Use case

Asistente de AI para ofertas de producto: cambios en paquetes tarifarios con palabras, verificados y aprobados por una persona

Product Offering AI en el chat de AI para WideCoup Convergent BSS: el cambio de un paquete tarifario se describe con palabras, se valida con reglas y una persona aprueba la versión.

Edición ejecutiva

El problema

Para configurar una tarifa, un empleado tiene que conocer las particularidades de un BSS concreto, y un operador puede tener varios, por ejemplo uno para IoT y otro para móvil. La barrera de entrada para el equipo de configuración es alta. Marketing describe un cambio con palabras, este llega al catálogo a través de una hoja de cálculo manual, y el efecto sobre los ingresos y el churn solo se ve después del lanzamiento.

Durante la modernización de OSS/BSS, la misma tarifa debe configurarse en cada uno de estos sistemas.

El escenario objetivo

  1. Análisis: el analista de tarifas ve la base instalada — abonados, planes, uso — en una interfaz de chat conocida y la segmenta.
  2. Escenario: el analista fija precios, segmentos objetivo y promociones; el asistente pronostica el efecto sobre los ingresos, el churn y la adopción.
  3. Aclaración: el asistente verifica si la solicitud está completa y pregunta por lo que falta en lugar de suponer.
  4. Cambio de catálogo: un agente toma el product offering vigente del catálogo de productos, aplica el cambio, verifica la coherencia de los parámetros técnicos y prepara la diferencia y los requisitos de negocio.
  5. Una persona decide: el analista finaliza, y la importación al catálogo es controlada — preview, stage, import, status — con pista de auditoría.

Product Offering AI para WideCoup Convergent BSS

Product Offering AI es la aplicación del chat de AI de la plataforma para los paquetes tarifarios de WideCoup Convergent BSS. La segmentación de la base, los pronósticos de KPI y el trabajo con varias plataformas BSS pertenecen al escenario objetivo descrito arriba; su alcance para cada operador se acuerda en el proyecto.

  • Un configurador carga un archivo de plantilla de importación de paquete tarifario y lo edita en la tabla del chat o con palabras a través del agente: “+10 % a los precios por excedente”, “cambiar la moneda del paquete a EUR”.
  • El agente toma de Knowledge Graph su conocimiento de las columnas, los valores permitidos y los códigos de la plantilla, y la aplicación valida cada cambio: un cambio que infringe una regla se detiene con un motivo; uno dudoso pasa con una advertencia.
  • Al hacer commit se ejecutan las validaciones de configuración del paquete a partir del grafo, cada una con su clase de riesgo.
  • El agente nunca hace commit: una persona aprueba la versión y el usuario descarga el archivo para importarlo en el BSS.

Qué valor aporta

  • Una barrera de entrada más baja para el equipo de configuración.
  • KPI del escenario antes del lanzamiento (escenario objetivo): ARPU (Average Revenue per User), ingresos totales, altas netas y variación del churn.
  • Menos errores en el catálogo: los cambios llegan como una diferencia validada respecto del plan vigente.
  • Independiente del BSS en el escenario objetivo: un solo asistente para varias plataformas BSS; el BSS sigue siendo un dominio independiente que el asistente lee y para el que prepara cambios.

Qué aporta MEF.DEV

Agent Fabric-T para la colaboración entre agentes, herramientas y datos, y MEF.DEV BPMN Low-code sobre Enablement & Monetization Platform para los escenarios del asistente como procesos gobernados; Knowledge Graph para el conocimiento de la plantilla en el que se apoya el agente.

Offering AI — varios agentes en tareas del catálogo de productos, demoAl reproducir se abre el video desde YouTube.
Edición para arquitectos — Asistente de AI para ofertas de producto

Lugar en la arquitectura

El catálogo de productos sigue siendo el sistema de registro de los product offerings y de los parámetros técnicos, y el BSS sigue siendo un dominio independiente. Su ruta de importación — preview, stage, import, status, con pista de auditoría — sigue la práctica de TM Forum Product Catalog (TMF620 Product Catalog). El asistente lee y prepara cambios; no escribe en el catálogo.

