Automatización inteligente vs. RPA: qué modelo elegir según tu proceso

Comparativa entre RPa y automatización inteligente para optimizar procesos de negocio.

Adoptar inteligencia artificial para optimizar los procesos parece haberse convertido en una obligación: hoy en día puede parecer que no eres nadie si no integras IA en tus procesos. Tanto es así, que según los datos recopilados por el Stanford AI Index, el porcentaje de negocios que utilizan IA en al menos una de sus operaciones se sitúa ya en torno al 88%. Pero el quid de la cuestión es: ¿se está utilizando la IA con un auténtico propósito o para figurar en el mapa de los negocios más avanzados? El informe el Estado de la IA de McKinsey revela que  solo un 6% de las compañías está logrando extraer un valor significativo al uso de la IA.

 

Esta brecha entre el uso y el impacto real se debe, en gran medida, a una mala elección tecnológica: aplicar reglas rígidas a problemas complejos o, por el contrario, sobredimensionar con IA procesos que requerían simple automatización determinista. El propósito nunca debe ser el de automatizar por automatizar: tu negocio necesita transformaciones que se traduzcan en resultados medibles y un impacto que realmente beneficie la relación con tu clientela.

 

¿Cómo se llega a tomar la decisión adecuada? El primer paso es comprender las diferencias entre la automatización robótica de procesos (RPA) tradicional y la automatización inteligente.

 

En términos prácticos, RPA es la mejor opción para tareas repetitivas, estructuradas y basadas en reglas, mientras que la automatización inteligente resulta más adecuada cuando el proceso exige interpretar información, adaptarse al contexto o tomar decisiones. En muchos casos, la solución más eficiente consiste en combinar ambas tecnologías dentro de un mismo flujo end-to-end.

Cuándo basta con RPA

El RPA (Robotic Process Automation) es la tecnología capaz de imitar las tareas humanas de baja complejidad, mediante la ejecución secuencias de comandos previsibles y deterministas. Su propósito es sustituir el trabajo manual repetitivo en tareas estructuradas que siguen la regla del “si ocurre A, ejecuta B”.

 

Por tanto, el RPA aporta especial valor cuando las reglas del proceso son estables, los datos están estructurados y las excepciones son limitadas. Su fortaleza está en ejecutar volumen con rapidez, consistencia y trazabilidad, no en interpretar situaciones ambiguas.

 

¿En qué casos es suficiente el RPA tradicional?

 

Las operaciones automatizables con RPA son las que se pueden definirse como tareas mecánicas, sin una gran implicación cognitiva, que requieren un gran volumen de horas y en el que la repetitividad puede hacer caer en errores.

 

  • Inyección y volcado masivo de datos: transferencia sistemática de información entre archivos locales, bases de datos y sistemas ERP o CRM.
  • Consultas en portales externos: comprobación periódica y cotejo de registros en sitios web públicos o plataformas oficiales.
  • Operaciones repetitivas de back-office: emisión de facturas estándar, generación automática de reportes periódicos o gestión de flujos de trabajo rígidos.

Servinform fue pionera en la integración de automatismos RPA como motor ejecutor de las operaciones en industrias como banca, seguros y utilities, y desarrollamos nuestra propia plataforma para gestionar la automatización, que permite orquestar los bots y monitorizar en tiempo real qué está haciendo cada robot en cada momento, un beneficio que nos ha diferenciado de otras soluciones del mercado, y que nos ha permitido garantizar la trazabilidad a la par que la eficiencia.

Cuándo se necesita IA

Mientras que el RPA se limita a ejecutar reglas prefijadas sin capacidad de adaptación ante lo imprevisto, la Inteligencia Artificial aporta comprensión, razonamiento y toma de decisiones autónoma en función del contexto y del aprendizaje continuo. La IA aporta una capa más a la complejidad de las tareas asumibles y enriquece aún más el modelo de trabajo híbrido.

 

La automatización inteligente amplía ese alcance al incorporar capacidades como procesamiento del lenguaje, análisis de documentos, modelos predictivos o agentes conversacionales. Esto permite automatizar tareas que antes requerían interpretación humana y conectar decisiones con la ejecución automática del proceso.

 

¿En qué escenarios merece la pena apostar por la IA?

 

En el uso de la IA el límite es la imaginación, pero en Servinform hemos podido comprobar usos específicos que se traducen en mejoras de eficiencia y customer experience.

