Sánchez-Garzón, Wider FaridTejada-Ramírez, Carlos Andrés2026-04-062026-04-062026-01-23http://hdl.handle.net/20.500.12516/2727Este estudio define una arquitectura de referencia para un ecosistema omnicanal potenciado por Inteligencia Artificial (IA) con el fin de optimizar la gestión del servicio postventa automotriz. Se adoptó un enfoque cualitativo basado en revisión documental de fuentes técnicas, informes especializados y análisis de casos, utilizando a Renault Sofasa como referencia contextual. La arquitectura propuesta responde a desafíos como fragmentación de canales, falta de personalización y obsolescencia tecnológica. Se plantea un diseño modular y escalable que integra IA generativa, infraestructura privada y entornos de nube híbrida para garantizar seguridad, adaptabilidad y cumplimiento normativo. Entre sus componentes destacan agentes conversacionales, ingeniería de prompts, gobernanza de datos y procesos de aprendizaje continuo. El modelo se apoya en el esquema de madurez GenAI para guiar una implementación progresiva, permitiendo evolucionar de sistemas reactivos a ecosistemas autónomos y colaborativos. Los hallazgos evidencian que la IA es un habilitador estratégico para transformar procesos reactivos en modelos proactivos y predictivos, mejorando la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. Se resalta la importancia de la gobernanza de datos y la gestión del cambio organizacional para mitigar riesgos asociados a la rápida depreciación tecnológica. La propuesta es replicable y adaptable, constituyendo una línea base para futuras implementaciones y estudios en ecosistemas inteligentes de atención al cliente.12application/pdfspahttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Inteligencia ArtificialArquitectura OmnicanalServicio Postventa AutomotrizExperiencia del ClienteNube HíbridaIA PrivadaTransformación DigitalGobernanza de Datos