Publicación: Prototipo de agente de inteligencia artificial para la asistencia de operadores call center de Domicity SAS
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Resumen en español
El presente trabajo de grado desarrolla un prototipo de agente de inteligencia artificial orientado a la asistencia en tiempo real de los operadores del call center de la empresa Domicity S.A.S., dedicada a la gestión de pedidos a domicilio. El proyecto surge a partir de la identificación de problemáticas operativas relacionadas con la alta dependencia de los supervisores, la dispersión del conocimiento institucional y el aumento en los tiempos promedio de atención, factores que afectan la productividad y la consistencia de la información brindada a los clientes. Para abordar esta situación, se llevó a cabo un análisis detallado del funcionamiento actual del call center, apoyado en revisión documental y encuestas aplicadas a la totalidad de los operadores. A partir de este diagnóstico, se evidenció la necesidad de centralizar el conocimiento interno y facilitar su acceso durante las llamadas, reduciendo interrupciones y sobrecarga operativa. El marco teórico del proyecto abarca conceptos fundamentales como inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural, agentes conversacionales y técnicas de recuperación de información, los cuales sustentan la propuesta tecnológica. Tras un análisis comparativo de distintos modelos de IA aplicables a entornos de call center, se seleccionó un enfoque basado en modelos generativos de lenguaje, dada su capacidad para comprender consultas en lenguaje natural, mantener el contexto y ofrecer respuestas coherentes y flexibles. El prototipo propuesto integra tecnologías como Whisper para el reconocimiento de voz y GPT-4 para la comprensión y generación de lenguaje, organizadas en una arquitectura modular que facilita su escalabilidad e integración con sistemas internos. Finalmente, el modelo es validado mediante simulaciones, demostrando su potencial para reducir los tiempos de consulta, disminuir la carga sobre los supervisores y mejorar la homogeneidad de las respuestas, contribuyendo así a la eficiencia operativa y a la transformación digital de Domicity S.A.S
Resumen en inglés
This undergraduate thesis develops a prototype of an artificial intelligence agent designed to provide real-time assistance to call center operators at Domicity S.A.S., a company specializing in home delivery orders. The project arose from the identification of operational problems related to high supervisor dependency, the dispersion of institutional knowledge, and increased average handling times—factors that negatively impact productivity and the consistency of information provided to customers. To address this situation, a detailed analysis of the call center's current operations was conducted, supported by document review and surveys administered to all operators. This analysis revealed the need to centralize internal knowledge and facilitate its access during calls, thereby reducing interruptions and operational overload. The project's theoretical framework encompasses fundamental concepts such as artificial intelligence, natural language processing, conversational agents, and information retrieval techniques, which underpin the proposed technology. Following a comparative analysis of various AI models applicable to call center environments, a generative language model approach was selected due to its ability to understand natural language queries, maintain context, and provide coherent and flexible responses. The proposed prototype integrates technologies such as Whisper for speech recognition and GPT-4 for language understanding and generation, organized in a modular architecture that facilitates scalability and integration with internal systems. Finally, the model was validated through simulations, demonstrating its potential to reduce query times, decrease the workload on supervisors, and improve response consistency, thus contributing to operational efficiency and the digital transformation of Domicity S.A.S.
