Esta publicación invitada está coescrita por Angela Mapes y Adam Walker de Aderant.
Aderant, un proveedor líder mundial de software integral de gestión empresarial para la industria jurídica, transformó la forma en que su equipo de ingeniería en la nube de 38 personas respalda Expert Sierra, su solución de gestión de prácticas jurídicas basada en la nube. Al implementar Amazon Quick, Aderant aceleró los procesos de documentación y capacitó a su equipo de ingeniería en la nube para brindar soporte más rápido y con mayor capacidad de respuesta a los clientes que confían en Expert Sierra para sus operaciones diarias.
En esta publicación, compartimos cómo Aderant utilizó las capacidades impulsadas por IA de Amazon Quick para unificar la búsqueda en seis sistemas de proveedores y automatizar los flujos de trabajo de documentación, logrando tiempos de búsqueda un 90 por ciento más rápidos y una aceleración de la documentación del 75 por ciento, y cómo otros pueden aplicar estos enfoques a sus operaciones.
El desafío: información dispersa en seis sistemas
El equipo de Operaciones en la Nube de Aderant enfrentó un desafío común pero significativo: la información esencial estaba dispersa en múltiples sistemas desconectados. Los ingenieros que respaldaban la plataforma Expert Sierra necesitaban buscar en múltiples paneles para encontrar las respuestas que necesitaban. Esta fragmentación creó importantes fricciones operativas. Las búsquedas manuales en estos sistemas consumieron entre 30 y 45 minutos por tarea, lo que ralentizó los tiempos de respuesta y resolución de problemas. Con la llegada de más de 200 tickets de soporte y el compromiso de brindar soporte operativo global durante todo el día, estos retrasos se agravaron rápidamente. Los ingenieros dedicaron un tiempo valioso a buscar información en lugar de resolver problemas, y corrían el riesgo de perder contexto crítico en documentación dispersa. Aderant necesitaba una solución que pudiera unificar la búsqueda en sus seis sistemas de conocimiento, automatizar tareas de documentación repetitivas e integrarse con sus herramientas existentes, sin requerir meses de desarrollo personalizado.
La solución: búsqueda impulsada por IA y automatización del flujo de trabajo
En octubre de 2025, Aderant implementó Quick, comenzando con una prueba piloto del bot CloudOps Helper. La implementación fue rápida: la implementación completa y la extensión de Chrome se completaron en noviembre de 2025. En febrero de 2026, el éxito con el equipo de CloudOps condujo a la expansión con un bot Support Helper para la organización de soporte de productos, lo que brindó capacidades Quick a 86 miembros adicionales del equipo. El bot CloudOps Helper se convirtió en la pieza central de la solución, proporcionando búsqueda unificada impulsada por IA en sus seis sistemas de conocimiento principales. Los ingenieros ahora pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas relevantes extraídas de la documentación de Confluence, archivos de SharePoint, repositorios de Git, tickets de Jira, conversaciones de Teams y paneles de Quick Sight, todo desde una única interfaz.
El equipo conectó sus seis sistemas principales más tres servidores MCP mediante integraciones prediseñadas y entró en funcionamiento en cuestión de semanas en lugar de meses. La gestión de seguridad integrada de la plataforma, incluida la compatibilidad con Okta SSO e IAM, eliminó la necesidad de controles de acceso personalizados, mientras que la capacidad de búsqueda unificada funcionó de forma inmediata sin requerir un desarrollo de interfaz de usuario personalizado.
Nota importante sobre el uso de datos: CloudOps Helper analiza solo los datos operativos y de infraestructura internos de Aderant obtenidos de los paneles de Confluence, SharePoint, Git, Jira, Microsoft Teams y Quick Sight. Estos datos se limitan estrictamente a la infraestructura de AWS y a los recursos del equipo de CloudOps utilizados para respaldar y mantener la plataforma Expert Sierra. Aderant no accede ni analiza los datos de las aplicaciones del cliente ni la información comercial del cliente.
Más allá de la búsqueda, Aderant implementó Amazon Quick Flows para automatizar la creación de artículos de la base de conocimientos. El flujo de trabajo automatizado incluye detección de duplicados para evitar contenido redundante, lo que reduce el tiempo de creación de artículos de una hora a 15 minutos, lo que supone un ahorro de tiempo del 75 por ciento. Esta automatización mantuvo la calidad a través de un enfoque humano, garantizando que los ingenieros revisaran y aprobaran el contenido antes de su publicación.
