Caso EMT Madrid: IA para clasificar consultas y preparar respuestas

IBM y Virtual Desk describen una primera fase para categorizar consultas de autobús y Bicimad y asistir a los agentes.

Equipo enginerIT· 3 min de lectura

La consulta se clasifica y el agente conserva la respuesta

IBM y Virtual Desk describieron en diciembre de 2024 una primera fase de IA generativa para EMT Madrid. La aplicación clasificaba consultas relacionadas con líneas de autobús o Bicimad y proponía una respuesta estándar que el agente podía ajustar. El comunicado no aporta un porcentaje de contención ni una cifra independiente de ahorro; sí explica el patrón: clasificación automática, respuesta asistida y control humano. EMT opera a una escala muy distinta de una pyme, pero el diseño de cola es reutilizable para una empresa que recibe solicitudes de varios tipos.

Usar categorías que cambian la cola

La clasificación debe ayudar a decidir quién atiende la consulta y qué contexto se necesita. Define categorías a partir de motivos reales, no de un esquema excesivamente amplio. Si el modelo no distingue incidencia de consulta informativa, marca incertidumbre y pide revisión.

Separar categoría de resolución

Reconocer “Bicimad” no responde a una consulta sobre una estación cerrada. El clasificador dirige; la fuente de información y el siguiente paso resuelven. Mide asignación correcta, respuesta final y reaperturas como resultados independientes.

Preparar borrador desde respuestas aprobadas

La propuesta se basa en contenido que el equipo mantiene. Incluye enlace o fuente interna, fecha de vigencia y texto original. El agente corrige una respuesta estándar cuando el caso tiene detalle o contexto que no aparece en la política general.

Priorizar incidencias con impacto operativo

Una consulta puede describir una interrupción que afecta a muchas personas. El flujo relaciona ubicación, servicio y hora, y notifica al responsable según reglas. No declara una incidencia confirmada ni publica un aviso masivo sin revisión de la fuente operativa.

Mantener el control del agente humano

El agente de atención puede ajustar el borrador antes de enviarlo. La interfaz debe mostrar confianza y motivo de clasificación, permitir corregir y capturar feedback sin ralentizar. Revisa discrepancias para actualizar categorías o conocimiento.

Medir consistencia y tiempos

Compara tiempo de clasificación, derivaciones correctas, borradores editados, respuestas repetidas y problemas escalados. Si el tiempo baja pero crece la reapertura, revisa contenido. El comunicado de proveedor no ofrece denominadores, por lo que una pyme debe crear su propia línea base.

Piloto para una empresa pequeña

Prueba con una bandeja de solicitudes y tres o cuatro categorías. Mantén respuestas como borrador, enlaza cada caso con origen y deja una vía de excepción. Amplía después de que la persona responsable confirme consistencia en consultas normales y ambiguas.

Fuentes y documentación

IBM España — IA generativa en EMT Madrid — Caso comunicado por la empresa o proveedor tecnológico; las declaraciones y métricas se atribuyen a esa fuente y no son resultados auditados ni extrapolables a una pyme.

Toma una bandeja real y mide clasificación correcta frente a respuesta resuelta.

El clasificador no debe cerrar la solicitud hasta que el proceso confirme qué ocurrió.

Cuéntanos qué necesitas →