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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82651| Title: | Prototipo de agente conversacional inteligente para el soporte técnico en una empresa de servicios tecnológicos |
| metadata.dc.creator: | Avella Hernández, Lady Stefany |
| metadata.dc.date.created: | 2026-06-26 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Agente conversacional inteligente RAG Soporte técnico WDM Knowledge Gaps |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Proyecto aplicado |
| Abstract: | Este proyecto surge de la necesidad de una empresa de servicios tecnológicos, dedicada a soluciones de facturación electrónica y gestión administrativa. En los últimos años, el aumento de usuarios generó una sobrecarga en el equipo de soporte técnico, especialmente en horarios nocturnos, lo que se traducía en demoras, errores frecuentes y baja satisfacción de los clientes. Para responder a esta problemática, se diseñó un prototipo de agente conversacional analítico integrado que, a diferencia de un chatbot tradicional, gestiona procesos de consulta sobre la aplicación de forma autónoma. La confiabilidad de las respuestas se garantiza mediante una arquitectura RAG local basada en fuentes y manuales técnicos verificados. La metodología empleada fue CRISP-DM, utilizando un motor de backend estructurado para el procesamiento de lenguaje natural (NLP), la normalización de texto y el análisis de patrones de registros de servicio. La evaluación del sistema en un entorno de producción validó una optimización operativa masiva, logrando reducir el tiempo de primera respuesta de un periodo histórico manual de 2,4 horas a un intervalo de 1,8 a 2,9 segundos por interacción. El prototipo alcanzó una tasa de resolución autónoma global del 78% mediante respuestas FAQ e interacción con herramientas administrativas WDM, derivando únicamente el 22% de casos complejos al canal humano. La prueba de consistencia frente a un Ground Truth de 45 registros demostró una precisión conceptual del 100% en las inferencias, mitigando por completo las alucinaciones comerciales gracias a una adherencia perfecta del 100% a la regla de detección de brechas de conocimiento (knowledge gaps), las cuales se capturan y resuelven a través de un circuito cerrado de aprendizaje supervisado. Esta solución disminuye los errores derivados del uso incorrecto del software de facturación y fortalece la eficiencia de la organización mediante una acceso ágil, seguro y confiable al soporte de la plataforma. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82651 |
| metadata.dc.subject.category: | Ciencia de Datos y Analítica Avanzada Inteligencia Artificial Sistemas Cognitivos Ingeniería de Software Gestión de Operaciones y TI |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_josé_celestino_mutis |
| Appears in Collections: | Especialización en Ciencia de Datos y Analítica |
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