El equipo también utilizó Amazon Quick Research para el análisis de causas raíz y el descubrimiento de patrones bajo demanda, como por ejemplo para analizar patrones de uso de bots en los bots CloudOps Helper y Support Helper, identificando los temas más comunes consultados por el equipo. Estos conocimientos influyeron directamente en el desarrollo de la base de conocimientos, destacando áreas donde la documentación necesitaba mayor elaboración o cobertura. Amazon Quick Spaces también se utilizó para consolidar bases de conocimientos y paneles de control integrados de Amazon Quick Sight para el análisis de alarmas de Amazon CloudWatch y el monitoreo del estado de los inquilinos. La extensión Quick Chrome se convirtió en una herramienta diaria, brindando acceso a estas capacidades en todo el flujo de trabajo del equipo.
Impacto en el mundo real: resolución de problemas críticos de infraestructura
El valor de Quick quedó claro casi de inmediato durante un importante problema de networking. Un cliente experimentó una falla de confianza en el dominio: la conexión entre redes que permite a los usuarios autenticarse e iniciar sesión. Cuando esa confianza se rompió, los usuarios no pudieron acceder a los sistemas o servicios en los que confiaban. El problema se extendió rápidamente, provocando fallas de autenticación generalizadas en múltiples servicios y bloqueando a los usuarios a gran escala. Debido a que el problema implicaba muchos tickets, reuniones e ingenieros, era difícil reconstruir el historial completo de solución de problemas sin repetir el trabajo.
Un ingeniero recurrió al bot CloudOps Helper y le pidió que analizara el historial completo de interacción del cliente. El bot utilizó el servidor MCP de Microsoft Teams para acceder a las transcripciones de las reuniones y la integración de Jira para extraer información de los tickets relacionados. En cuestión de minutos, sintetizó el historial completo de participación, proporcionando un desglose completo de las reuniones en todos los tickets, resúmenes de discusiones que eliminaron la necesidad de revisar horas de grabaciones, un cronograma cronológico de todos los pasos de solución de problemas intentados y recomendaciones de próximas acciones basadas en el contexto completo. Lo que habría requerido horas de investigación manual se completó en minutos. Los ingenieros se centraron inmediatamente en soluciones no probadas, acelerando la resolución y mejorando la experiencia del cliente. Este único número mostró cómo la búsqueda unificada impulsada por IA puede mejorar escenarios complejos de soporte técnico.
Resultados cuantificables: aumentos significativos de la eficiencia
Consultar múltiples fuentes de datos a la vez y automatizar tareas sencillas de Cloud Engineer eliminó el esfuerzo duplicado y aceleró las investigaciones. Estos ahorros de tiempo por consulta se extienden a través de cientos de tickets de soporte semanales, lo que genera una resolución más rápida y mejores resultados.
Las mejoras específicas del flujo de trabajo incluyen una reducción del 95 por ciento en el tiempo de investigación del historial del cliente, pasando de 2 a 4 horas a 2 a 3 minutos. La búsqueda multiplataforma mejoró en más del 90 por ciento, pasando de 30 a 45 minutos a 3 a 5 minutos. La creación de documentación se aceleró entre un 75 y un 85 por ciento y el análisis de la causa raíz se hizo entre un 60 y un 70 por ciento más rápido. El impacto de la documentación ha sido particularmente sorprendente. El equipo aumentó la producción en un 200 por ciento, produciendo tres veces más artículos de base de conocimientos que antes. La acumulación de documentación se redujo de más de 40 artículos a menos de 10. Con el tiempo de creación de artículos reducido de aproximadamente una hora a 15 minutos, los ingenieros pueden capturar el conocimiento inmediatamente mientras el contexto está actualizado, lo que mejora la calidad y la integridad de la documentación.
Las tasas de adopción reflejan el valor de la solución para el equipo. CloudOps Helper logró un 95 por ciento de uso activo entre el equipo de ingeniería de 38 personas, mientras que Support Helper alcanzó aproximadamente un 80 por ciento de adopción durante su fase piloto. La extensión de Chrome tiene un uso global diario y Quick mantiene más del 99 por ciento de tiempo de actividad.
