La inteligencia artificial está en todas partes y aquellos ISPs que tienen estructuras que les permiten desarrollos propios la están utilizando para casos como -por ejemplo- la reducción del churn y automatización de la gestión de la red, entre otros.

Iptel, prestador con operaciones en Córdoba y Santa Fe, creo tre soluciones: un modelo predictivo para reducción del churn, una solución de segmentación y una plataforma de análisis de comentarios y reclamos de clientes.

El modelo predictivo para estimar el churn se basa en algoritmos que combinan variables históricas de uso, comportamiento, facturación e interacción con la red y anticipar intervenciones de atención al cliente que mejoren la retención.

La solución de segmentación avanzada permite identificar microsegmentos con comportamientos homogéneos y generar perfiles para campañas de marketing. Utiliza información de uso de la red, volúmenes de consumo y tendencias de navegación, lo que permite optimizar la asignación de recursos comerciales y mejorar la eficacia del área de marketing.

El tercer uso, la plataforma de análisis masivo de comentarios y reclamos mediante IA, procesa grandes volúmenes de texto provenientes de bases de datos internas, como tickets, interacciones de soporte, formularios de reclamos y los clasifica en categorías.

La aplicación de estos modelos permitió reducir en un 50% la tasa de abandono, aumentar un 30% las ventas anuales mediante segmentación y disminuir un 30% la incidencia de reclamos en los primeros ocho meses de uso.

Luego convirtió sus desarrollos internos en una línea de servicios para otros ISPs. Los módulos de predicción de churn y segmentación inteligente se comercializan como consultoría, con precios que varían según el volumen y la calidad de los datos disponibles. Antes de cotizar, la empresa realiza un relevamiento sin cargo de la base del cliente.

El clasificador automatizado de comentarios y reclamos, en cambio, se ofrece bajo un esquema de pago por uso, con valores que parten de USD 0,30 por comentario procesado y se reducen a medida que aumenta el volumen contratado.

Las herramientas ya están en adopción por empresas y cooperativas de la región. El segmento objetivo es el de prestadores TIC con menos de 10.000 abonados, un segmento que, según Iptel, hoy no tiene acceso a este tipo de soluciones a precios razonables. Para los operadores por encima de los 50.000 clientes, existen alternativas en el mercado, pero a valores que suelen ser prohibitivos para prestadores.

En San Juan, ONPOWER avanza en un desarrollo propio de automatización y soporte basado en IA. La empresa formó un equipo de desarrollo interno que trabaja sobre procesos RPA (Robotic Process Automation), integraciones de sistemas y monitoreo automático de sus aplicaciones de gestión de red.

Uno de los objetivos era detectar fallas entre sistemas internos que se caían sin aviso. Para eso desarrollaron un agente integrado a la intranet de la empresa, donde los empleados acceden a través de un chat ubicado dentro de la propia plataforma. El agente supervisa el estado de las aplicaciones internas, facturación, cámaras, sistemas administrativos y, cuando identifica una caída, genera un ticket automático que deriva al equipo de desarrollo. Se trata de un mecanismo de uso interno, es decir que no interviene en la atención del cliente final ni afecta el servicio de internet, sino el funcionamiento de los sistemas que utilizan los propios empleados.

También incorporaron un agente de soporte interno que responde consultas operativas a partir de una base de conocimiento propia con el fin de acelerar tareas administrativas y técnicas dentro de la compañía.

ONPOWER prefirió no utilizar la IA en el canal de atención al cliente: no usan chatbots comerciales y aseguran que no lo harán hasta que la tecnología sea totalmente indistinguible de una interacción humana.

En paralelo a estos desarrollos de IA, crearon un motor de inferencia que analiza eventos en tiempo real y alerta sobre cortes masivos, caídas de PON u OLT, o fallas localizadas en zonas específicas. El sistema cruza datos de red y señales internas para anticipar incidentes antes de que lleguen los reclamos.