Jornada de Aprendizaje sobre “Asistentes virtuales e IA generativa”

El evento contó con la participación de Laboral Kutxa y Sareteknika, quienes compartieron sus experiencias y conocimientos en estas áreas.

La audiencia, compuesta por treinta personas pertenecientes a 17 cooperativas, tuvo la oportunidad de explorar cómo estas tecnologías están transformando la forma en que interactuamos con la información y los servicios digitales.

La digitalización ha sido un motor de cambio en todo el mundo durante los últimos años, pero la irrupción de la "Inteligencia Artificial generativa" ha acelerado aún más este proceso. Estas tecnologías buscan emular la inteligencia humana en tareas informáticas no tradicionales, como el procesamiento natural del lenguaje. Las cooperativas, conscientes de este contexto, están visualizando oportunidades interesantes para mejorar la eficiencia y la rentabilidad de sus negocios mediante la aplicación de asistentes virtuales y sistemas basados en IA generativa.

Laboral Kutxa y los asistentes virtuales

Álvaro Pérez, miembro del equipo de innovación de Laboral Kutxa, presentó su experiencia con los asistentes virtuales y algunos casos de aplicación de la IA generativa.

Un asistente virtual se entiende como una plataforma conversacional; un sistema avanzado de inteligencia artificial que utiliza procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para interactuar de manera intuitiva y efectiva con los usuarios.

Álvaro realizó una introducción al concepto de los asistentes virtuales. A diferencia de la imagen fría y distante asociada a un robot, estos asistentes están diseñados para mejorar la experiencia del cliente, ofreciendo un soporte disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Por ejemplo, los clientes pueden cancelar una tarjeta de crédito en cualquier momento, lo que aumenta la cercanía y la comodidad.

Los volúmenes de contactos en los servicios de atención al cliente han experimentado un crecimiento exponencial, alcanzando unos 500.000 contactos anuales. Además, la rotación del personal en estos centros es alta. Ante esta realidad, esta automatización pretende mejorar la experiencia en la atención ofreciendo un servicio 24x7, escalable y segura.

Álvaro también compartió el análisis de mercado que realizaron en Laboral Kutxa, evaluando una veintena de soluciones disponibles. El mercado ofrece múltiples opciones de proveedores con diferentes tamaños, capacidades de integración y licenciamiento. Además, destacó la importancia de contar con modelos preentrenados específicos para el sector bancario y de seguros, así como un servicio completamente operado por el proveedor, sin necesidad de un equipo interno para mantener la plataforma.

Con la irrupción de OpenAI y la IA Generativa tuvieron que hacer un alto ya que podía suponer un cambio de enfoque muy importante que podría reducir las inversiones. Sin embargo, en este caso de los asistentes tenían claro la necesidad de entrenar el modelo. Además la IA generativa presenta algunos desafíos a considerar, como respuestas genéricas o alucinaciones y la seguridad y el control normativo y de privacidad. La IA generativa lo ven como una tecnología complementaria y ya están trabajando con Mondragon Unibertsitatea e Ikerlan en varios casos.

Sareteknika y su transformación digital

A continuación, Gorka Erlaiz, CIO de Sareteknika, presentó el avance en la transformación digital que están llevando a cabo de la mano del negocio. Como expertos en servicios de reparación de línea blanca y confort para el hogar, Sareteknika cuenta con más de 130 centros de servicio que realizan más de 425.000 intervenciones a domicilio al año. Esto implica una gestión intensiva de información en las 4 áreas de la postventa: los centros de atención, la gestión del conocimiento y formación de los técnicos, toda la red de centros de servicio, y el almacén y logística de repuestos.

Gorka recuerda que antes los técnicos solían llevar un papel al cliente, pero ahora todo está digitalizado gracias a un aplicativo de movilidad. Este cambio representa un salto cualitativo importante, mejorando la imagen hacia el cliente. Sin embargo, Gorka señala un desafío recurrente: la incapacidad de realizar reparaciones en la primera visita, lo que afecta significativamente al margen de la empresa.

Para abordar este problema, Sareteknika se enfoca en tres ámbitos clave: 1) diagnóstico preciso, 2) previsión de materiales (acertar en los repuestos a llevar), 3) procedimientos de reparación (los productos evolucionan y se amplía el catálogo con nuevos productos, por lo que los técnicos tienen que formarse).

Así, lanzaron un primer proyecto con el objetivo de predecir con un algoritmo los repuestos necesarios antes de la primera visita, basándose en datos de averías previas. Aunque inicialmente manejaban 12 millones de registros, el modelo de datos no estaba bien caracterizado y no se encontraban patrones razonables. La mayoría de los registros recogían “no funciona” sin especificar el problema. Al final se apoyaron en un cálculo estadístico del uso de repuesto mientras ponen en marcha un nuevo workflow para recoger la información detallada del problema. Ahora tienen un nuevo dataset, de unos 200.000 registros, pero con mucha calidad, con la que se podrá utilizar el algoritmo en un futuro próximo.

Con un segundo proyecto, usando inteligencia artificial generativa, se pretende resumir y señalar los puntos relevantes en el proceso de reparación de una intervención para que el técnico conozca el problema y lo que tiene que hacer antes de visitar al cliente. Sería una guía técnica de reparación, basado en información técnica del producto y en las reparaciones previas.

No se espera que los técnicos lean 4 documentos antes de la visita; en cambio, tendrán acceso a una guía concisa con la opción de hacer preguntas. La IA generativa, con el contexto de datos de Sareteknika (info técnica de productos y reparaciones), tiene un potencial enorme para ofrecer respuestas específicas al problema que enfrenta cada técnico. Incluso en esta ficha resumen, se puede indicar si un producto es reparable o si requiere sustitución, la disponibilidad de repuestos y fechas de entrega, y el desglose de averías por modelo (por ejemplo, un 80% de las averías son bombas de agua).

“El agujero negro de la IA generativa es el coste”. El toquen o acción por la que se contabiliza el coste suele ser muy discutido con los proveedores y no lo sabes hasta el final.

Gorka destaca la rápida evolución de la IA generativa viviendo un momento de democratización. Sin embargo, esto los lleva a redefinir constantemente sus proyectos y analizar los costes con mayor rigor, incluso analizando opciones de software libre. Además, la privacidad es un tema importante que requiere atención, incluso cuando está por escrito.