Leracom AI, plataforma de Inteligencia Artificial especializada en contact centers, anunció el levantamiento de USD $1 millón en una ronda Pre-Seed, con el objetivo de automatizar interacciones con lenguaje casi humano, dar visibilidad total a los gerentes sobre su operación y transformar una industria global valuada en más de USD $200 mil millones.
La ronda fue liderada por WeBoost y contó con la participación de fondos como 99 Startups, Ganas Ventures, Semilla Ventures, Blue Zone Ventures, Angel Hub y ALINA VC, además de ángeles inversionistas del ecosistema tecnológico y financiero, entre ellos Claudio Schlegel, Adriel Araujo (Hackmetrics), Daniel Otero (Ozon), Gabriel Monroy y Oswaldo Monroy (Colektia), así como inversionistas independientes y fundadores.
Con este levantamiento de capital, la compañía enfocará sus esfuerzos en profundizar el desarrollo de su producto, fortaleciendo sus capacidades de automatización y análisis conversacional, al mismo tiempo que consolida su operación actual en México y Colombia. Como parte de esta estrategia de crecimiento, la compañía prevé abrir operaciones en Chile como su siguiente mercado en la región.
Fundada por Guillermo Treviño (CEO) y Julio Barrera Andrade (CTO), Leracom AI surge a partir de la experiencia de Guillermo tras la fusión de Yaydoo, startup mexicana que alcanzó estatus de unicornio al integrarse con Paystand en 2022. Durante su etapa como Director de Innovación en Paystand, Guillermo trabajó de cerca con equipos comerciales y contact centers, donde identificó problemas operativos recurrentes que dieron origen a la propuesta de Leracom AI.
“La industria ha intentado automatizar conversaciones preguntando qué debería decir un bot, pero pocas veces se observa lo que realmente funciona en el día a día. En Leracom AI entrenamos la IA con conversaciones reales que ya generan resultados dentro de los equipos”, señaló Guillermo Treviño, CEO de la compañía.
La propuesta de Leracom AI responde a problemas estructurales ampliamente reconocidos dentro de la industria de contact centers. La rotación de agentes se sitúa alrededor del 35%, siendo uno de los principales retos del sector. El costo asociado a esta rotación equivale aproximadamente al 50% del salario anual de un agente, considerando procesos de reclutamiento, capacitación y pérdida de productividad. A esto se suma que el 62% de los agentes no está satisfecho con su trabajo y que el 97% de las conversaciones con clientes no son supervisadas, lo que limita el aprendizaje y la mejora continua dentro de las organizaciones.
A partir de este contexto, Leracom AI desarrolló una plataforma de Inteligencia Artificial que analiza conversaciones, automatiza interacciones repetitivas y capacita continuamente a los equipos. La plataforma escucha y evalúa todas las interacciones del contact center para identificar qué funciona y qué no, automatiza consultas repetitivas mediante agentes de IA entrenados con datos reales, y ofrece retroalimentación objetiva y constante a los asesores. De esta forma, los equipos humanos pueden concentrarse únicamente en las conversaciones más complejas y de mayor valor para el negocio.
Desde el punto de vista tecnológico, uno de los principales retos fue lograr que la IA pudiera identificar cuándo una conversación es exitosa y utilizar esa información para replicar buenas prácticas de forma consistente.
“Uno de los desafíos más importantes fue crear agentes conversacionales capaces de entender el éxito de una interacción y, a partir de ello, identificar parámetros que permitan replicar el desempeño de los mejores asesores”, explicó Julio Barrera Andrade, CTO de Leracom AI.
Hasta la fecha la startup ha impactado más de 1 millón de llamadas, automatizando interacciones repetitivas y ayudando a contact centers a operar con mayor eficiencia y menor desgaste operativo.
Como parte de esta nueva etapa, la compañía presentó una solución de Inteligencia Artificial conversacional que aprende de conversaciones reales: analiza interacciones humanas para entrenar un agente conversacional capaz de replicar las mejores prácticas de una buena conversación. A diferencia de otros sistemas, el agente se evalúa y optimiza continuamente a sí mismo, ajustando tono, contexto y toma de decisiones para mejorar su desempeño en cada interacción. Actualmente, la solución ya es utilizada por contact centers, agencias y plataformas SaaS que buscan implementar IA de forma práctica y escalable.
