Sistema end-to-end de atención telefónica impulsado por IA, actualmente en producción y desplegado, que automatiza la recepción de consultas y reclamos desde la llamada hasta la gestión del caso. Componentes principales: Agente de voz (ElevenLabs + LLM): Atiende, contiene y registra la consulta capturando datos de contacto. Diseñado con guardrails estrictos para evitar promesas indebidas, filtrado de información sensible y respuestas fuera de alcance, considerando que las llamadas quedan registradas. Orquestación (n8n): Pipeline post-llamada que normaliza los datos, genera el ticket con plazos (SLA), sincroniza información y envía reportes automáticos por correo. Capa RAG + agente de consulta: El historial de tickets se vectoriza (embeddings + pgvector) para permitir consultas en lenguaje natural. El agente decide entre búsqueda semántica o SQL directo según el tipo de pregunta. Aplicación web: Panel de gestión de tickets con estados, prioridades, plazos, roles y permisos, además de un dashboard con métricas de operación. Desafío principal: Lograr que un LLM expuesto a llamadas de cualquier origen se mantenga siempre dentro de su rol, sin filtrar información sensible ni salirse del flujo definido. Stack: TypeScript · React · Node.js · PostgreSQL · pgvector · Docker · GitHub Actions · n8n · ElevenLabs · Ollama · RAG