 

  • Detección de patrones de conducta y tendencias: analítica avanzada orientada a extraer información de utilidad a partir de grandes volúmenes de interacciones y datos operativos. Permite anticipar situaciones críticas antes de que impacten en el negocio, tales como insatisfacciones recurrentes, riesgos de baja de clientes (churn), picos imprevistos de demanda o anomalías que revelan intentos de fraude en procesos de contratación y transacciones.
  • Atención al cliente conversacional y omnicanal: Gestión directa de interacciones complejas por voz, chat o WhatsApp a través de Agentes Virtuales Humanizados capaces de resolver solicitudes end-to-end y escalar con contexto a agentes humanos. Un contexto en el que hemos recibido el reconocimiento a la excelencia por nuestro proyecto LucIA, la solución que ha transformado la atención al cliente en Arval.
  • Auditoría de calidad automatizada: soluciones como nuestra auditoría de llamadas con IA AudiSpeech permiten analizar cuantitativa y cualitativamente el 100% de las llamadas del contact center (frente al 2%-5% del muestreo manual tradicional), identificando motivos de insatisfacción o riesgos de baja en tiempo real.
  • Gestión centralizada del conocimiento: plataformas de uso interno que conectan la documentación corporativa y sirven de apoyo a los equipos, aportando contexto, información verificada y datos de utilidad.

¿Cuál es la diferencia entre RPA y automatización inteligente?

La diferencia principal está en el tipo de tarea que pueden resolver. RPA ejecuta instrucciones predefinidas sobre procesos estables y estructurados; la automatización inteligente incorpora IA para comprender información no estructurada, interpretar el contexto y decidir cómo continuar el flujo. RPA automatiza la ejecución; la IA añade capacidad cognitiva. Cuando se integran, ambas permiten automatizar procesos completos de principio a fin.

Procesos estructurados vs. no estructurados

La naturaleza y estructura del dato de entrada determinan la arquitectura tecnológica óptima para cada caso:

 

  1. Procesos Estructurados: los datos están ordenados en formatos homogéneos y predecibles. En este caso, la robotización mediante RPA alcanza altos niveles de eficiencia con una inversión muy contenida.
  2. Procesos No Estructurados o Semiestructurados: es el terreno óptimo en el que la IA ejecuta su mejor trabajo. Son procesos que requieren el procesamiento de datos complejos que no se encuentran estructurados de forma rígida, como documentos de texto, de imagen, llamadas, correos electrónicos.

En la gestión de estos procesos no estructurados en los que interviene documentación, resulta indispensable contar con sistemas de Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP). Los agentes IDP clasifican y extraen la información no estructurada asignándole un scoring de confianza. Si el scoring supera el umbral predefinido, el proceso continúa automáticamente por vía robotizada; si no alcanza el mínimo, el caso se deriva automáticamente a una estación de validación supervisada por un gestor humano. Así, hemos logrado, por ejemplo, gestionar más de 10.000 partes amistosos de accidentes al mes para una compañía aseguradora, o agilizar el proceso de alta de un cliente en un servicio para que sea digital e inmediato.

Coste y complejidad de cada enfoque

Evaluar el coste y la complejidad de cada solución requiere analizar la inversión inicial, el esfuerzo de mantenimiento a largo plazo y el volumen de valor generado para el negocio.

 

RPA Tradicional: rapidez de implantación con mantenimiento rígido

 

El despliegue de soluciones basadas puramente en RPA suele ser ágil y económico en sus etapas iniciales. Al basarse en reglas fijas y flujos secuenciales predefinidos, permite automatizar tareas mecánicas de alto volumen con rapidez. Sin embargo, su principal limitación económica reside en el mantenimiento: cualquier modificación en la interfaz gráfica de los sistemas con los que interactúa o cualquier cambio imprevisto en la estructura de los datos puede romper el flujo y requerir intervención técnica continua para reajustar los bots.

 

Automatización Inteligente: mayor capacidad adaptativa y escalabilidad

 

La integración de modelos de Inteligencia Artificial (como LLM, IDP o agentes conversacionales) eleva ligeramente la complejidad inicial debido a la necesidad de entrenar modelos, afinar prompts y establecer integraciones vía API. No obstante, este enfoque reduce drásticamente los costes indirectos a largo plazo: la IA entiende el contexto y las intenciones, por lo que es capaz de absorber cambios en los formatos sin detener la operación. Además, transforma el servicio al aportar analítica predictiva, escalabilidad en picos de demanda y la capacidad de resolver interacciones complejas de principio a fin.

