Creadora
Practica
El chatbot está diseñado para interactuar con los ciudadanos de forma natural y automatizada, brindando respuestas a consultas sobre determinados servicios. Utiliza un motor de inteligencia artificial generativa que procesa el lenguaje natural y genera respuestas claras, concisas y relevantes.
El chatbot funciona a partir de un sistema de prompts personalizados, que definen los límites de la información que puede proporcionar. Estos prompts sirven para estructurar las interacciones y garantizar que las respuestas estén alineadas con los datos y limitaciones del servicio, evitando que se invente información o que dé respuestas que quedan fuera del ámbito de actuación del chatbot.
El conocimiento base del chatbot proviene de dos fuentes principales:
• Preguntas Frecuentes (FAQs): el chatbot se entrena inicialmente con una base de datos de preguntas frecuentes. Estas FAQs, que se encuentran en la web, contienen las consultas más comunes realizadas por los ciudadanos, y están actualizadas con la información más reciente del servicio en cuestión. Esto permite al chatbot ofrecer respuestas rápidas y precisas.
• Tickets recurrentes: el chatbot también aprende a partir del análisis de tickets históricos de soporte que los ciudadanos han abierto con el servicio.
El chatbot se adapta continuamente a nuevas consultas mediante un sistema de retroalimentación. Cada vez que un usuario hace una pregunta que no está cubierta en las FAQs o tickets, el chatbot registra la interacción para que los equipos de soporte puedan actualizar su base de conocimiento. A medida que emergen nuevas dudas o procedimientos, las preguntas que generan más consultas se añaden al chatbot para garantizar respuestas actualizadas.
El chatbot ofrece respuestas en tiempo real y puede proporcionar una respuesta inmediata basada en su conocimiento o bien redirigir al usuario a recursos externos (mediante enlaces web).
En resumen, el chatbot de soporte ciudadano con IA generativa opera mediante un sistema de prompts personalizados que acotan la información relevante y utilizan un conocimiento generado a partir de FAQs y tickets recurrentes del servicio. Este enfoque garantiza respuestas precisas y eficientes para consultas frecuentes, adaptándose continuamente para ofrecer un mejor servicio a la ciudadanía.
Objetivos
El objetivo principal de esta iniciativa es crear un chatbot interactivo y eficiente, impulsado por IA generativa, para proporcionar soporte a la ciudadanía sobre los Servicios que ofrece la AOC (servicios de identificación, representación y gestión de notificaciones electrónicas) y así mejorar el acceso a la información, reducir las consultas que recibe el equipo de soporte a usuarios y por tanto reducir los tiempos de espera, ampliar la disponibilidad del servicio y optimizar el uso de recursos.
En definitiva, el chatbot de soporte busca mejorar la experiencia de la ciudadanía al interactuar con servicios públicos mediante el uso de IA generativa, haciéndolo más accesible, ágil y eficiente.
Resultados, Alcance e Impacto
Desde su puesta en marcha en el mes de mayo, el chatbot ha demostrado un impacto positivo en el soporte a usuarios. Con un promedio de 11.575 usuarios mensuales, el sistema se ha convertido en una herramienta de consulta recurrente y eficaz, proporcionando respuestas inmediatas y optimizando los tiempos de atención. Los resultados muestran una tasa de acierto del 87,33%, lo que indica que el chatbot puede resolver una amplia variedad de consultas de manera satisfactoria, mejorando la experiencia de usuario.
Otro de los resultados ha sido la disminución de tiquets de soporte que se han recibido en los últimos meses. Si bien es cierto que el chatbot no ha sido el único cambio en este tiempo, se cree que parte de la disminución se puede atribuir a su puesta en marcha.
Escalabilidad y Retos Futuros
Escalabilidad: Expandirse a más servicios, integración multicanal, soporte multilingüe, mejora continua mediante el aprendizaje automático.
Retos: precisión y mantenimiento de la información; la incorporación de nuevos servicios a su ámbito de respuesta, en muchas ocasiones con similitudes entre ellos, genera un mayor esfuerzo de entrenamiento; riesgo relacionado con el tratamiento de datos personales si el usuario/a introduce datos personales innecesarios en el servicio.