Portal de Analítica de Voz e Inteligencia Conversacional
Espacio de trabajo unificado para la evaluación de contención del Voicebot de LATAM Airlines. Este portal consolida el diagnóstico de la muestra aleatoria de 300 interacciones que sufrieron desvío (fallback) hacia agentes humanos tras haber sido clasificadas de forma posterior como "Información" (ej. BAGGAGE_INFORMATION, RECORD_LOCATOR) por el robot de IA de PCA (Post Contact Analysis).
AND category = "INFORMACION_DE_VIAJE"
AND t.second_category IN ("FRANQUICIA_EQUIPAJE", "CONSULTA_PNR_TKT", "DOCUMENTACION_VIAJE", "INFO_VUELO")
📊 Análisis de Fallback General
Estudio cuantitativo de la muestra de 300 llamadas. Evalúa las métricas operativas clave del Contact Center, la distribución por semanas del tráfico de fallback, la tasa de resolución del agente (FCR), el Net Promoter Score (NPS) y propone la taxonomía inicial de causas de error del Voicebot.
🔍 Análisis de Correlación Voicebot vs Robot PCA
Auditoría profunda sobre la precisión de comprensión del Voicebot. Mapea y cruza la intención que detectó el bot durante la llamada con la necesidad real del cliente clasificada por el robot de IA de Post Contact Analysis (PCA) tras finalizar el contacto. Incluye la matriz de confusión y un buscador interactivo para auditar logs y transcripciones específicas.
📋 Buscador y Registros de Muestra
Buscador interactivo con la totalidad de los 300 registros de la muestra. Permite auditar las transcripciones, diálogos del Voicebot, resoluciones del agente y aislar consultas mediante el filtro de transacciones estrictas.
Objetivo del Estudio Conversacional
En LATAM Airlines operamos un Voicebot de primera línea en nuestro Contact Center para atender consultas de forma autónoma. Este estudio se enfoca en analizar 300 conversaciones que terminaron en un agente humano. Tras finalizar cada llamada, el robot de IA de Post Contact Analysis (PCA) clasificó de forma posterior estas interacciones en la categoría macro de "Información" (ej. políticas de equipaje, estado de vuelo, requerimientos de viaje). Por su naturaleza determinista, estas consultas debieron ser resueltas por el Voicebot sin intervención de un agente humano. Al contrastar lo que el robot PCA clasificó al final de la llamada con la interacción que el bot tuvo en caliente (donde clasificó 80% como transaccional), podemos auditar las brechas y fallas de contención de la experiencia conversacional.
El portal permite auditar las fallas y fugas divididas en tres horizontes clave:
- Problemas de Diseño y API: Exigencia rígida de entidades (ej. PNR obligatorio en RECORD_LOCATOR) que causa fallas cuando el cliente no tiene el código de reserva.
- Over-triggering y Calibración: Mismatches de NLU en tiempo real donde palabras clave gatillan intenciones incorrectas del bot (ej. "Compré un pasaje y quiero cambiarlo" gatilla compra en lugar de cambio).
- Evolución Tecnológica: Un roadmap estructurado que define la calibración a corto plazo y la migración a largo plazo a arquitecturas de Agentic AI (GenAI con Tool-Calling) integrados a Sabre y CRM.