Washmen logra una resolución de reclamos un 90 % más rápida con un ciclo de producción automatizado de IA

Washmen, el principal servicio de cuidado textil impulsado por la tecnología de los Emiratos Árabes Unidos, revolucionó sus operaciones de prendas de lujo al crear un sistema de calidad y reclamos autónomo en Asana. Al implementar los compañeros de equipo de IA de Asana y AI Studio, Washmen pasó de procesos manuales basados en la memoria a una cadena conectada de agentes de IA que se pasan el trabajo entre sí automáticamente. Esta transformación redujo el tiempo promedio de resolución de reclamos de tres días a solo seis horas y permitió que Business se expandiera sin aumentar el personal administrativo.

Centro de despacho de Washmen

Ganador: Premio AI Breakthrough 2026, EMEA

Reconocida por ser pionera en una cadena conectada de agentes IA autónomos, Washmen ha establecido un punto de referencia global para las operaciones físicas mejoradas con IA. Al incorporar la IA en la lógica de un sector de servicios heredado, Washmen pasó con éxito de la reparación reactiva de daños a la prevención predictiva de riesgos.

Como socio de implementación de Asana, Cloudfresh fue el principal arquitecto del cambio de Washmen a un centro de operaciones a gran escala impulsado por IA. Tradujeron las complejas necesidades de las instalaciones de Washmen en flujos de trabajo prácticos impulsados por IA, facilitaron la transición a Asana Enterprise y llevaron a cabo los talleres operativos que convirtieron la gestión manual de tareas en un sistema completamente autónomo.

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Ha sido increíble ver el impacto de Asana en las operaciones de Washmen. Como una de las primeras organizaciones en EMEA en adoptar a los compañeros de equipo de IA de Asana, pasaron rápidamente de la gestión estructurada de tareas a un verdadero modelo operativo de agente humano, resolviendo de forma autónoma 25 000 reclamaciones por daños al día. Así es como se ve una implementación exitosa.
Norbert Durko, gerente general para Medio Oriente en Cloudfresh

Etapa 1: Recepción automática y sincronización operativa en tiempo real

Anteriormente, el seguimiento diario de más de 250 elementos de ShoeCare requería el ingreso manual de datos, lo que generaba información obsoleta

y discrepancias entre el piso de la instalación y los registros digitales. Washmen y Cloudfresh crearon un puente en tiempo real con la API de Asana para conectar las estaciones físicas de las instalaciones directamente con los tableros digitales.

  • Recepción sin ingreso de datos: cuando un elemento ingresa al proceso, el sistema crea automáticamente una tarjeta de tarea completamente completada con la marca, el tamaño y las instrucciones del cliente.

  • Escaneo físico para mover al tablero: cuando un miembro del equipo escanea un elemento en una estación de la instalación (p. ej.,

    planchado o control de calidad), la tarjeta de Asana correspondiente se traslada automáticamente a la columna de esa estación.

  • Documentación automática: las fotos del antes y el después capturadas en la planta se adjuntan automáticamente a las tareas, lo que garantiza evidencia consistente para más de 7500 tareas mensuales.

  • Sincronización de datos en vivo: cualquier actualización de pedidos en el backend actualiza la descripción de la tarjeta de Asana en tiempo real,

    lo que garantiza que los equipos nunca trabajen con información desactualizada.

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El elemento más transformador es el escaneo físico que impulsa una columna del Tablero de Asana en vivo. Un miembro del equipo escanea un elemento en una estación y la tarjeta de tarea se mueve. Esto reemplaza toda una capa de coordinación manual y transforma Asana en un mapa operativo en vivo del edificio.

Andrew Villamor, funcionario adjunto de Operaciones, Washmen

Etapa 2: Base y detección preventiva de riesgos

En el cuidado de prendas de lujo, un error en una pieza de alto valor puede costar miles de dirhams. Washmen implementó una cadena conectada de compañeros de equipo de IA de Asana para que actúen como una red de seguridad predictiva, identificando los riesgos incluso antes de que se procese una prenda.

  • Asistente de valoración automatizado: un compañero de IA investiga los valores minoristas actuales de los minoristas de lujo de los EAU e internacionales para establecer el umbral de riesgo para cada elemento.

  • Validador de control de calidad de IA: este compañero de equipo revisa los planes de cuidado en función de seis categorías de riesgo (p. ej., decoloración, cambio de textura) y las sensibilidades específicas de la marca en un plazo de dos minutos desde la evaluación.

  • Centinela de riesgo de daños: los compañeros de IA comparan los atributos de los elementos con la base de datos histórica completa de reclamaciones de Washmen y marcan las combinaciones de telas que han dado problemas anteriormente.

  • Escalamiento automático: si un elemento de alto valor tiene un plan de cuidado arriesgado, los compañeros de IA generan una alerta estructurada, lo que impide que la producción comience hasta que un humano revise el riesgo.

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Pasamos de los controles de calidad que estaban en la mente de las personas a un sistema en el que el conocimiento institucional se aplica a cada elemento. Se evalúa un elemento y, en dos minutos, se ejecutan cuatro niveles de control de calidad en paralelo, activados automáticamente por un ciclo conectado de compañeros de IA.

Andrew Villamor, funcionario adjunto de Operaciones, Washmen

Etapa 3: Compensación autónoma y resolución de reclamaciones

La gestión de reclamos tradicionalmente requería que los agentes dedicaran de 2 a 3 días a investigar manualmente los precios de los elementos y el historial del cliente. Washmen ahora utiliza un compañero de IA evaluador de compensación para generar un informe finalizado de 9 secciones, lo que permite al equipo de experiencia del cliente resolver los problemas en minutos en lugar de días.

  • Anclajes de valoración de fuentes: un compañero de IA investiga los valores de los elementos a partir de URL de minoristas verificados para anclar la compensación a los precios actuales, lo que elimina las conjeturas.

  • Conocimiento del valor del cliente: el informe tiene en cuenta el valor del ciclo de vida del cliente y el historial de pedidos para que los clientes de alto valor reciban resultados debidamente considerados.

  • Mensajes redactados para los clientes: un compañero de IA genera un mensaje profesional y empático con la oferta de compensación, que los agentes pueden revisar y enviar de inmediato.

  • Visibilidad estratégica: los paneles de gestión agregan tendencias de reclamos e indicadores de riesgo en tiempo real, lo que cambia el enfoque de corregir errores a prevenirlos por completo.

Conclusión

Al crear un ciclo de producción automatizado de IA en Asana con Cloudfresh, Washmen ha desvinculado su crecimiento de la nómina, lo que le permite expandirse en los Emiratos Árabes Unidos sin sacrificar su estándar de servicio prémium. La transformación ha convertido a Asana en una columna vertebral digital que conecta los escaneos de las instalaciones físicas con decisiones inteligentes respaldadas por datos. A medida que Washmen avanza hacia el modelado predictivo de riesgos, su modelo operativo mejorado con IA garantiza que las prendas más valiosas de los Emiratos Árabes Unidos se manejen con absoluta precisión y cuidado documentado.

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AI Studio y los compañeros de equipo de IA han transformado la forma en que colaboramos, al convertir flujos de trabajo complejos en acciones inteligentes y automatizadas y permitir que nuestros equipos se centren en brindar una experiencia inigualable a nuestros clientes.

Jad Halaoui, cofundador y director de Operaciones, Washmen