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ELEMENTOS QUE DEFINEN ESTE CASO DE ÉXITO: → Impacto operativo real, medible en ahorro de horas y absorción de volumen. → Alta satisfacción del asegurado, incluso en colectivos tradicional- mente más sensibles. → Adopción positiva por parte de los equipos internos. “No es solo un expe- rimento tecnológico, es una solución que

ASISA: AUTOMATIZAR CON SENTIDO, La aseguradora ha democratizado y agilizado el acceso a la atención preventiva a sus asegurados, en concreto a la vacu- na de la gripe. Y lo ha hecho, absorbiendo los picos de demanda telefónica con un callbot conversacional de Vozitel, basado en len- guaje natural, logrando un 90% de éxito en la gestión autónoma.

requisitos clínicos complejos en tiempo real (edad, perte- nencia a grupos de riesgo, sintomatología reciente o se- guros contratados). En cuanto a la Interconexión API, se ha realizado una In- tegración total con el CRM/ Agenda de ASISA. Al trans- ferir la llamada, se inyecta el 100% del contexto del pacien- te, logrando una trazabilidad estructurada y evitando que el agente humano tenga que repetir preguntas. Desafíos que atender Para ASISA, su reto princi- pal era evitar el colapso de las líneas y la frustración del paciente ante el previsible

aumento de llamadas. Los ob- jetivos marcados al inicio del proyecto fueron: Operativos: Absorber el 100% del pico de llamadas es- tacionales sin necesidad de ampliar la plantilla del Contact Center , liberando a los agentes humanos para atender urgen- cias médicas reales. Tecnológicos: Lograr que un asistente virtual interpretara el lenguaje natural de pacientes de todas las edades (por ejem- plo: “tuve COVID hace una se- mana y pico”) para realizar un triaje clínico sin fricciones y seguir. De negocio: Reducir costes operativos asociados al tiempo de toma de datos rutinarios.

Pero detengámonos en esos desafíos tecnológicos y vea- mos cómo se resolvieron. La configuración del mode- lo se hizo de forma inteligente mediante dos estrategias com- plementarias: RAG ( Retrieval- Augmented Generation ) y Few-shot prompting . Teniendo en cuenta la prime- ra estrategia (RAG), se cons- truyó una base de conocimien- to externa con las FAQs, los protocolos de los centros, los criterios de derivación, etc. “El modelo recibe en tiempo real la información relevante para cada conversación. No “sabe” de antemano las pautas de cada centro, las consulta en el momento en que las necesita,

ha funcionado en producción, en un

contexto crítico y con impacto directo en el negocio. Eso, para no- sotros, es la definición de un caso de éxito”, señalan desde ASISA.

Los centros asistenciales del Grupo HLA, que forman la red hospitalaria y médica de ASISA, y cuyos servicios de atención al cliente están ges- tionados por una compañía propia, sufrían picos masivos de demanda operativa en el período de vacunación de la gripe. Esto se traducía en satu- ración telefónica y largos tiem- pos de espera. Con el fin de acabar con esta frustrante experiencia, ASISA y Vozitel unieron esfuerzos y a través de un callbot conversa- cional lograron revertir la situa- ción. El proveedor tecnológico implementó un ecosistema omnicanal bajo una apariencia muy sencilla para el usuario Y lo hizo con un triaje Inteligente y con Interconexión API. En el primer caso, el callbot no solo enruta, sino que valida

DESAFÍOS PARA UNA INTEGRACIÓN PERFECTA DE TECNOLOGÍAS

• Compatibilidad de protocolos de telefonía: el Contact Center operaba con una infraes- tructura SIP/VoIP ya establecida, y fue necesario garantizar que la plataforma de voz del callbot se integrara sin latencias perceptibles. Cualquier retardo superior a 300-400 ms en la respuesta de voz resulta incómodo en una llamada y deteriora significativamente la expe- riencia del paciente. • Acceso a los datos del paciente: el sistema no requirió integración directa con el CRM de ASISA, dado que la información de los pacientes asegurados ya estaba disponible en los sis- temas de Vozitel. Esto simplificó considerablemente la arquitectura de integración y redujo las dependencias técnicas con terceros, acortando también los tiempos de implantación. • Lógica de transferencia inteligente: definir con precisión las condiciones exactas, tanto en código como en lógica de negocio, bajo las cuales el bot debía transferir la llamada, po- ner al paciente en cola o informarle de que no cumplía los criterios establecidos, requirió un trabajo iterativo muy fino entre los equipos técnicos y el equipo clínico y operativo de ASISA.