maestro de artículos y prepara un borrador de registro listo para que la persona responsable revise y confirme con un clic.

Resultado y medición

12 horas semanales liberadas en oficina técnica, medidas comparando el tiempo dedicado a la tarea antes y después durante 6 semanas. Cero pedidos perdidos por error humano en ese periodo.

Servicios profesionales

De responder cuando se podía a responder con criterio

+38 % de leads cualificados en 30 días

Contexto

Despacho de servicios profesionales B2B, equipo comercial de 3 personas. Entrada de leads por formulario web, LinkedIn y email, sin un único punto de control.

El cuello de botella

Los leads llegaban dispersos, sin cualificar y muchas veces se respondían tarde o no se respondían. No había forma de saber cuáles merecían una llamada y cuáles eran ruido.

Qué construimos

Un sistema que recoge cada lead, le hace 2-3 preguntas conversacionales para entender contexto y urgencia, lo puntúa contra los criterios reales del equipo y lo enruta a la persona adecuada con un resumen en una sola pantalla.

Resultado y medición

Un 38 % más de leads cualificados en los primeros 30 días, comparando contra el mes anterior con el mismo volumen de entrada. Tiempo medio de primera respuesta por debajo de 10 minutos.

Retail / E-commerce

Un soporte que aguanta los picos sin contratar de más

70 % de consultas resueltas sin intervención humana

Contexto

Marca de e-commerce con catálogo medio y picos fuertes en campañas. Equipo de atención al cliente de 2 personas que se desbordaba en cada lanzamiento.

El cuello de botella

El 80 % de las consultas eran repetitivas (estado del pedido, devoluciones, tallas, disponibilidad), pero entraban por chat, email e Instagram a la vez. En picos, los tiempos de respuesta se iban a 24-48 h.

Qué construimos

Un agente conversacional entrenado con la base de conocimiento real de la tienda, conectado al sistema de pedidos y al CRM. Responde lo repetitivo con el tono de la marca y escala al humano con todo el contexto cuando detecta algo fuera de su alcance.

Resultado y medición

70 % de las consultas resueltas sin intervención humana durante la última campaña, medido sobre el total de tickets entrantes. El equipo dedicó su tiempo a las conversaciones que sí movían venta.

Casos bajo NDA. Los datos son reales; los nombres, confidenciales. En una llamada podemos contarte más.

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