El enfoque optimizado de Servinform

En Servinform reducimos las barreras de entrada de la IA mediante metodologías ágiles de implantación que permiten tener procesos en producción en plazos de 8 a 12 semanas. Combinamos la ejecución de RPA con capas cognitivas bajo una gobernanza unificada, garantizando retornos de inversión muy elevados con reducciones de coste operativo de hasta un 40% y eficiencias en procesos end-to-end de hasta el 95%.

¿Qué criterios ayudan a elegir entre RPA y automatización inteligente?

La elección debe basarse en la estructura de los datos, la variabilidad del proceso, el número de excepciones, la necesidad de interpretar lenguaje o documentos y el nivel de autonomía requerido. También conviene valorar el volumen, el coste de mantenimiento, la escalabilidad y el impacto esperado en los KPIs del negocio. La tecnología debe responder al proceso y al objetivo, no al revés.

Cómo decidir el mejor modelo para tu caso

Para seleccionar la tecnología idónea en tu organización, recomendamos seguir esta hoja de ruta de cuatro pasos:

 

  1. Analiza la variabilidad de la tarea: Si los datos son digitales y estructurados y el flujo no cambia, arranca con RPA.
  2. Determina la presencia de lenguaje no estructurado: Si el proceso implica leer emails, procesar PDFs variados o atender a clientes, integra módulos de IDP o IA conversacional.
  3. Valora la necesidad de tomar decisiones autónomas: Si el flujo requiere interpretar normativas o comparar contextos, apóyate en arquitecturas RAG o agentes de negocio.
  4. Adopta un modelo híbrido: Las eficiencias más sólidas surgen de la integración de RPA+IA bajo un único modelo de orquestación y gobierno.

En resumen, no existe una elección universal entre RPA y automatización inteligente. RPA es suficiente para tareas previsibles y basadas en reglas; la IA aporta valor cuando hay datos no estructurados, contexto, aprendizaje o decisiones; y la combinación RPA+IA permite abordar procesos end-to-end con mayor autonomía, escalabilidad y control.

 

En Servinform combinamos bajo una misma visión de gobierno el RPA nativo, la IA conversacional, el procesamiento inteligente IDP y la operación humana especializada. A través de nuestra plataforma de automatización inteligente, proporcionamos el equilibrio perfecto entre autonomía, control operativo, cumplimiento normativo y reducción efectiva de costes, para acompañar a los negocios en una transformación digital sostenible y rentable. ¡Contacta con nosotros!

¿Qué es la auditoría de calidad con IA y qué problemas resuelve en el Contact center?

Auditoría de calidad con IA en Contact Center para analizar llamadas y mejorar la atención al cliente.

Dentro de las comunicaciones comerciales, las llamadas siguen siendo uno de los touchpoints donde más información genera un cliente. En una sola conversación podemos identificar necesidades, objeciones, intenciones de compra, problemas de servicio y oportunidades clave de negocio.

 

El problema es que extraer toda esa información de forma manual resulta difícil cuando una operación gestiona cientos o miles de conversaciones al día. Los equipos de calidad pueden escuchar una parte de las llamadas, pero revisar sistemáticamente todas ellas exige una cantidad de tiempo y recursos difícilmente asumible. Tanto es así que tan solo permite auditar entre el 2 y el 5% de los contactos.

 

Es precisamente en este punto donde la Inteligencia Artificial es capaz de marcar la diferencia en la operativa, porque permite evolucionar hacia un modelo de trabajo híbrido en el que la tecnología puede analizar el 100% de las llamadas, y los profesionales pueden centrar su atención en aquellos casos que necesitan interpretación, supervisión o una toma de decisiones.

 

En pocas palabras, la auditoría de calidad con IA permite analizar de forma automatizada y homogénea grandes volúmenes de conversaciones de un Contact Center, comprobar criterios de calidad y cumplimiento, detectar patrones y convertir las interacciones en datos accionables para mejorar la operación.

 

La adopción empresarial de este tipo de tecnologías, además, está creciendo rápidamente. Según el Instituto Nacional de Estadística, el 21,1% de las empresas españolas de diez o más empleados utilizaba alguna tecnología de Inteligencia Artificial durante el 2025. La clave: apostar por soluciones que realmente aporten una eficiencia operativa al servicio.

¿Qué es la auditoría de calidad con IA?

La auditoría de calidad con IA consiste en la aplicación de modelos avanzados de procesamiento de lenguaje natural (NLU) e IA Generativa para analizar de forma automatizada, estructurada y objetiva las interacciones entre los agentes y los clientes, mediante la evaluación de los criterios previamente definidos por el negocio.

