La IA revoluciona la gestión de campo en telecomunicaciones, automatizando interacciones y optimizando recursos para mejorar la eficiencia y la experiencia del cliente

Gracias a la inteligencia artificial (IA) es posible mejorar la asignación de técnicos, agilizar la comunicación entre el equipo de campo y el centro de operaciones, y proporcionar asistencia técnica basada en datos. 

Estas innovaciones reducen los costes operativos y optimizan el servicio, alineándose con las preferencias de los usuarios, que cada vez buscan mayor eficiencia y menor interacción directa con el operador.

¿Cómo aplicar la IA en la gestión de actividades de campo?

En la gestión de campo, la inteligencia artificial puede gestionar interacciones con clientes a través de múltiples canales, como voz, WhatsApp y chat. Mediante el uso de chatbots y asistentes virtuales, las empresas pueden ofrecer soporte continuo, responder preguntas frecuentes y resolver problemas básicos sin intervención humana. Esto reduce la carga en el back office y mejora la eficiencia y la satisfacción del cliente, ya que proporciona respuestas rápidas y precisas.

Ante esta afirmación, surge una pregunta natural: ¿cómo se relaciona esto con las tareas de campo? La respuesta es sencilla: cuantas menos actividades deriven en trabajo de campo, más eficiencia se logrará en la estructura de costes operativos.

Aunque los datos varían según el operador y la región, se estima que entre el 20 % y el 40 % de las llamadas a los centros de atención al cliente de telecomunicaciones corresponden a problemas técnicos, ya sea por fallos en la infraestructura física en redes fijas o por incidencias de cobertura y señal en redes móviles.

Las visitas fallidas representan una fuente de pérdidas económicas para los operadores. Tareas sencillas, como la coordinación de una visita técnica, pueden ser fácilmente gestionadas con IA, ya que permite automatizar el proceso de contacto con el cliente para confirmar la visita del técnico, enviando comunicaciones a través de distintos canales de forma proactiva. Esto garantiza la disponibilidad del cliente, minimiza cancelaciones de última hora y mejora la experiencia del usuario.

Los reagendamientos también pueden ser optimizados con inteligencia artificial, ofreciendo al cliente mayor flexibilidad y conveniencia.

Otra aplicación clave es la confirmación en tiempo real de la ubicación del técnico. Mediante tecnologías de geolocalización y análisis de datos, la IA puede garantizar que el técnico llegue al lugar correcto y a tiempo, reduciendo errores y tiempos de espera. Esto optimiza la planificación, las rutas y los desplazamientos, beneficiando tanto a los técnicos como a los clientes.

Cómo mejora la IA la asistencia al equipo de campo

La comunicación entre el equipo de campo y el Centro de Operaciones de Red (NOC) se optimiza con la ayuda de la IA, que facilita la actualización en tiempo real de las novedades de las visitas y los resultados obtenidos para mejorar la eficiencia operativa y reducir errores y malentendidos, proporcionando datos precisos para una mejor toma de decisiones.

Mantener la integridad de la información sobre los equipos y configuraciones instalados suele ser un reto. La IA puede actualizar automáticamente la documentación de cada visita en los sistemas, registrando detalles del trabajo realizado y evidencia fotográfica, ayudando a facilitar la transparencia, evitar errores y reducir la necesidad de intervención del back office.

Asimismo, las tareas sencillas de back office que apoyan el trabajo de campo pueden ser asistidas por nuevas tecnologías. La IA también permite ejecutar procedimientos de red automatizados, como dar de alta a nuevos clientes o realizar pruebas de reparaciones, asegurando que todo esté en orden antes de que el técnico se retire.

Otra ventaja clave es la asistencia técnica en tiempo real. La inteligencia artificial puede integrar una base de conocimiento conectada a los sistemas de aprovisionamiento y otras plataformas, guiando a los especialistas en procedimientos técnicos y resolución de problemas sobre el terreno para mejorar la precisión y rapidez en la ejecución de tareas, reducir la necesidad de soporte adicional y permitir que los técnicos sean más autónomos.

Un paso más allá es la integración de la IA aplicada a la gestión del trabajo de campo con las capacidades de las redes autónomas. Aunque este artículo no profundiza en este escenario, está claro que la expectativa de los diferentes actores del sector telco es lograr mejoras sustanciales en eficiencia, precisión, reducción de fallas y calidad del servicio.

Métricas clave para medir el impacto de la IA en la gestión de campo

La implementación de inteligencia artificial en la gestión de campo genera beneficios medibles y cuantificables. Por ello, la pregunta clave es: ¿dónde medimos el impacto de estas implementaciones?

A continuación, se presentan algunas métricas que pueden analizarse antes y después de la adopción de IA. Para obtener una visión precisa de las mejoras alcanzables, es fundamental comprender el contexto de los procesos y la tecnología que respalda las actividades de gestión de campo en la organización.

(*) Datos de referencia tomados de mediciones en diferentes casos de uso aplicados. Siempre es necesario entender el contexto de la organización, el nivel de automatización de los procesos y la tecnología que los soporta para calcular una expectativa de ROI.

Conclusiones

La inteligencia artificial está redefiniendo la gestión de actividades de campo, aportando mejoras en eficiencia operativa, reducción de costes y calidad del servicio. Sin embargo, su éxito no depende solo de la tecnología, sino de su correcta integración en los procesos, la calidad de los datos y la capacitación del equipo.

Para ello, es fundamental un enfoque integral que combine conocimiento del negocio y expertise tecnológico. Identificar los partners adecuados, adaptar procesos alineados con la IA y evaluar el retorno de la inversión (ROI) son pasos esenciales para lograr una implementación efectiva.