Product Offering AI para WideCoup Convergent BSS

Product Offering AI se conecta al chat de AI como servidor MCP con una MCP App integrada — la cuadrícula tarifaria — y es accesible para los agentes del fabric a través de A2A.

  • Cuadrícula La tabla del paquete tarifario, un panel en el chat de AI de la plataforma, con versiones, columnas, commit y exportación.
  • Agente Un panel lateral de la cuadrícula. Responde preguntas sobre el paquete y aplica cambios descritos con palabras, como operaciones sobre celdas y filas.
  • Paquete Un hilo en el almacén de conversaciones del chat: cada versión de la tabla y cada respuesta del agente, en un solo historial.
  • Conocimiento El agente toma de Knowledge Graph las columnas de la plantilla, los valores permitidos y los códigos; las reglas de rechazo están en la propia aplicación.
  • Validaciones Cada cambio, desde la cuadrícula o desde el agente, se valida: la infracción de una regla lo detiene con un motivo, un cambio dudoso pasa con una advertencia. Una celda editada por una persona o una columna nombrada en la solicitud genera una advertencia en lugar de un rechazo.
  • Versiones Cada paquete tiene una versión de trabajo y una versión confirmada. El agente crea versiones de trabajo y nunca hace commit: el commit lo hace una persona, y en ese momento se ejecutan las validaciones de configuración del paquete a partir del grafo, cada una con su clase de riesgo, sin bloquear.
  • Resultado El usuario descarga el paquete en el formato de la plantilla de importación y lo importa en el BSS; la aplicación no tiene transferencia directa al BSS.

Escenario objetivo

El análisis de la base, los pronósticos y el trabajo con varias plataformas BSS son un escenario objetivo; el alcance se acuerda en el proyecto.

  • Pricing Tool (MCP) Analiza la base instalada, configura escenarios de precios, realiza la orchestration de las llamadas de pronóstico y validación y genera el delta del catálogo. Entre las herramientas pueden estar get_install_base_metrics(filters), configure_pricing_scenario(payload), run_forecast(scenario_id, horizon), validate_plan_parameters(params) y export_catalog_delta(format).
  • Data Platform Suscripciones y uso, históricos y casi en tiempo real, expuestos mediante vistas SQL, APIs de lectura y exportaciones.
  • Modelo de pronóstico Un servicio que estima ingresos, churn y adopción para un escenario y devuelve pronósticos con intervalos de confianza, con registro de ejecuciones y trazabilidad del modelo y de la versión.
  • Plan Parameter Builder Agent Toma el plan vigente mediante ImportExistingPlan(), aplica los cambios comerciales, recalcula los parámetros técnicos según las especificaciones de producto y servicio y genera un libro de Excel con una pestaña de diferencias y un registro de validación.
  • Agent Fabric-T Proporciona la cooperación entre recursos (Data Platform), herramientas (Pricing Tool y el modelo) y agentes (Plan Parameter Builder), con un conector MCP y autenticación OAuth para una interfaz de chat externa.
  • MEF.DEV BPMN Low-code Ejecuta los escenarios del asistente como flows send_message, get_config, get_rag y get_description; el paso RAG (Retrieval-Augmented Generation) verifica si una solicitud está completa e indica al usuario qué falta.

Flujo en el escenario objetivo

  1. El analista de tarifas solicita las métricas de la base instalada y la segmenta.
  2. El analista elabora un borrador de escenario con puntos de precio, segmentos objetivo y promociones; la herramienta devuelve el impacto en los KPI: ARPU, ingresos totales, altas netas, variación del churn.
  3. El analista finaliza los cambios, y buildDelta(scenario) genera un delta en Excel respecto del plan vigente y, a solicitud, un archivo de requisitos de negocio.
  4. Una persona importa el delta por la ruta controlada del catálogo.

Integración con el BSS existente

El escenario objetivo requiere acceso de lectura al catálogo, una ruta de importación para archivos delta en Excel y un flujo de eventos de suscripción y uso hacia la Data Platform. El BSS sigue siendo un dominio independiente detrás de ese límite; en el escenario objetivo, un solo asistente sirve a varias plataformas BSS.

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