A diferencia de las IA tradicionales, que se centran en analizar datos y hacer predicciones, GenAI emplea algoritmos avanzados para generar contenido en diferentes formatos, como texto, imágenes y música, a partir de patrones aprendidos en su proceso de entrenamiento.
En el marco del programa Autonomous Network Journey (ANJ), Telefónica está evaluando cómo aplicar GenAI para transformar sus procesos operativos hacia un entorno más autónomo. Uno de los principales enfoques de este análisis es la gestión de los grandes volúmenes de información técnica con los que trabajan diariamente sus técnicos.
Actualmente, cuando un técnico necesita consultar un tema específico, resolver una cuestión puntual, buscar características de componentes o conocer la secuencia de acciones para solucionar una incidencia, suele invertir una cantidad considerable de tiempo buscando en los manuales de los fabricantes. Estos documentos, a menudo extensos, complejos, a veces poco claros y redactados en diferentes idiomas, complican aún más la tarea. En este escenario, ¿quién no desearía contar con un «compañero» que pudiera ofrecer respuestas inmediatas y precisas?
Para mejorar esta situación, Telefónica España, a través de su área de Tecnología y Configuración de Redes Ópticas, decidió poner en marcha una prueba de concepto (PoC) de un ChatBot de documentación técnica. El objetivo de este proyecto es evaluar la aplicabilidad y los beneficios de contar con una herramienta impulsada por inteligencia artificial que asista a los técnicos en su labor diaria.
El ChatBot desarrollado por Telefónica España ofrece una interfaz intuitiva que permite a los técnicos hacer preguntas de forma natural y en castellano, y recibir respuestas coherentes, precisas y en castellano sobre dispositivos y equipos de la red de transporte, mejorando así su eficiencia operativa.
El ChatBot utiliza GenAI para consultar los manuales técnicos y documentos internos de configuración que han sido previamente proporcionados y genera la respuesta que precisa el técnico. Esta respuesta se realiza en el propio idioma del técnico y tiene referencias a los manuales en los que se ha encontrado la información relevante.
La solución está basada en la metodología RAG (Retrieval-Augmented Generation), una técnica avanzada que combina la recuperación de información relevante con la capacidad de generación de respuestas por parte de un modelo de lenguaje (LLM). Este enfoque es especialmente útil en casos donde la precisión es crucial, como la consulta de manuales técnicos complejos. La integración de RAG en el ChatBot mejora significativamente sus capacidades conversacionales, permitiendo respuestas más completas, contextuales y precisas, lo que optimiza la experiencia de los técnicos en el día a día.
Tras un periodo de entrenamiento y manejo para adaptarlo al tipo de preguntas que suele hacer y demandar los técnicos de Telefónica España, el ChatBot de documentación técnica ha sido un éxito aportando los siguientes beneficios al proceso:
- Automatización de las tareas de consulta: liberando tiempo para que los técnicos se enfoquen en actividades más complejas.
- Mejora la eficiencia en la consulta de documentación técnica. Consumir menos tiempo a las búsquedas en los manuales.
- Respuesta rápida: Proporcionan respuestas instantáneas, mejorando la experiencia del usuario y reduciendo tiempos de espera.
- Escalabilidad: Pueden atender a múltiples usuarios simultáneamente de diferentes áreas.
- Consistencia: Ofrece respuestas uniformes y precisas, asegurando su coherencia.
- Disponibilidad 24/7: Pueden responder a preguntas y brindar asistencia en cualquier momento.
Beneficios y KPI impactados
El futuro de este ChatBot de documentación es prometedor, ya que puede habilitar cualquier tipo de documentos como criterios de ingeniería, alarmas o configuración del plano de control, entre otros. Todo ello centralizado para que sea accesible desde el ChatBot en un único sitio y entorno e integrado con los principales sistemas de operación.
Los beneficios esperados están en torno a 5 ámbitos:
- Aumento de productividad, al dedicarse los técnicos a las tareas de más valor.
- Aumento de la polivalencia de los recursos.
- Acelera la curva de aprendizaje. Ayuda a los nuevos recursos de la organización facilitando su aprendizaje.
- Calidad, claridad y transparencia en las respuestas.
- Comunicación natural con el entorno e incluso en el mismo idioma del técnico.
En cuanto a los KPIs impactados, el reto es grande y se trabaja con foco en los siguientes:
- Tiempo de búsqueda de información.
- Tiempo de resolución de problemas.
- Tiempo de adecuación de un recurso al plano de red/tecnología.
- Porcentaje de acierto de las respuestas y claridad.
Este tipo de iniciativas soportadas en las técnicas avanzadas de GenAI permite integrar IA en los procesos operativos e impulsar la autonomía de nivel 4 de una Operadora.
Próximos pasos
Este tipo de iniciativas, apoyadas en las técnicas avanzadas de GenAI, permiten integrar la IA en los procesos operativos y promover el nivel 4 de autonomía. Además, también se está implantando en otras áreas de la empresa para aumentar la productividad de las ventas, mejorar el NPS y reducir el churn.
Un ejemplo destacado de la implantación de la tecnología RAG es el desarrollo de Aura Copilots, los asistentes inteligentes en los que está trabajando Telefónica. Estos asistentes permiten a los empleados consultar, personalizar y gestionar información sobre áreas específicas utilizando conjuntos de datos y APIs del Kernel, así como documentación de procedimientos. Esta solución facilita el acceso a la información en tiempo real, mejora la gestión de los servicios y las operaciones, y ofrece experiencias más inteligentes, apoyando la estrategia de digitalización y centralización en el aprovechamiento de los datos del cliente.
La tecnología de IA no sólo está optimizando los recursos y procesos internos, sino que también está reforzando el compromiso de Telefónica con la innovación, preparando a la compañía para afrontar los retos de un entorno cada vez más digital y autónomo.
