La IA empieza a operar en las distribuidoras de gas: Redengas pasó de los chatbots a ejecutar procesos

La inteligencia artificial comienza a incorporarse a la operación cotidiana de las distribuidoras de gas. Un caso concreto es el de Redengas, que puso en funcionamiento un agente desarrollado por Laburen.com para unificar la atención al cliente y parte de la gestión de cobranzas.

El sistema funciona a través de WhatsApp y correo electrónico como un único punto de contacto. Aunque internamente diferencia los distintos tipos de gestión, para el usuario se presenta como un solo agente.

Entre sus funciones, puede consultar saldos y facturas pendientes, informar vencimientos y medios de pago, brindar asistencia para utilizar la Oficina Virtual, analizar el consumo ante un reclamo, recibir comprobantes y registrar promesas de pago.

La principal diferencia con un chatbot tradicional está en la capacidad de actuar. Mientras un asistente informativo responde consultas frecuentes y deriva los casos que requieren acceder a otros sistemas, el agente implementado por Redengas puede consultar información de la cuenta, aplicar reglas del negocio y acompañar distintas etapas de una misma gestión.

El objetivo es evitar que el usuario tenga que repetir información cuando una consulta atraviesa diferentes instancias.

La incorporación de este tipo de herramientas responde a una situación habitual en las distribuidoras de servicios públicos. Después de la emisión de facturas, los cambios tarifarios o los vencimientos se producen picos de consultas relacionadas con facturación, consumo, medios de pago y comprobantes.

En los esquemas tradicionales, esas gestiones suelen estar distribuidas entre distintas áreas y canales, como atención al cliente y cobranzas. Para el usuario se trata de una única gestión, pero para la empresa puede implicar la intervención de diferentes equipos y sistemas.

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Límites y control humano

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El sistema también cuenta con criterios para determinar cuándo no debe resolver un caso por su cuenta. Por ejemplo, para analizar un reclamo de consumo compara el mismo período de años anteriores y no el mes inmediatamente anterior. La razón es evitar comparaciones entre estaciones diferentes que puedan llevar a conclusiones erróneas.

Cuando la diferencia detectada es significativa, el caso es derivado a una persona del equipo.

También existen situaciones en las que la derivación es inmediata. Si una consulta involucra olor a gas, una fuga o una conexión irregular, el agente interrumpe cualquier flujo comercial y deriva al usuario a los canales de emergencia.

El objetivo es que el sistema pueda reconocer los límites de su intervención y determine cuándo debe pasar el caso a una persona. Actualmente, cinco personas destinan alrededor de 800 horas mensuales a estas tareas. Redengas proyecta liberar 480 horas por mes, equivalentes a hasta 5.760 horas al año.

La estimación apunta a que ese tiempo pueda destinarse a reclamos complejos, excepciones y otras tareas que hoy quedan relegadas por el volumen de consultas repetitivas.

Se trata, de todos modos, de una proyección preliminar que deberá ser contrastada con los datos reales de utilización una vez que el agente alcance su funcionamiento en régimen. El resultado dependerá del volumen de consultas, de la adopción del canal por parte de los usuarios y del porcentaje de casos que puedan resolverse sin intervención humana.

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Un modelo que puede extenderse al sector energético

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El esquema implementado por Redengas responde a problemas que también aparecen en otros servicios públicos, como electricidad, agua y telecomunicaciones: grandes volúmenes de consultas repetitivas, áreas fragmentadas y picos de demanda en determinados momentos.

La incorporación de agentes de inteligencia artificial conectados con los procesos internos busca absorber parte de ese volumen y liberar tiempo de los equipos para atender reclamos complejos, negociaciones y excepciones.

En ese sentido, el cambio no apunta únicamente a responder consultas con mayor velocidad, sino a definir qué gestiones puede realizar un sistema de manera autónoma y cuáles requieren la intervención de una persona.

“El valor no está en que un agente conteste más rápido, sino en que sepa hasta dónde puede resolver solo y cuándo tiene que pasarle el caso a una persona”, señaló Sebastián Rinaldi, fundador de Laburen.com.