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IA para comprender, clasificar y dirigir llamadas en un contact center

Diseñamos una arquitectura de IA que procesa conversaciones, asiste a los equipos de atención y convierte cada llamada en información útil para la operación.
asistente inteligencia artificial operadores telefónicos atención al cliente opensistemas
Reto tecnológico
Cómo resolverlo
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cliente

Organización del sector de las telecomunicaciones con una operación compleja de contact center aplicada a diferentes procesos de atención al cliente y soporte en la compañía. Uno de sus procesos principales consiste en atender llamadas para realizar la orientación, clasificación, atención y el análisis concreto de diferentes tipos de llamadas.

reto

El reto era convertir el audio de las llamadas en información útil para la operación: comprender el motivo de cada interacción, dirigirla al flujo adecuado, asistir al agente y aprovechar las conversaciones para mejorar el servicio. Todo ello debía integrarse con el entorno tecnológico del cliente y responder a sus requisitos de infraestructura y control.

Requisitos del proyecto

  • Modelos de inteligencia artificial abiertos.
  • Despliegue en infraestructura propia.
  • Procesamiento de audio en tiempo real y por lotes.
  • Integración con los canales y sistemas de atención.
  • Interfaces para clientes y operadores.
  • Generación de resúmenes de llamadas.
“
En un proceso complejo de discriminación de diferentes tipologías de llamadas, cada conversación debía convertirse en información utilizable dentro del flujo real de atención.
David González, CTO

Desafíos afrontados

  • Clasificación manual y presión operativa: Un volumen elevado de interacciones obliga a dedicar tiempo a identificar el motivo de cada llamada y decidir cómo encaminarla.
  • Información poco aprovechada: Las conversaciones contienen señales sobre consultas, incidencias y demanda, pero las grabaciones no siempre se analizan de forma sistemática.
  • Esperas y derivaciones innecesarias: Cuando una llamada no llega al flujo adecuado desde el inicio, aumenta la fricción para el cliente y para los equipos de atención.
  • Conocimiento disperso durante la atención: El operador necesita localizar información en distintas fuentes mientras conversa con el cliente, lo que ralentiza la resolución.

Principales beneficios

Comprender cada interacción

El procesamiento de voz convierte las llamadas en texto analizable para identificar motivos de contacto, temas recurrentes y señales útiles para el servicio.

Activar la información en la operación

El análisis puede utilizarse para clasificar interacciones, apoyar el encaminamiento y aportar contexto al operador mientras atiende.

Integrar la IA en el flujo de atención

Las capacidades se conectan con el IVR, las herramientas de los agentes, las fuentes de conocimiento y el canal web, evitando una solución aislada.

“
Mediante la implantación de esta solución, las grabaciones dejan de ser un archivo pasivo y se convierten en una fuente de información para clasificar, asistir y mejorar la operación, configurando una nueva capacidad operativa.
David González, CTO

solución

¿Cómo lo hacemos?

  • Conectamos el audio y los sistemas de atención
01
Integramos la entrada de audio proporcionada por el cliente y preparamos dos recorridos complementarios: uno para procesar la conversación durante la llamada y otro para analizar posteriormente las grabaciones. La arquitectura se conecta con el IVR, las herramientas de los operadores y los canales digitales para que la información obtenida pueda utilizarse dentro de la operación.
  • Convertimos las conversaciones en datos analizables
02
Aplicamos reconocimiento de voz para transformar el audio en texto. En tiempo real, la conversación se divide en fragmentos breves que se procesan de forma sucesiva. En el flujo por lotes, las grabaciones se almacenan en un repositorio de datos y se analizan de forma agregada. Sobre el texto resultante, combinamos modelos de machine learning y modelos de lenguaje para identificar temas, consultas frecuentes, problemas recurrentes y otras señales de servicio y negocio.
  • Activamos la información en el flujo de atención
03
El análisis apoya la clasificación y el encaminamiento de llamadas, aporta contexto al operador y genera resúmenes. En el canal web, un asistente conversacional consulta bases de conocimiento, bases de datos y APIs. La automatización se limita a las consultas y operaciones cubiertas por esas integraciones; los casos más complejos permanecen a cargo de los agentes.

resultados

La conversación se divide en fragmentos breves, se convierte en texto y se analiza durante la interacción para generar contexto utilizable.
Las llamadas almacenadas pueden procesarse de forma agregada para detectar temas recurrentes, problemas frecuentes y señales de demanda.
La información extraída permite apoyar la identificación del motivo de contacto y dirigir la interacción al flujo de atención adecuado.
Un asistente integrado en las herramientas de atención facilita la consulta de información y aporta contexto durante la conversación.
El contact center puede transformar el contenido de las llamadas en información estructurada para revisar tendencias y calidad del servicio.
La solución puede generar síntesis de las llamadas y organizar la información obtenida para su explotación posterior.
El asistente responde preguntas frecuentes y consultas específicas cubiertas por las fuentes conectadas; los casos más complejos permanecen a cargo de los agentes.
La arquitectura se planteó para trabajar con modelos abiertos y admitir operación en infraestructura propia, de acuerdo con los requisitos del proyecto.

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