IA al servicio de las personas: cómo en Sarenet mejoramos el soporte técnico sin perder cercanía

En un momento en el que muchas organizaciones apuestan por automatizar completamente su atención a la clientela, en Sarenet hemos decidido seguir otro camino: aprovechar las capacidades de la IA, pero sin renunciar a uno de nuestros valores diferenciales más reconocidos por quienes confían en nuestro equipo: el soporte técnico directo.

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A lo largo de estos años, el soporte técnico ha sido uno de los pilares mejor valorados de nuestros servicios. No como una simple función operativa, sino como una forma de relación basada en el conocimiento, la escucha activa y la implicación real con los retos técnicos de cada cliente.

Por eso, en lugar de sustituir esa relación con herramientas automáticas o chatbots impersonales, hemos iniciado un proyecto para integrar la IA como refuerzo. La idea no es reemplazar a quienes están al otro lado del teléfono o del sistema de tiques. Es darles mejores herramientas para que puedan resolver consultas más complejas en menos tiempo y con más contexto.

¿Cómo lo estamos haciendo?

El proyecto se basa en la combinación de modelos open source de procesamiento del lenguaje natural y técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG). Esto nos permite ofrecer respuestas técnicas más precisas y contextualizadas, en tiempo real y adaptadas al lenguaje propio de nuestros servicios. Uno de los objetivos clave del proyecto es entrenar los modelos con nuestra propia terminología, aquella que usamos a diario dentro del equipo técnico y que muchas veces no se recoge en herramientas genéricas.

El enfoque va más allá de tener un buscador sofisticado. Al combinar estos modelos con nuestros propios repositorios de conocimiento, estamos diseñando un sistema que facilita a las personas del equipo encontrar soluciones más rápidamente, sin perder tiempo buscando entre múltiples fuentes o preguntando a otras áreas. Esto se traduce directamente en una atención más ágil, especialmente cuando se trata de resolver incidencias complejas.

Además, en este proyecto también estamos considerando el impacto energético de los modelos. La eficiencia computacional es una preocupación creciente, y creemos que es posible encontrar un equilibrio entre precisión en las respuestas y sostenibilidad operativa.

Este es solo el comienzo de un camino que queremos recorrer con sentido: utilizar la IA para mejorar lo que ya hacemos bien, no para deshumanizarlo. Apostamos por una tecnología que potencie la experiencia, la especialización y la capacidad de respuesta de las personas que forman parte del equipo.

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Este post se ha redactado a partir de la entrevista a Ainara Urrutikoetxea, directora general de la Fundación Sarenet.