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Análisis de Correlación: Voicebot vs Clasificación PCA (Muestra n=300)

Squad Hyperion  |  Contact Center Intelligence  |  Mayo 2026

Estudio de Falso Positivo
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Hallazgo Crítico: Alta Discordancia de Intenciones (58.7% Mismatch Completo)

El análisis revela una correlación extremadamente baja entre la conversación del tramo Bot (BOT_TRANSCRIPTION) en tiempo real y el motivo real de la llamada que el robot de IA de Post Contact Analysis (PCA) clasificó de forma posterior tras finalizar el contacto. De las 300 llamadas clasificadas de forma posterior por el robot de IA de PCA como "Información" (ej. BAGGAGE_INFORMATION, RECORD_LOCATOR), 176 casos (58.7%) sufrieron un desvío total de categoría (Falso Positivo) con respecto a lo que el Voicebot interpretó en caliente (donde clasificó 80% como Transaccional operativo), mientras que solo el 20.7% coincidió con precisión en el subproceso. Este desalineamiento explica directamente el alto fallback hacia agentes humanos y provoca ineficiencia operativa, sumando hasta +47 segundos de tiempo promedio de atención (AHT) por llamada y disminuyendo un 7.5% la tasa de resolución (FCR).

Crítico
Falso Positivo (Mismatch)
57.3%
176 de 300 llamadas
Óptimo
Coincidencia Total
21.7%
62 de 300 llamadas
Mejorable
Coincidencia de Tema (Subcat Mismatch)
10.7%
31 de 300 llamadas
Atención
Falla de NLU (Sin Categoría)
10.3%
28 de 300 llamadas
Alineación de Entradas vs Desviaciones
Falso Positivo Absoluto (TOTAL_MISMATCH) 176 (58.7%)
Coincidencia Perfecta (TOTAL_ALIGNMENT) 62 (20.7%)
Coincidencia General, Diferente Proceso 31 (10.3%)
Fallo del NLU / Silencio (NLU_FAILURE) 28 (9.3%)
Bypass - Solicitud de Agente Directo 3 (1.0%)
Nota de Alineación: El desvío (mismatch) representa que el Voicebot clasificó la llamada bajo un nodo de "Información" (ej. BAGGAGE_INFORMATION) pero el cliente en realidad requería realizar una transacción (ej. CHANGE, BAGGAGE_PURCHASE) o tenía una consulta no relacionada.
Impacto Operativo del Desalineamiento NLU

Comparación de KPIs en Contact Center según la precisión de la categorización del Voicebot. Los errores de comprensión e intención degradan los tiempos y la resolución.

AHT Promedio (Tiempo de Atención)

472.3s Alineado
491.9s Mismatch
Un mismatch de intención genera un aumento de +19.6s de conversación con el agente. En NLU_FAILURE, el AHT sube a 519.2s (+46.9s).

Tasa de Resolución (FCR%)

76.7% Alineado
71.7% Mismatch
La resolución en primer contacto cae 5.0 puntos si el bot desvía al cliente incorrectamente, y cae 14.6 puntos en desviaciones de subcategoría.
FCR por Alineación Perfecta 76.7%
FCR por Mismatch Completo 71.7%
Top 5 Tipos de Mismatch (Falso Positivo Más Frecuentes)
Categoría que etiquetó el Voicebot Categoría Real de la Necesidad (PCA - Robot de IA) Casos (N) % de la Muestra Causa del Fallo Conversacional
FLIGHT_ITINERARY RECORD_LOCATOR 18 6.0% El NLU falló al detectar el tema y derivó por defecto.
PURCHASE RECORD_LOCATOR 16 5.3% Cliente compró pasaje y busca confirmar su PNR, el bot lo mantiene en flujo de compra estándar.
CHANGE RECORD_LOCATOR 12 4.0% El NLU falló al detectar el tema y derivó por defecto.
CHECK_IN RECORD_LOCATOR 5 1.7% El NLU falló al detectar el tema y derivó por defecto.
CLAIM OTHER_INQUIRY 5 1.7% El NLU falló al detectar el tema y derivó por defecto.
RECORD_LOCATOR FLIGHT_ITINERARY 5 1.7% El NLU falló al detectar el tema y derivó por defecto.
OTHER BAGGAGE_INFORMATION 5 1.7% El NLU falló al detectar el tema y derivó por defecto.
CHANGE FLIGHT_ITINERARY 5 1.7% El NLU falló al detectar el tema y derivó por defecto.
Matriz de Confusión: Categoría Voicebot vs Categoría Real PCA (Robot de IA)

Las filas representan la categoría asignada por el Voicebot en tiempo real. Las columnas representan la categoría real clasificada por el robot de IA PCA (Post Contact Analysis) tras finalizar la llamada. La diagonal refleja coincidencia. Las celdas fuera de la diagonal indican desviaciones (mismatch). Pasa el cursor sobre las celdas para ver los cruces detallados.

