Discovery con la mesa de orientación
Workshops y talleres de capacitación con el equipo de OSIPTEL para que la propia mesa elabore el flujo de conversación esperado del bot — no lo escriben los devs.
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Cómo Altimea construyó el chatbot y audiobot de OSIPTEL: IBM Watson + Google Speech entrenados con la propia mesa de orientación, integrados al call center y atendiendo consultas sobre derechos en telecomunicaciones 24/7.
del kickoff al go-live del asistente integrado al call center.
chat y voz orquestados sobre la misma capa cognitiva.
alcance del servicio de orientación, sin colas humanas adicionales.
IBM Watson + Google Speech-to-Text + Text-to-Speech en una sola arquitectura.
OSIPTEL es el Organismo Supervisor de Inversión Privada en Telecomunicaciones, el regulador estatal del mercado peruano de telefonía móvil, internet fijo, TV por cable y servicios públicos relacionados. Una de sus funciones centrales es orientar a los ciudadanos sobre sus derechos como usuarios — desde reclamos contra operadoras hasta dudas sobre planes y contratos.
Esa orientación históricamente se canalizaba por una mesa humana en el call center del regulador: efectiva, pero con horarios, capacidad y costos acotados. Cuando el volumen de consultas crecía, la cola crecía con él — y el ciudadano que llamaba a las 9 de la noche con un cargo mal hecho en su factura, simplemente no era atendido.
La pregunta del equipo de OSIPTEL fue directa: ¿podemos darle al ciudadano una primera línea de orientación que conteste 24/7, en chat y por voz, sin que reemplace al asesor humano cuando hace falta?
Un regulador no puede pedirle al ciudadano que vuelva mañana. Pero el call center humano sólo abre cuando puede.
La cola del call center de OSIPTEL crecía siempre por las mismas razones: picos de consulta predecibles (facturación, cambios regulatorios, fallas masivas de operadores) y horarios limitados del equipo humano. El ciudadano que necesitaba orientación urgente fuera de horario quedaba sin canal — y la promesa institucional del regulador, debilitada.
El reto no era construir un chatbot genérico. Era construir un asistente que hablara el idioma específico de los derechos del usuario en telecom, que se entrenara con la propia mesa de orientación del regulador (no con guiones genéricos), que operara en chat y por voz para llegar al usuario por el canal que prefiriera, y que se integrara al call center existente para que el handoff humano fuera transparente cuando el caso lo ameritaba.
Workshops y talleres de capacitación con el equipo de OSIPTEL para que la propia mesa elabore el flujo de conversación esperado del bot — no lo escriben los devs.
Diseño de las dos interfaces (chat web + audiobot telefónico) y selección de la pila cognitiva: IBM Watson como motor de dominio + Google Speech para voz.
Mesa multidisciplinaria Altimea (PM · UX · Tech Lead · IA Specialist · 2 Devs · QA). Entrenamiento cognitivo iterativo del chatbot y audiobot sobre los flujos validados.
El asistente entra como primera línea del servicio de orientación, integrado al call center existente. Handoff humano transparente cuando el caso lo amerita.
El asistente cubre el ciclo completo de la orientación: el ciudadano consulta por chat o por voz, el bot interpreta y responde con dominio en derechos del usuario, y cuando el caso requiere intervención humana se escala al call center sin perder contexto. Cuatro pilares interconectados que operan como uno solo.
Interfaz web entrenada sobre IBM Watson AI con un dominio específico de OSIPTEL: derechos, reclamos, planes, portabilidad. Aprende y refina con cada conversación supervisada.
El mismo dominio cognitivo, expuesto por canal telefónico. Google Speech-to-Text para entender al ciudadano, Google Text-to-Speech para responder en una voz consistente.
Workshops con el equipo humano de orientación para que sean ellos los que escriben el flujo de conversación. Entrenamiento iterativo sobre casos reales del regulador.
El asistente vive dentro del flujo del call center existente, no como satélite. Cuando el caso necesita un asesor humano, el handoff conserva el contexto de la conversación.
Lo importante no fue tener un bot. Fue ampliar el alcance del servicio de orientación de OSIPTEL sin saturar al equipo humano — y que el bot quedara integrado al call center oficial, no como un experimento paralelo.
discovery, workshops, arquitectura, entrenamiento e integración con el call center dentro del mismo ciclo.
el ciudadano elige el canal por el que prefiere ser atendido, con el mismo motor cognitivo detrás.
la cola del call center deja de ser el único canal: el bot atiende fuera de horario sin reemplazar al humano.
Flujos co-creados con OSIPTEL — la mesa de orientación escribió el guión del bot. Aprende del regulador, no de plantillas genéricas.
IBM Watson como motor cognitivo — dominio específico en derechos del usuario en telecomunicaciones, no chat genérico.
Empoderamiento del ciudadano — más información disponible sobre derechos y obligaciones, en el canal y horario que el usuario elige.
Integrado al call center oficial — primera línea en serie con el equipo humano, no como satélite paralelo. Handoff con contexto preservado.
El servicio principal fue IA y Automatización. Para entrenar un asistente con dominio real lo combinamos con UX/CX desde el primer workshop y con un equipo dedicado especializado en IA cognitiva.
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