 

A diferencia del muestreo manual, este enfoque permite ampliar la cobertura del control de calidad sin aumentar de forma proporcional el esfuerzo de los equipos, manteniendo la supervisión humana para los casos que necesitan interpretación o validación.

 

Para entenderlo, podemos pensar en una llamada comercial convencional. Antes de realizar el análisis, el negocio establece qué aspectos quiere comprobar. A partir de ahí, el proceso puede seguir una secuencia lógica como esta:

 

Por ejemplo, un negocio puede necesitar saber si el agente se ha presentado correctamente, si ha mencionado la marca o si ha explicado la oferta principal. Todos estos criterios pueden incorporarse al modelo de auditoría inteligente con IA para analizarlos de forma sistemática, tanto en tiempo real como con posterioridad. De esta forma, una llamada deja de ser únicamente un archivo de audio almacenado y pasa a convertirse en información estructurada que puede consultarse y analizarse de manera sistemática.

 

En Servinform hemos desarrollado AudiSpeech, una solución capaz de analizar de forma automatizada y objetiva el 100% de las conversaciones de un Contact Center, evaluando criterios de calidad a medida, detectando patrones e incidencias, e integrando los resultados directamente en el CRM para transformar el audio almacenado en datos accionables de negocio.

¿Cómo funciona una auditoría de calidad con IA en un Contact Center?

El proceso parte de criterios definidos por el negocio, como el cumplimiento del argumentario, las comunicaciones legales o determinados estándares de atención. La conversación se graba y transcribe, la IA analiza las evidencias asociadas a esos criterios y los resultados se estructuran en indicadores y alertas que facilitan el seguimiento, la revisión y la mejora continua.

Beneficios frente al muestreo manual

 

Tradicionalmente, los departamentos de calidad de un Contact Center han trabajado mediante muestreo, lo que limita la supervisión a un porcentaje mínimo. Los auditores seleccionaban determinadas conversaciones, las escuchaban y comprobaban si cumplía los criterios definidos por la organización, un modelo de auditoría que, además de limitado, requiere una inversión de horas desproporcionada frente a sus beneficios.

 

Este modelo permite controlar la calidad de la operación, pero presenta una limitación evidente: cuanto mayor es el volumen de llamadas, más difícil resulta aumentar el porcentaje auditado sin incrementar también el equipo dedicado a esta tarea. La automatización cambia esta relación.

En un ejercicio real realizado por Servinform sobre una muestra de 2.047 llamadas comerciales:

 

 

 

Horas de trabajo

Costes

Procedimiento manual

1.774

28.385,00 €

AudiSpeech

8,45

2.544,49 €

Ahorro

+ 99,5%

+ 91%

 

Esto representa una reducción del 99,5% en el tiempo empleado y un ahorro de costes superior al 91% (liberando más de 25.800 € en eficiencia operativas), manteniendo una fiabilidad del 93% y un margen de error de tan solo el 3-4%. Para aquellos casos en los que no existe una valoración cerrada, el sistema aísla y textualiza el punto exacto para una revisión visual rápida por parte del supervisor.

 

La principal ventaja, además de auditar más conversaciones, es hacerlo con criterios consistentes y disponer de información comparable sobre toda la operación. Esto facilita priorizar incidencias, identificar desviaciones recurrentes y dirigir la revisión humana hacia los contactos que realmente necesitan atención.

¿Qué problemas puede ayudar a resolver la auditoría de llamadas con IA?

Puede ayudar a detectar incumplimientos de argumentario o normativa, diferencias de calidad entre agentes, objeciones recurrentes, motivos de rechazo, incidencias repetidas y cambios en el comportamiento de los clientes. Al analizar el conjunto de las conversaciones, también permite descubrir tendencias que difícilmente aparecen en una muestra reducida.

Qué interacciones puede analizar

Una solución de auditoría inteligente con IA como AudiSpeech puede configurarse para analizar prácticamente cualquier elemento de una conversación, tanto en tiempo real como en grabación y transcripción posterior. Esto abre múltiples posibilidades de análisis, pero la información sin propósito lleva a callejones sin salida: es necesario que el negocio tenga claro qué criterios valorar y qué objetivos pretende cumplir con ellos. Algunos de los principales pueden ser:

 

  • Cumplimiento de argumentario: para garantizar que la imagen de marca se está preservando y se cumplen los objetivos comerciales. Presentación inicial correcta, mención de la marca, explicación clara de la oferta principal y cierres adecuados.
  • Cumplimiento legal y normativo: para poner el énfasis en el compliance, el análisis puede orientarse a la verificación de las comunicaciones legales obligatorias, consentimientos y políticas de privacidad.
  • Análisis del lenguaje y tendencias: para garantizar la calidad del servicio y detectar focos de mejora, se pueden detectar las objeciones más frecuentes, motivos de rechazo, productos sobre los que aparecen más dudas y patrones repetitivos.

