El proyecto Flowance, del Departamento de Ingeniería Informática (DEI) de la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad de Coimbra (FCTUC), liderado por la empresa Talkdesk, tiene como objetivo proporcionar asistencia a los profesionales de los centros de llamadas, tanto en tiempo real como en fase de auditoría.

La plataforma puede apoyar el ajuste de los procedimientos en un centro de llamadas, incluidos los cambios en los sistemas de asistencia automática, o incluso en términos de Recursos Humanos y su orientación, dijo Hugo Oliveira, investigador de CISUP, citado en un comunicado de la Universidad de Coimbra.

Según Hugo Oliveira, el análisis realizado también puede ayudar a orientar a los participantes en una conversación en tiempo real, añadiendo que, mediante el seguimiento de la conversación, podrán anticiparse a las siguientes interacciones y, probablemente, hacer que el contacto sea más eficiente.

La plataforma utilizó un conjunto de diálogos para determinar los flujos más comunes de las conversaciones y Hugo Oliveira dijo que la expectativa es que estas dinámicas ofrezcan una forma alternativa de analizar las conversaciones y que, complementadas con su visualización, permitan identificar tendencias en la comunicación, como situaciones inesperadas, bloqueos, solicitudes de información y las respuestas más comunes.

El proyecto Flowance ha finalizado, pero el equipo sigue trabajando en una solución innovadora para ayudar a los profesionales de los centros de atención telefónica en el marco del proyecto Center For Responsible AI, financiado por el Plan de Recuperación y Resiliencia (PRR).

"Estamos intentando mejorar las formas de visualizar los flujos de conversación, incluida la identificación de lo que representa cada estado de diálogo. También pretendemos tener en cuenta los sentimientos predominantes (positivos/negativos) en las distintas fases del diálogo. Por ejemplo, lo ideal sería que los diálogos que empiezan con quejas/quejas acabaran con un sentimiento más positivo", explicó Hugo Oliveira.

Según el investigador, el foco en la nueva fase está en el uso de estos métodos para extraer flujos de conversación y ayudar a explicar el funcionamiento de agentes conversacionales (chatbots) que no se basan en flujos predefinidos, como ChatGPT, contribuyendo así a una mayor confianza en su uso o, en general, a auditar conversaciones, que pueden originarse en centros de contacto/atención al cliente.