Cat. Voicebot \ Real PCA (Robot IA) ACCOUNTALLOWED_ITEMSBAGGAGE_INFORMATIONBAGGAGE_ISSUESBAGGAGE_PURCHASECHANGECHECK_INCONTACT_INFOFFP_BENEFITSFLIGHT_ITINERARYMINORSOTHER_INQUIRYPETSPURCHASERECORD_LOCATORREFUNDSEATS
ACCOUNT1-1--1--2-----4--
ALLOWED_ITEMS--5-2------------
BAGGAGE_INFORMATION--2019------------
BAGGAGE_ISSUES--513---------1--
BAGGAGE_PURCHASE--7-8------------
CHANGE--1-11--2523-112-1
CHECK_IN----1-2-12-1--5--
CLAIM-11---1-11-5--31-
FFP_BENEFITS--2-11-----------
FLIGHT_ITINERARY--1-2-11-51--218--
MINORS------1---5--12--
OTHER--5--14-2137--5--
PETS------------1-1--
PURCHASE3---513--41--516--
RECORD_LOCATOR1---1-11-5----15--
REFUND--1--------2--21-
SEATS-------1---------
UNCLASSIFIED1-71511-1215--6--
Leyenda de Intensidad: Coincidencia Correcta Alta (Diagonal) Coincidencia Correcta Baja (Diagonal) Desvío Frecuente Alto (≥ 10 casos) Desvío Moderado (4-9 casos) Desvío Leve (1-3 casos)
Explorador de Casos y Transcripciones (n=300)
Solo Mismatches
Mostrando 300 de 300 interacciones
Alineación Categorías Transcripciones y Logs de Llamada
Diagnóstico de Causas Raíz y Fugas del Voicebot
🔴 Fuga por Extracción de Entidades Rígida (RECORD_LOCATOR - 8.0%)
Prioridad Alta

El 100% de los fallos de contención en el flujo de RECORD_LOCATOR ocurre porque el cliente no tiene a mano su código de reserva (PNR de 6 letras). El Voicebot actual solicita el PNR como parámetro obligatorio y bloquea la llamada si no se extrae correctamente. Al no contar con una alternativa conversacional (búsqueda dinámica por Nombre, Apellidos, Fecha y Ruta), el bot deriva forzadamente al cliente a un agente humano, incrementando la carga del Contact Center en consultas puramente informativas.

Ejemplo de Conversación (ID: 997794fa-f39c...):
Motivo del cliente (PCA): Desea el número de tiquete de su madre para vuelo Bogotá-Miami, comprado vía Delta pero operado por LATAM. No tiene PNR.
Fallo en Bot: El bot se queda solicitando el PNR repetidamente. El cliente solicita hablar con asesor, derivando a cola humana.
🔴 Sensibilidad Extrema a Palabras Clave y Over-triggering en NLU
Prioridad Alta

El motor NLU actual presenta una sensibilidad descalibrada, gatillando intenciones basándose en palabras sueltas. Por ejemplo, la mención de "compré un tiquete hace dos meses y quiero cambiarlo" gatilla la intención PURCHASE_STANDARD (Compra de tiquete) en lugar de CHANGE (Modificación). Del mismo modo, consultas sobre transporte de perfumes o líquidos en equipaje de mano gatillan CLAIM_CREATION (Creación de Reclamos) al contener la palabra "control" o "reclamo".

Ejemplo de Conversación (ID: 8):
Motivo del cliente (PCA): Consultar si puede llevar dos colonias de 100ml en el equipaje de mano.
Fallo en Bot: El bot clasifica la llamada erróneamente como CLAIM_CREATION (Creación de reclamo) y ofrece flujos de quejas en lugar de responder sobre límites de equipaje.
🟠 Falta de Integración con APIs de Terceros y Políticas LATAM Pass
Prioridad Media

Consultas relativas a beneficios del Club LATAM Pass, tarjetas asociadas y acumulación de millas tienen un FCR del 0.0% en el Voicebot, derivando inmediatamente. El bot carece de servicios web (APIs) integrados que permitan consultar el estatus o saldo del programa en tiempo real de forma segura. Esto provoca que clientes con estatus Premium (Black, Platinum) sean transferidos a agentes humanos, quienes resuelven la consulta leyendo el perfil de LATAM Pass del cliente.

Roadmap de Mitigación y Evolución a GenAI

Propuesta estructurada para reducir el fallback y eliminar la tasa de desvío del 58.7% en un plazo de 12 meses.

Fase 1 — Corto Plazo
Optimización Transaccional
0 - 90 días
  • Búsqueda sin PNR: Permitir búsqueda de reservas en Sabre/Core mediante Nombre, Apellido, Fecha y Ruta.
  • Reenvío Automático: Habilitar reenvío de itinerario por email directamente desde el menú del bot (FLIGHT_ITINERARY).
  • Ajuste de Umbrales NLU: Incrementar umbrales de confianza para evitar falsos positivos y reducir el over-triggering.
Impacto Fallback -24%
AHT Informativas -15s
Fase 2 — Mediano Plazo
Rediseño del Flujo Conversacional
90 - 180 días
  • Gestión de Excepciones: Flujo específico y simplificado para reservas compradas vía agencias (Despegar, Decolar, Skyscanner).
  • Integración LATAM Pass: Consumo seguro de APIs del Club LATAM Pass para resolver estatus del socio en el bot.
  • Captura NPS: Ampliar encuesta NPS de satisfacción post-interacción al 100% de llamadas (hoy solo 4.3%).
Impacto Fallback -15%
FCR General +5.0 pp
Fase 3 — Largo Plazo
Evolución a GenAI y Agentic AI
180 - 365 días
  • RAG sobre Políticas de Equipaje: Integración de LLMs en modo RAG para resolver dinámicamente políticas complejas (bebés, mascotas, líquidos, armas).
  • LLM Router + Tool-Calling: Reemplazo del motor NLU clásico por agentes con capacidad de llamar a Sabre/GDS para resolver RECORD_LOCATOR de forma contextual.
Fallback Objetivo <12%
NPS Promedio >8.5