Transformación más allá de la eficiencia
Quick ha hecho posibles capacidades que antes eran imposibles o poco prácticas. El equipo ahora realiza análisis más profundos de los patrones de alarmas de Amazon CloudWatch, identifica tendencias históricas entre clientes y toma decisiones de mejora de infraestructura respaldadas por datos. Quick Flows automatiza la documentación manteniendo la calidad mediante la revisión humana y la detección de duplicados. Quick Research proporciona inteligencia multiplataforma que antes era inalcanzable, lo que facilita el análisis de la participación del cliente en múltiples tickets y la resolución proactiva de problemas antes de la escalada. La gestión del conocimiento cambió de manera fundamental. Se eliminó el panorama fragmentado del conocimiento y los procesos de documentación simplificados fomentan la captura inmediata del conocimiento. El enfoque humano mantiene la calidad y al mismo tiempo acelera significativamente la producción. La colaboración ha mejorado en todo el equipo global durante todo el día. El contexto de comunicación unificada de Teams, la visibilidad entre tickets que elimina los silos de información y las transferencias más rápidas sin largas reuniones de estado contribuyen a operaciones más eficientes. El acceso constante al conocimiento en todas las zonas horarias ayudó al equipo global a operar con la misma información independientemente de la ubicación.
De cara al futuro: ampliar la automatización y la integración
El éxito de Aderant con Quick ha creado un impulso para una mayor expansión. Support Helper está pasando de una prueba del 10 por ciento a una implementación completa, y la colaboración entre equipos entre CloudOps y Support continúa aumentando. El equipo ha identificado tres nuevos flujos rápidos para desarrollo. La automatización de la toma de notas generará automáticamente notas estructuradas de reuniones a partir de conversaciones de Teams. La creación de tickets de Jira automatizará la generación de tickets a partir de conversaciones y eventos. Un evaluador de preguntas de tickets examinará previamente los tickets de CloudOps para verificar que estén completos antes de ingresar a la cola, de modo que los ingenieros tengan la información que necesitan para resolver los problemas de manera eficiente.
Conclusión
El viaje de Aderant con Quick es un testimonio de por qué la búsqueda por sí sola no es suficiente. Si bien el punto de partida fue una recuperación de información más rápida, la verdadera transformación provino de combinar la búsqueda impulsada por IA con la automatización inteligente del flujo de trabajo, eliminando la fragmentación de la información, automatizando tareas repetitivas y brindando acceso unificado al conocimiento en múltiples sistemas. Juntas, estas capacidades ayudaron a Aderant a recuperar miles de horas al año, acelerar los tiempos de respuesta de soporte y mejorar fundamentalmente la forma en que su equipo global colabora y comparte conocimientos. La incorporación de Quick Flows resultó especialmente impactante, ya que permitió al equipo automatizar procesos de varios pasos que antes requerían un esfuerzo manual significativo, desde la generación de documentación hasta el enrutamiento de tickets y el seguimiento de la resolución.
Los resultados hablan por sí solos: búsqueda un 90 por ciento más rápida, documentación un 75 por ciento más rápida, adopción del 95 por ciento y costos mínimos en siete meses. Para las organizaciones que han probado la búsqueda y aún sienten la fricción, la experiencia de Aderant lo deja claro: el verdadero avance se produce cuando la búsqueda y la automatización trabajan juntas.
Para obtener más información sobre Amazon Quick y cómo puede transformar las operaciones de su organización, visite el sitio web de Amazon Quick.
Sobre los autores
Angela Mapes es ingeniera de aplicaciones en la nube en Aderant con amplia experiencia en la gestión de la infraestructura de AWS para la plataforma Expert Sierra, incluida Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), CloudWatch, operaciones de bases de datos y operaciones globales en la nube las 24 horas, los 7 días de la semana. Como especialista en inteligencia artificial de su equipo, Angela tiene experiencia en la creación de múltiples chatbots y en el trabajo con varios servicios de inteligencia artificial diferentes para crear motores de búsqueda unificados y asistentes de tareas que agilizan las operaciones de soporte y CloudOps.
Adam Walker es el gerente de operaciones de la nube de AWS en Aderant, donde dirige un equipo de ingenieros de la nube distribuidos globalmente que realizan operaciones de plataforma, implementaciones/actualizaciones, mejoras de automatización e integración de IA en apoyo a los clientes de Aderant.
Peter Chung es arquitecto senior de soluciones en AWS, con sede en Nueva York. Peter ayuda a empresas de software e Internet de múltiples industrias a escalar, modernizarse y optimizarse. Peter es el autor de “AWS FinOps Simplified” y es un miembro activo de la comunidad FinOps.