Yampa ads

The people who know your customers best are banned from building your AI agents. Here's something strange about how most companies deploy AI agents. The CX Ops team knows every edge case, every customer complaint pattern, every policy exception. They've been handling these interactions for years. But when it's time to build the AI agent that will replace those interactions, they're told to write a spec and hand it to engineering. Three weeks later, they get something back that doesn't quite work. They file a change request. Two more weeks. Repeat. The people closest to the problem are the furthest from the solution. Not because they lack the skill, but because the tools weren't built for them. Yampa’s objective is to bring these two worlds into the same product. CX teams shape the experience, test real customer scenarios and improve agent behaviour. Technical teams connect the systems and define the controls. Both can see what happened when something goes wrong. One platform to build, test and operate agents together.

A few months ago, we gave our in-platform agent, the AI assistant our users interact with to create, configure, and troubleshoot their Yampa agents, access to pretty much every capability of our product as a tool. The idea was simple: if our users can do something through the UI, the agent should be able to do it too. It didn't work very well, for two reasons: It's too much for the agent. Even with recent models and giant context windows, hundreds of tools make it surprisingly hard to consistently choose the right one. I'm still surprised to see MCP servers from major companies exposing dozens of tools, however well curated. It's too little for the user. What someone actually wants to do ("prepare this campaign", "figure out why this call failed") rarely maps onto a predefined tool. The agent needs to figure out a sequence of operations to combine, not just pick one from a list. But there was a bigger issue: we were losing our single source of truth. Our platform, our in-platform agent, our MCP, and our deployment team's tooling were all starting to define their own versions of what the product could do, and how. So we changed the approach. We now generate a catalog of capabilities directly from our API schemas. The agent can search it, inspect operations, and execute them through a small set of tools. The catalog is filtered by the user's permissions, and every execution goes through the same API endpoints, authentication, and permission checks as the rest of our platform. We're seeing the same challenge when deploying Yampa into our customers' support operations. Giving AI agents access to existing systems is relatively easy. But making sure they work with the same business logic, permissions, and source of truth as the rest of the organization is where the real work happens. If you're looking to transform your customer support operations with AI agents, we'd love to help. Feel free to reach out!

"La prochaine fois que je choisirai une technologie pour ma relation client, je ne referai pas l'erreur de mon CRM. Américain. Leader du marché. Aujourd'hui, je suis prisonnier d'un système coûteux et rigide… pendant que mes concurrents prennent de l'avance." Confidence récente du dirigeant d'un grand groupe français. Il est loin d'être le seul. Il y a dix ans, prendre le « leader du marché » était le choix rassurant par excellence. Personne ne vous le reprochait. 10 ans plus tard, la facture est là : → une dépendance totale à l'éditeur → des évolutions lentes, facturées par des intégrateurs → des licences qui grimpent chaque année → des équipes qui ont perdu la main sur leurs outils → une lenteur d'exécution qui met le business en danger Avec l'IA agentique, répéter cette erreur serait une faute grave, et offrirait à vos concurrents un avantage décisif. Les entreprises les plus dynamiques l'ont compris : les pure players de l'IA agentique sont la clé de l'agilité, de la vitesse et de l'indépendance vis-à-vis des fournisseurs de modèles comme des éditeurs de CRM. Et si ce pure player est en plus Français, le meilleur choix dès que la souveraineté devient un enjeu critique. L'un de nos grands clients de la distribution et du e-commerce a testé les offres IA de ses fournisseurs historiques de CCaaS et de CRM. Puis il a tranché : les garder pour ce qu'ils font bien (centraliser les flux, structurer la donnée) et y connecter Yampa pour automatiser sa relation client au téléphone, par email et sur le chat. 12 mois plus tard : → -30 % sur ses Opexs → des équipes métier autonomes sur leurs agents IA → un service 24h/24 sur tous les canaux → des réponses en temps réel sur une part croissante des demandes → +25 points de CSAT Il ne s'agit pas de jeter son CRM. Ni d'opposer Américains et Français. La vraie question : avec l'IA agentique, voulez-vous ajouter une dépendance de plus… ou construire une capacité que vos équipes pilotent vraiment ? Parlons en ensemble (lien en commentaire).

Votre SVI a 10 ans et vos clients raccrochent avant d'avoir une réponse. Un agent IA (vocal, email, whatsApp) comprend la demande, qualifie et route ou traite directement. On a réuni les chiffres de déploiements réels chez nos clients : Alma, Manda, testWe... 👇

Un acteur majeur de la fintech a automatisé 60 % de ses tickets email en 3 mois : sans dégrader le CSAT. Build vs buy, intégration API, multilingue : on a documenté le déploiement 👇

Déployez facilement des agents IA autonomes sur tous les canaux client. Voix, email, chat, WhatsApp. Intégration native CRM / helpdesk. Choix du LLM. → Coûts d'astreinte divisés par 3 → 60% de tickets email automatisés → Disponibilité 24/7 Demandez une démo personnalisée 👇