 

Y pueden combinarse todos ellos, porque AudiSpeech valida hasta 50 checks de negocio distintos. Por ejemplo, en el lanzamiento de una campaña comercial, la organización podría definir como criterios que el agente realice correctamente la presentación inicial, advierta de la posibilidad de que se grabe la llamada, mencione la marca, explique la oferta principal, detecte las necesidades del cliente, responda a las objeciones, solicite correctamente los datos necesarios, realice las comunicaciones legales correspondientes y cierre la conversación de manera adecuada.

 

El sistema analiza después cada conversación buscando evidencias relacionadas con esos criterios y genera una evaluación estructurada. Pero sus posibilidades van más allá de comprobar si una frase determinada aparece o no en una llamada. El análisis del lenguaje permite estudiar cuestiones como las objeciones más frecuentes, los motivos de rechazo, los productos sobre los que aparecen más dudas o determinados patrones que se repiten en las conversaciones.

 

Este último punto es especialmente relevante. Cuando una organización analiza unas pocas llamadas puede detectar problemas individuales; cuando analiza miles, puede empezar a identificar tendencias.

¿Sustituye la IA a los equipos de calidad del Contact Center?

No. La IA permite procesar grandes volúmenes de conversaciones, localizar señales y estructurar resultados, mientras que los profesionales de calidad aportan contexto, criterio y capacidad de decisión. El modelo más eficiente combina automatización y supervisión humana para aprovechar las fortalezas de ambas.

Diferencias con la auditoría manual tradicional

La principal diferencia entre ambos modelos se encuentra en su capacidad para escalar. En un sistema de auditoría tradicional, aumentar el número de conversaciones analizadas exige normalmente incrementar las horas dedicadas a escucharlas y dimensionar los equipos. Si crece el volumen de llamadas, también crece la carga de trabajo necesaria para mantener el mismo porcentaje de supervisión. Con un sistema automatizado, gran parte de ese procesamiento puede realizarse mediante infraestructura tecnológica. Esto hace posible aumentar significativamente el número de conversaciones analizadas sin que el esfuerzo humano crezca en la misma proporción.

 

También cambia la velocidad con la que se obtiene la información. Un auditor necesita escuchar y evaluar cada conversación individualmente. Un sistema automatizado puede procesar grandes volúmenes de conversaciones y estructurar los resultados para que posteriormente los responsables de calidad investiguen aquellas que requieren mayor atención.

 

La diferencia tampoco debe plantearse como una elección entre personas o Inteligencia Artificial. Los modelos pueden cometer errores, interpretar incorrectamente determinados contextos o necesitar ajustes cuando cambian los productos, los argumentarios o los criterios de auditoría. Por ello, resulta necesario validar periódicamente sus resultados y mantener supervisión humana sobre casos especialmente sensibles. El objetivo es utilizar cada parte del proceso allí donde aporta mayor valor: automatización para procesar volumen y detectar señales; profesionales para interpretar, validar y decidir.

Qué problemas detecta en el Contact center

La verdadera utilidad de auditar un volumen elevado de conversaciones aparece cuando la información obtenida deja de analizarse llamada por llamada y comienza a observarse de forma agregada. Es entonces cuando pueden detectarse problemas que difícilmente aparecerán revisando una muestra pequeña.

 

Una organización puede identificar, por ejemplo, que determinados agentes omiten sistemáticamente una parte del argumentario, que una determinada objeción está creciendo durante las últimas semanas o que una oferta provoca dudas recurrentes entre los clientes. También permite localizar incumplimientos de procedimientos, detectar conversaciones que requieren una revisión adicional, estudiar cambios en el comportamiento de los clientes o acelerar la generación de feedback para los equipos.

 

Así la auditoría de calidad se convierte en mucho más que un mecanismo de control puntual y se convierte en un motor de inteligencia operativa y de negocio capaz de impulsar la mejora continua y tomar decisiones estratégicas basadas en el 100% de la información real, lo que redunda en una mejor experiencia del cliente, que es, en definitiva, el objetivo clave en el servicio.

