Ingeniería de Sistemas · 2026
Prototipo de agente de inteligencia artificial para la asistencia de operadores call center de Domicity SAS
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
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Contenido
- INTRODUCCIÓNp. 9
- DEFINICIÓN DEL PROBLEMAp. 10
- PREGUNTA PROBLEMAp. 10
- OBJETIVOSp. 12
- OBJETIVO GENERALp. 12
- OBJETIVOS ESPECÍFICOSp. 12
- MARCO TEÓRICOp. 14
- ROL DE LOS CENTROS DE LLAMADASp. 14
- ESTRUCTURA Y FUNCIONAMIENTO DE LOS CALL CENTERS TRADICIONALESp. 14
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y AUTOMATIZACIÓN EN LOS CALL CENTERSp. 15
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN)p. 16
- PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN) EN LA ATENCIÓN AL CLIENTEp. 17
- AGENTES CONVERSACIONALES Y CHATBOTSp. 18
- TÉCNICAS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓNp. 19
- MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICABLES AL PROYECTOp. 19
- 3.8.1. MODELOS BASADOS EN REGLAS (RULE-BASED SYSTEMS)p. 20
- 3.8.2. MODELOS DE RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN (RETRIEVAL-BASED)p. 20
- JUSTIFICACIÓN DEL MODELO SELECCIONADOp. 23
- ANÁLISIS BIOMÉTRICOp. 26
- DISEÑO METODOLÓGICOp. 30
- TIPO DE INVESTIGACIÓNp. 30
- ENFOQUE DE INVESTIGACIÓNp. 30
- POBLACIÓNp. 31
- INSTRUMENTOSp. 31
- 5.4.1. VALIDACIÓN DE INSTRUMENTOSp. 31
- VARIABLES DE INVESTIGACIÓNp. 32
- FASES METODOLÓGICASp. 32
- 5.6.1. CONSTRUCCIÓN DEL MARCO TEÓRICO (OBJETIVO 1)p. 32
- LOS SUPERVISORESp. 33
- TIEMPOS DE ATENCIÓN Y CAUSAS DE DEPENDENCIA SUPERVISORIALp. 33
- RESULTADOS DE ENCUETASp. 33
- SITUACIÓN ACTUAL DEL ÁREA OPERATIVA DE DOMICITY S.A.Sp. 41
- DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PROCESO ACTUALp. 41
- 6.1.1. PASO 1. RECEPCIÓN DE LA LLAMADA DEL CLIENTEp. 42
- 6.1.2. PASO 2. IDENTIFICACIÓN DEL TIPO DE SOLICITUDp. 42
- 6.1.3. PASO 3. CONSULTA DEL OPERADOR A LOS MANUALES O CON EL SUPERVISORp. 42
- 6.1.4. PASO 4. REGISTRO DE LA INTERACCIÓN EN DOMISOFT (SOFTWARE PROPIO)p. 43
- 6.1.5. PASO 5. CONFIRMACIÓN DE LA INFORMACIÓN Y CIERRE DE LA LLAMADAp. 43
- DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PROCESO ACTUALp. 41
- PROBLEMÁTICAS RELACIONADAS CON EL RECURSO HUMANOp. 46
- PROBLEMÁTICAS RELACIONADAS CON EL RECURSO ECONÓMICOp. 47
- PROBLEMÁTICAS RELACIONADAS CON LA COMUNICACIÓNp. 47
- PROBLEMÁTICAS RELACIONADAS CON EL RECURSO INFORMATIVOp. 48
- SITUACIÓN ACTUAL EXTERNA, PANORAMA EN OTROS CALL CENTERSp. 49
- RETOS, BRECHAS Y OPORTUNIDADES DE MEJORAp. 49
- 6.8.1. BRECHAS IDENTIFICADASp. 50
- 6.8.2. RETOS ESTRATÉGICOSp. 50
- 6.8.3. OPORTUNIDADES DE MEJORAp. 51
- MODELO ELEGIDO PARA EL PROYECTOp. 54
- ARQUITECTURA GENERAL DEL MODELOp. 54
- 7.1.1. INTERFAZ DE USUARIOp. 55
- 7.1.2. CAPA DE PROCESAMIENTO DE VOZp. 56
- 7.1.3. CAPA DE COMPRENSIÓN Y GENERACIÓNp. 56
- 7.1.4. CAPA DE INTEGRACIÓNp. 56
- 7.1.5. CAPA DE DATOSp. 57
- COMPONENTES PRINCIPALES DEL MODELOp. 58
- 7.2.1. COMPONENTE 1: WHISPER (RECONOCIMIENTO DE VOZ)p. 58
- 7.2.2. COMPONENTE 2: GPT-4 (COMPRENSIÓN Y GENERACIÓN DE LENGUAJE)p. 59
- 7.2.3. COMPONENTE 3: INTERFAZ WEB (HTML, CSS Y JAVASCRIPT)p. 60
- VALIDACIÓN DEL PROTOTIPO MEDIANTE SIMULACIÓNp. 64
- METODOLOGÍA DE SIMULACIÓNp. 64
- RESULTADOS DE VALIDACIÓN SIMULADAp. 64
- CONCLUSIONESp. 67
- Tabla 1. Comparación de modelos aplicables al proyectop. 23
- Tabla 2. Indicadores operativos del call center Domicity S.A.S. (último año)p. 47
- Tabla 3. Resumen de capas del modelop. 61
- Tabla 4. Indicadores obtenidos en la validación del prototipop. 69
- Figura 1. Mapa de clusters del análisis bibliométricop. 28
- Figura 2. Mapa de calor del análisis bibliométricop. 29
- Figura 3. Gráfico de resultados promedio por preguntap. 35
- Figura 4. Gráfico de experiencia de operadoresp. 37
- Figura 5. Comparativo de nivel de experienciap. 38
- Figura 6. Tiempo en revisión de consultasp. 39
- Figura 7. Percepción de dificultad en la informaciónp. 40
- Figura 8. VS entre operación actual contra uso de IAp. 41
- Figura 9. Diagrama UML de flujo lógico del modelop. 47
- Figura 10. Brechas y retos de Domicityp. 55
- Figura 12. Diagrama del modelo propuestop. 67