Aerolínea del Futuro: IA para reducir fricción y escalar la experiencia de usuario

Cómo una aerolínea internacional transformó su call center en un motor de inteligencia operativa mediante IA

El desafío: Un call center al límite, con la necesidad urgente de escalar sin aumentar la operación

Durante 2024, el área de Dominio Operaciones de Vuelo de una importante aerolínea internacional de origen latinoamericano enfrentaba una presión creciente producto del alto volumen de llamadas en su call center de operación diaria.

Con más de 72.000 llamadas anuales en países hispanohablantes y cerca de 300.000 en Brasil, el modelo comenzaba a mostrar señales claras de saturación.

El desafío no era solo operativo: requería entender en profundidad las razones detrás de las llamadas, identificar patrones y reducir la dependencia del canal humano sin afectar la experiencia del cliente.

La oportunidad era clara: transformar cada llamada en información accionable para anticiparse a la demanda y desviar eficientemente los casos hacia canales digitales como el chatbot.

La Solución: Inteligencia Artificial para convertir conversaciones en decisiones

Para abordar este desafío, Imagemaker diseñó e implementó una solución basada en inteligencia artificial que permitió capturar, procesar y transformar las llamadas en insights estratégicos.

La solución combinó tecnologías de clase mundial:

Google Cloud Platform (GCP) Infraestructura y procesamiento escalable, utilizando capacidades avanzadas de speech-to-text para lograr transcripciones precisas incluso en condiciones de audio complejas.

API de ChatGPT Clasificación automática de las transcripciones en categorías relevantes, permitiendo ordenar grandes volúmenes de información de forma eficiente.

Python y FastAPI Desarrollo de una API robusta que orquesta la transcripción, clasificación y disponibilidad de datos.

Langchain Integración de modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT y Gemini para mejorar la precisión y contextualización de las clasificaciones.

Docker Contenerización de la solución para asegurar consistencia, escalabilidad y portabilidad en entornos cloud.

Monitoreo continuo Implementación de mecanismos de observabilidad para optimizar el rendimiento de los modelos y asegurar su mejora constante.

El resultado fue una plataforma capaz de transformar conversaciones en datos estructurados, habilitando una nueva capa de inteligencia sobre la operación.

Nuestro Deployment: Squads ágiles enfocados en velocidad, precisión y escalabilidad

Para llevar esta solución a producción, conformamos squads multidisciplinarios diseñados para combinar capacidades técnicas avanzadas con un fuerte entendimiento del negocio.

Los squads integraban perfiles especializados para diseñar, construir y escalar soluciones basadas en IA como:

• Tech Lead especializado en AI

• Data Engineer

• Backend Developer (Python / FastAPI)

• ML Engineer (NLP & LLMs)

• Cloud Engineer (GCP)

• DevOps Engineer

• QA Engineer

• Product Owner

Estos equipos trabajaron bajo un enfoque ágil, lo que permitió iterar rápidamente sobre los modelos, mejorar la precisión de clasificación y adaptarse a la complejidad operativa del cliente.

Su autonomía y cercanía con el negocio fueron clave para habilitar nuevas capacidades de inteligencia en la operación y acelerar la generación de valor desde etapas tempranas.

Resultado: De operación reactiva a inteligencia predictiva

• Transcripción y clasificación de alta precisión, mejorando significativamente la calidad de los datos disponibles

• Procesamiento en tiempo casi real, habilitando una toma de decisiones más ágil y basada en evidencia

• Reducción del volumen de llamadas, al identificar patrones y derivar consultas recurrentes hacia canales digitales

• Visibilidad de insights clave, permitiendo detectar fricciones y oportunidades tanto en el call center como en canales digitales

• Mayor eficiencia operativa, liberando a los equipos de tareas repetitivas y enfocándolos en casos de mayor valor

Más allá de optimizar la operación, esta solución permitió a la organización evolucionar hacia un modelo más inteligente, donde cada interacción con el cliente se convierte en una oportunidad de mejora continua.

Lo que comenzó como un problema de volumen se transformó en una capacidad estratégica: entender, anticipar y escalar la experiencia del cliente a través de la IA.