 

En resumen, la auditoría de calidad con IA transforma el control de un Contact Center al ampliar la cobertura del análisis, reducir el esfuerzo manual y convertir las conversaciones en información útil para el cumplimiento, la eficiencia operativa, la formación de los equipos y la experiencia del cliente.

 

Da el paso y transforma tus capacidades de auditoría. Da el paso para convertir cada conversación en datos objetivos que permitan entender qué está ocurriendo realmente dentro de cada operación. ¡Contacta con nosotros!

Impulsamos el nuevo 012 de Cataluña con servicio en fines de semana y gestión omnicanal

El servicio de atención ciudadana 012 de la Generalitat de Catalunya da un salto histórico en accesibilidad. Nuestra compañía ha resultado adjudicataria del contrato para la gestión de este servicio, en el que implementamos novedades como la ampliación del horario de atención completa, por primera vez, a los fines de semana no festivos.

 

Una transformación que se apoya en Inteligencia Artificial Generativa, lo que nos permitirá eliminar las esperas y ofrecer una experiencia personalizada a través de cualquier canal. El objetivo es integrar todos las vías de comunicación para interactuar de forma homogénea con la ciudadanía, mejorando la atención al usuario y asegurando niveles máximos de disponibilidad y accesibilidad en la prestación del servicio público.

Esta evolución estratégica, coordinada con la Dirección General de Servicios Digitales y Experiencia Ciudadana (DGSEC), permite que el 012 se adapte a las necesidades reales de una ciudadanía que demanda mayor flexibilidad horaria.

 

Asumimos este reto aportando un modelo de innovación continua basado en la colaboración entre la tecnología y las personas, que permite una gestión más eficiente, personalizada y omnicanal, optimizando los tiempos de respuesta y la precisión en cada interacción.

Innovación y evolución del servicio mediante Inteligencia Artificial

Para garantizar el éxito de este nuevo modelo de omnicanalidad 360º, desplegamos un ecosistema de herramientas propias que marcan la diferencia:

 

  • Asistente virtual / Knowledge Assistant: a diferencia de los sistemas tradicionales, integra un motor semántico de búsqueda inteligente capaz de comprender el lenguaje natural. Ofrece de manera instantánea al agente (humano o virtual) la información más relevante sin navegar por manuales extensos, logrando respuestas más rápidas y consistentes ante consultas complejas.
  • Agentes virtuales humanizados y CBOT: mediante el uso de IA de voz y el chatbot inteligente CBOT, el sistema gestiona de forma autónoma las consultas más frecuentes. Esto permite reducir la carga de trabajo de los agentes para que puedan enfocarse en los casos de mayor valor, derivando de forma automática según la complejidad.
  • Auditoría de calidad con Audiplus: a través de esta herramienta de IA avanzada, se podrán auditar de forma sistemática y objetiva las interacciones, detectando automáticamente el tono de voz y satisfacción del ciudadano para asegurar una atención empática y resolutiva. También se analizarán las grabaciones y transcripciones para identificar patrones de comunicación y cumplimiento de protocolos.

“Este contrato no solo supone un hito tecnológico para Servinform, sino un compromiso real con la ciudadanía. Al integrar IA Generativa de vanguardia, no buscamos sustituir el factor humano, sino potenciarlo para que ningún ciudadano se quede sin respuesta, sea lunes o domingo”, afirma Félix García Baquero, Head of Smart Public Sector en Servinform. “Queremos eliminar las barreras temporales y burocráticas con las que se topa el ciudadano habitualmente con estos servicios, para transformar lo que antes era una gestión farragosa en una experiencia fluida, sin esperas y disponible en cualquier momento de la semana”.

Referente en la modernización del sector público

Con esta adjudicación, reforzamos nuestra posición como referente tecnológico en el sector público,  consolidando un modelo de éxito ya implantado en otras grandes administraciones de España.

 

Un ejemplo destacado es la gestión del servicio 010 del Ayuntamiento de Sevilla, donde hemos liderado una transformación integral que alcanza los 1,5 millones de interacciones anuales. En este proyecto, el uso de sistemas de respuesta inteligente ha permitido resolver automáticamente el 50% de las consultas vía WhatsApp y gestionar más de 465.000 llamadas automatizadas al año, logrando que más del 95% de los ciudadanos valore positivamente el servicio.

 

Con más de 47 años de trayectoria, presencia internacional y el respaldo estratégico de AS Equity Partners, seguimos liderando la implementación de automatización inteligente para transformar los servicios ciudadanos en experiencias de éxito.