MULTINACIONAL B2B
Automatización inteligente de la atención al cliente con agentes de IA.
Contexto
Una multinacional tecnológica B2B, con más de 34.000 empleados a nivel mundial, operaciones internacionales y una amplia red de distribuidores y partners, buscaba incorporar inteligencia artificial a sus procesos de atención al cliente. El objetivo era identificar oportunidades de automatización que permitieran mejorar la gestión de solicitudes e incidencias, optimizar los tiempos de respuesta y reducir la carga operativa de sus equipos.
El problema
Cada solicitud recibida requería intervención manual para revisar su contenido, identificar el tipo de incidencia y derivarla al área correspondiente. En una organización con múltiples canales de contacto, este proceso consumía tiempo, generaba cuellos de botella y dificultaba una gestión más eficiente de las solicitudes. El desafío no era únicamente automatizar respuestas, sino conseguir que la información llegara al equipo adecuado, sin comprometer la continuidad de las operaciones.
Qué encontramos
El principal punto de mejora estaba en las tareas repetitivas de clasificación y derivación de solicitudes. Estas actividades, aunque necesarias, consumían recursos que podían destinarse a consultas más complejas y de mayor valor. También identificamos tres aspectos fundamentales para diseñar la solución:
La necesidad de comprender los flujos reales de trabajo.
La integración con sistemas y fuentes de información existentes.
La importancia de incorporar IA sin exigir cambios radicales en las rutinas del equipo.
Qué hicimos
Diseñamos una propuesta de automatización basada en agentes de IA, orientada a intervenir en las primeras etapas del proceso de atención al cliente. La propuesta priorizaba una primera fase de implementación con tareas concretas y de alto impacto operativo, antes de avanzar hacia una automatización más amplia.
Análisis y clasificación
Analizar y clasificar automáticamente las solicitudes recibidas.
Identificación del responsable
Identificar el equipo responsable de cada incidencia.
Derivación automática
Derivar las consultas al área correspondiente.
Respuestas recurrentes
Responder determinadas preguntas recurrentes utilizando información corporativa autorizada.
Cómo se abordó la integración de datos, IA y automatización.
La solución se planteó para trabajar sobre la infraestructura y los procesos existentes de la empresa. Este enfoque buscaba que la tecnología se adaptara a la operación de la empresa, y no que la empresa tuviera que rediseñar sus procesos para utilizar IA.
Datos
Base de conocimiento
Estructurar una base de conocimiento corporativa para consultar información interna de forma organizada y segura.
Inteligencia artificial
Agentes de IA
Diseñar agentes capaces de interpretar solicitudes, identificar su intención y determinar la acción correspondiente.
Automatización
Flujos de derivación
Conectar la clasificación inteligente con los flujos de derivación y gestión de incidencias, reduciendo las intervenciones manuales.
Impacto medible en el negocio.
Al encontrarse en fase de propuesta, el proyecto todavía no cuenta con resultados de implementación. El impacto se evaluaría a partir de indicadores operativos concretos.
TIEMPO DE GESTIÓN
Pasa el cursor ↻Reducción del tiempo destinado a clasificar y derivar solicitudes.
AUTOMATIZACIÓN
Pasa el cursor ↻Porcentaje de solicitudes gestionadas sin intervención manual.
EFICIENCIA OPERATIVA
Pasa el cursor ↻Disminución de tareas repetitivas en los equipos de atención.
CALIDAD DEL SERVICIO
Pasa el cursor ↻Precisión en la clasificación y derivación de incidencias.
La primera fase, estimada en seis meses, permitiría evaluar estos indicadores y definir las siguientes oportunidades de automatización. La oportunidad identificada: empezar por tareas operativas de alto volumen y bajo valor añadido para introducir inteligencia artificial de forma progresiva, medible e integrada en el negocio.
La siguiente implementación de IA puede ser la de tu empresa.
En IDENTIA conectamos estrategia de negocio, experiencia en datos y capacidad técnica para desarrollar soluciones de inteligencia artificial y acompañar su adopción.