Centralización y Transcripción IA de Mensajes de Voz
Aplicación web para centralizar mensajes de voz de diversos back offices con transcripción automática mediante IA (Google Cloud Speech-to-Text), facilitando la respuesta y seguimiento unificado de peticiones.
Mi Rol
Lead RPA & Intelligent Automation Consultant
Tamaño del Equipo
4 personas
Duración
6 meses
El Desafío
La empresa gestionaba más de 20 back offices distribuidos, cada uno con su propio sistema de recepción de mensajes de voz de clientes.
Los equipos de atención al cliente tenían dificultades para priorizar y dar seguimiento a las solicitudes recibidas por voz.
La falta de transcripción automática obligaba a los operadores a escuchar cada mensaje, lo que consumía tiempo valioso y generaba inconsistencias en la interpretación.
No existía un método centralizado para medir tiempos de respuesta ni evaluar la calidad de la atención proporcionada.
Se requería una solución escalable que pudiera manejar hasta 5.000 mensajes de voz diarios con picos en horarios específicos.
La Solución
Desarrollamos una plataforma web que unifica la recepción de mensajes de voz procedentes de múltiples back offices de la corporación.
Diseñamos e implementamos un backend en Python que expone una API REST para el envío de audios, que se procesan de forma asíncrona mediante un sistema de colas.
Integramos Google Cloud Speech-to-Text para la transcripción automática de los mensajes, con optimizaciones específicas para diferentes acentos y dialectos españoles.
Implementamos análisis del tono y sentimiento del mensaje para priorización automática de solicitudes urgentes o con clientes insatisfechos.
Creamos un panel de administración que permite búsquedas avanzadas por contenido transcrito, asignación a agentes, y seguimiento del estado de cada solicitud.
Desarrollamos un sistema de notificaciones y alertas para mensajes no atendidos en los tiempos objetivo.
Implementamos métricas y KPIs para evaluar la eficiencia y calidad del servicio de atención al cliente.
Galería del Proyecto
Dashboard de la aplicación
Panel principal con listado de mensajes y transcripciones
Reproductor de audio con transcripción
Interfaz de reproducción con transcripción sincronizada
Analytics de mensajes
Análisis de volumen, tiempos de respuesta y sentimiento
Arquitectura del sistema
Diagrama de la arquitectura de procesamiento asíncrono
Tecnologías Utilizadas
Python
Desarrollo del backend y procesamiento de audio
Google Cloud Speech-to-Text
Servicio de IA para transcripción automática de voz a texto
FastAPI
Framework para el desarrollo de la API REST
React
Desarrollo del frontend de la aplicación web
Redis
Sistema de colas para procesamiento asíncrono
PostgreSQL
Base de datos para almacenamiento estructurado
Docker
Containerización para despliegue y escalado
Kubernetes
Orquestación de contenedores para alta disponibilidad
Resultados
- Reducción del 50% en tiempo de respuesta al cliente gracias a la centralización y transcripción automática.
- Mejora del 90% en accesibilidad y seguimiento de solicitudes de clientes.
- Capacidad para procesar hasta 5.000 audios diarios con un tiempo medio de transcripción inferior a 2 minutos.
- Aumento del 40% en la productividad de los agentes al eliminar la necesidad de escuchar repetidamente los mensajes.
- Detección temprana de problemas recurrentes mediante análisis de patrones en las transcripciones.
- Reducción de costes operativos estimada en un 35% anual.
Aspectos Destacados
- Implementación de un sistema de análisis de sentimiento que prioriza automáticamente mensajes de clientes insatisfechos.
- Desarrollo de un algoritmo para identificar palabras clave y categorizar automáticamente las solicitudes.
- Creación de un panel de control en tiempo real para supervisores con métricas clave de rendimiento.
- Integración con el CRM existente para vinculación automática con el historial del cliente.
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