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Optimización de Cobranzas B2B con IA
Gran Empresa Telecom • Inteligencia de Procesos • Líder Técnico y Operativo
Contexto y Desafío
Una gran empresa de telecomunicaciones enfrentaba ineficiencias significativas en su proceso de cobranzas B2B. Altos volúmenes de cuentas se gestionaban manualmente, lo que generaba problemas de priorización, falta de visibilidad sobre las promesas de pago de los clientes y seguimientos inconsistentes. La operación dependía de datos dispersos en sistemas heredados, lo que hacía del marcado "reactivo" la única opción posible.
Mi Rol
Actuando como Traductor de Procesos y Enlace Técnico, tendí un puente entre el equipo de Operaciones y las unidades de Ciencia de Datos y Desarrollo. Lideré la fase de Descubrimiento, definí el alcance del Proof of Concept (PoC) y validé los resultados de la IA generativa frente a las necesidades operativas reales para asegurar que la herramienta fuera utilizable y no solo teórica.
El Enfoque
"Este proyecto refleja mi foco central: traducir problemas operativos en sistemas de decisión prácticos basados en datos."
Pasamos de un modelo manual "reactivo" a un flujo "proactivo" basado en datos. El sistema ingiere transcripciones de llamadas, puntúa la interacción según la intención del cliente y prioriza automáticamente la siguiente acción para el agente.
Cómo se apoyaron las decisiones de priorización durante el piloto.
Ejemplos de Insights Operativos (Datos Reales)
Ejemplos de cómo los datos conversacionales se transformaron en señales operativas accionables durante los pilotos.
*Los dashboards se muestran tal como se usaron en entornos empresariales (en español), reflejando contextos operativos reales.