Endesa integra una solución de Inteligencia Artificial en el canal de voz

Jorge Honorio Domínguez, responsable de Gestión de Partners, Tecnología e Innovación en Endesa.Endesa recibió el Premio Estratégico a Mejor Proyecto de Innovación en la última edición de los Premios Excelencia Relación con Clientes. El proyecto galardonado (Voice Channel), se centra en la plataforma de Inteligencia Artificial (IA) de IBM, Watson Assistent en el contact center de Endesa, creando un agente virtual para el canal de voz. Junto a esta iniciativa, Endesa también ha puesto en marcha un Programa de Gestión del Cambio para los agentes, con el fin de especializarles en tareas determinantes para la compañía. Para conocer aun poco más a fondo todo ello, hablamos con Jorge Honorio Domínguez, responsable de Gestión de Partners, Tecnología e Innovación en Endesa.

Este premio es el reconocimiento a un trabajo en el que se ha invertido un año y medio hasta su puesta en explotación. “Como indica la propia categoría del premio, reconoce que somos pioneros en una línea de trabajo en la que hasta ahora todo lo que se estaba haciendo de integración en el contact center relacionado con la IA se hacía en canales digitales. Y nosotros hemos ido un paso más allá y hemos integrado una solución basada en IA en el canal voz”, apunta Jorge Honorio.

Relación Cliente: ¿En qué consiste exactamente este proyecto?
Jorge Honorio:
Voice Channel es una iniciativa en la que hemos diseñado una estrategia para todos los canales de voz. En el caso del teléfono, nuestro objetivo era integrar la solución de IA como si fuera un agente más. Hoy en este canal, tenemos establecido un nivel básico, que se atiende con modalidad autoservicio con una IVR; un nivel medio, donde la interacción con el agente no es determinante pero la gestión es más compleja y donde utilizamos el agente virtual, y un tercer nivel donde la atención del agente sí es determinante (estamos hablando de ventas, quejas, reclamaciones o retención de clientes).

Estos niveles de atención telefónicos los hemos complementado con la apertura de nuevos canales de voz a través de Smart Speaker. Tenemos un canal abierto con Alexa y otro con Google Home. La idea es abarcar todo el abanico de canales de voz.

Relación Cliente: ¿Cómo se ha adaptado Watson Assistent a lo que quería Endesa para crear un agente virtual idóneo para tratar con los clientes de la compañía?
Jorge Honorio:
El proyecto se realizó con metodología Agile y en el mismo, han participado equipos multidisciplinares de Endesa (del departamento de Negocio y Sistemas ) y expertos de IBM. Cada caso de uso o iniciativa que surge se construye conjuntamente, implicando en el mismo diferentes puntos de vista, que enriquece el resultado. Si hubiéramos creado un grupo en Endesa y otro en IBM separados, seguramente los resultados de ambas partes estarían algo distorsionados sobre lo que quieren en realidad los clientes de Endesa.

Lo primero que tuvimos que construir fue un corpus unificado para detectar las intenciones del cliente. Y aquí lo que se hizo fue analizar unas 30.000 llamadas para explorar cómo el cliente se dirigía a nosotros en cada uno de los casos. De aquí seleccionamos unas 500 etiquetas con diferentes intenciones. Luego se elaboraron unos casos de uso en donde identificamos en cuáles de ellos la intervención con un agente no era determinante. A partir de aquí, utilizando la tecnología de Watson, se volvieron a escuchar llamadas de cada uno de los procesos y se crearon los grupos de trabajo que hemos comentado.

La modalidad de trabajo seguida con cada caso de uso, consistía en analizar la llamada y ver cómo se dirigía el cliente a nosotros y a partir de ahí, se construyó un flujo conversacional directamente con Watson.

Relación Cliente: Y una vez hechos esos primeros casos, ¿cómo se va nutriendo el sistema?, ¿qué ajustes se va haciendo teniendo en cuenta las conversaciones con los clientes?
Jorge Honorio.
Al principio, cuando vas a montar un proyecto de este tipo, primero diseñas los casos de uso. Puedes estar un año con el diseño haciendo pruebas en el laboratorio para luego ponerlo en explotación y darte cuenta de que las condiciones no son las mismas que las que habías diseñado. Es una casuística que suele pasar en muchos proyectos.

Nosotros, en el primer caso de uso que lanzamos (copia de facturas), trabajamos medio año. Y cuando pasamos a producción nos dimos cuenta de que todavía teníamos mucho recorrido de mejora.

Ante esta realidad, decidimos cambiar el foco y trabajar con metodología Agile, como ya hemos comentado. Esto nos llevó a hacer una definición básica para cada caso de uso. De esta manera, se saca un piloto controlado, se van gestionando las expectativas y a partir de aquí se empieza a corregir. De este modo, hemos estado sacando casos de uso en períodos de entre cuatro y ocho semanas, según la complejidad.

Una vez los casos de uso salen a producción, vamos haciendo escuchas, analizamos las interacciones, detectamos los errores, y vamos mejorando el aprendizaje de Watson. Cuando detectamos que el sistema está ajustado, se va abriendo el tráfico gradualmente (se puede empezar por tenerlo solo disponible para un 10% de clientes hasta que están más perfeccionadas las respuestas).

(La entrevista completa se puede leer en este pdf del número 83 de Relación Cliente Magazine).