Overview

Transformando la atención al cliente en entornos de alta demanda

Las empresas de servicios públicos gestionan millones de interacciones al año. Consultas sobre facturación, estados de cuenta, reconexiones y trámites administrativos suelen concentrar la demanda, generando altos costos operativos y largos tiempos de espera.

En este contexto, una de las principales distribuidoras de gas natural de Argentina —con una operación de más de 87.000 clientes atendidos al mes y un promedio de 3.971 interacciones diarias— inició un proceso de transformación digital. El objetivo era claro: migrar consultas repetitivas hacia canales digitales inteligentes, reducir los costos del canal telefónico y resolver los dolores reales de los usuarios sin afectar la calidad de atención.

Junto a Santex, se llevó adelante un profundo proceso de discovery y análisis de negocio utilizando Speech Analytics y procesamiento de lenguaje natural (NLP) sobre más de 1.200 llamadas reales. Esto permitió diseñar una estrategia basada en IA conversacional, optimización de la experiencia de usuario (UX) y un modelo de middleware adaptado a la arquitectura existente, enfocado en la eficiencia operativa y en un retorno de la inversión (ROI) medible.

The Challenge

Cuando los sistemas tradicionales saturan la operación operativa

La organización enfrentaba un escenario complejo: el 46,4% de los contactos se concentraba en el canal telefónico, la vía de mayor costo relativo para el negocio. Tras el análisis de la causa raíz, descubrimos que el Centro de Contacto operaba frecuentemente como una "mesa de ayuda" para subsanar fallas de procesos digitales o logísticos.

Los desafíos principales se agrupaban en tres frentes críticos:

• Cortes y Reconexiones: Clientes con alta urgencia y frustración que llamaban de forma reactiva tras una visita técnica fallida o por la "ansiedad post-pago" (usuarios que regularizaban su deuda y exigían la restitución inmediata del servicio antes de los tiempos sistémicos de acreditación).

• Gestión de Deuda y "Cobranza Inversa": Usuarios con genuina voluntad de pago que terminaban en el canal telefónico porque la factura física se retrasaba en el correo o porque las plataformas web e IVR presentaban barreras de usabilidad.

• Omnicanalidad Frustrada: El análisis del Customer Journey demostró que casi 4 de cada 10 llamadas provenían de clientes que ya habían intentado autogestionarse en la web y habían fracasado, aumentando drásticamente el esfuerzo del usuario.

A esto se sumaba un desafío tecnológico estructural: la interfaz base de la compañía (SAP CIC0) poseía una arquitectura de datos centrada en el activo (Meter-Centric) y no en el cliente (Customer-Centric), lo que imponía una carga cognitiva excesiva a los operadores, quienes debían realizar una minería de datos manual entre múltiples pestañas para entender el historial de cada usuario. El desafío no era simplemente implementar un chatbot informativo; consistía en rediseñar la experiencia de atención de punta a punta.

The Solution

IA conversacional diseñada para resolver, derivar y generar impacto medible

Santex diseñó e implementó un Core AI y una capa de Middleware inteligente capaz de interactuar directamente con los web services existentes de la compañía, evitando la necesidad de un reemplazo costoso del ERP central.

La solución integral transformó el bot informativo tradicional en un Asistente Conversacional Resolutivo con las siguientes capacidades:

• Resolución automatizada en la "Primera Milla": Identificación y validación de la cuenta, reconocimiento del sujeto (titular o tercero) y actualización automática de datos de contactabilidad desde el primer contacto.

• Gestión guiada de procesos críticos: Automatización del flujo base para consultas de deuda, duplicados de facturas y estado del trámite de reconexión en tiempo real.

• Contención inteligente con Fallback Humano: Detección de frustración mediante lenguaje natural y derivación fluida a operadores del CAT (a través de la plataforma Wise CX), transfiriendo todo el contexto de la conversación para eliminar las validaciones redundantes y repreguntas.

• Herramientas para el Operador (Vista 360° Nivel 0): Consolidación de la información clave del cliente en una interfaz única, reduciendo tiempos de atención y categorizando de forma automática los motivos de cierre mediante IA.

The Approach

Una implementación gradual para maximizar la adopción y mitigar riesgos

Para equilibrar la innovación con la continuidad operativa de un servicio esencial, Santex estructuró un roadmap ágil orientado a maximizar el time-to-value bajo la premisa de: "Primero funcionar, luego entender, después automatizar y finalmente consolidar".

El despliegue progresivo se planificó en fases mensuales:

1. Fundaciones e Integración: Conexión del Core AI con los canales digitales actuales (WhatsApp y Web Bot) a través de Wise CX.

2. Protocolo de Identidad e Inteligencia: Habilitación de las capacidades de NLP para interpretar intenciones, contextos complejos y validar identidades de manera segura.

3. Autonomía Operativa: Despliegue de los Agentes AI de Back Office para resolver los flujos transaccionales del "camino feliz" sin intervención humana.

4. Estabilización y Piloto Comercial: Consolidación de un MVP técnico repetible y defendible ante las áreas de IT, Negocio y Seguridad.

Business Impact

Resultados que transforman la eficiencia operativa y el ROI del negocio

La combinación de estrategia de producto, inteligencia artificial y diseño centrado en el usuario permitió modelar un impacto financiero y operativo directo para la organización, sustentado bajo un marco sólido de OKRs:

• TIR Anualizada Efectiva del 71,46% proyectada en el análisis de Retorno de Inversión.

• Periodo de repago (Payback) estimado de 2,25 años, logrando un ROI acumulado del 204,6% en el horizonte analizado.

• Reducción estructural de costos del CAT: Migración masiva de interacciones de bajo valor (consulta de saldos, solicitud de duplicados) hacia canales digitales automatizados disponibles 24/7.

• Descompresión del canal de urgencias: Al habilitar la consulta proactiva del estado de las reconexiones técnicas, se evitó que los trámites administrativos saturaran las líneas críticas de emergencias.

• Optimización del Tiempo Medio de Operación (TMO): Eliminación de la sobrevalidación sistemática de datos gracias a la trazabilidad del Middleware y la precarga inteligente de contexto para los agentes humanos.

Este proyecto demuestra que la IA generativa no requiere transformar la infraestructura core desde cero para generar eficiencias millonarias; la clave está en conectar la inteligencia de manera estratégica donde el cliente y la operación más lo necesitan.