María Ximena Arias Barahona, estudiante de la Maestría en Ingeniería de la Universidad Autónoma de Manizales (UAM), desarrolló un modelo computacional basado en Aprendizaje de Máquina (ML) y Procesamiento de lenguaje Natural (NLP) para la clasificación de requerimientos y protocolos de solución en la empresa SIGMA Ingeniería S.A. para automatizar procesos internos en el área de soporte técnico y servicio al cliente.

Principales resultados

El modelo computacional desarrollado en este trabajo permite clasificar en diferentes categorías todos los requerimientos presentados por los clientes de la organización, a partir de esta categoría el modelo le entrega el protocolo de solución a realizar para dar respuesta al usuario en el tiempo estimado por el equipo. El desempeño del modelo es de un 90.47% de exactitud; este resultado permite aumentar la precisión en la solución del requerimiento, reduce los tiempos de respuesta e incrementa la satisfacción del cliente. 

La estudiante de la Maestría en Ingeniería explicó que el proceso de este trabajo comienza con la extracción de las bases de datos de la empresa SIGMA Ingeniería, las cuales se les aplica un pre-procesamiento , limpieza y filtrado para que los datos resultantes se usen como base para el entrenamiento en los procesos de ML del modelo computacional seleccionado, una vez el modelo se entrena y se evalúa, se procede a implantarlo en la plataforma Timework de SIGMA Ingeniería donde previamente hacían la solución de los requerimientos de forma manual, ahora el área de soporte técnico de la empresa ingresa los tickets de servicio y el modelo desarrollado automáticamente le brinda la categoría interna a la que pertenece y además le entrega el protocolo de solución a usar a partir del requerimiento presentado .

“Este proyecto permite automatizar procesos internos de todas las empresas colombianas a partir de Inteligencia Artificial y NLP, proyectos de este tipo también permiten transforman grandes cantidades de datos en información relevante para las empresas. Estas herramientas son capaces de analizar y procesar grandes cantidades de datos y, además, de ayudar a las empresas a extraer conclusiones significativas para mejorar sus cifras de negocio", comentó María Ximena.

Principal conclusión

El uso de diferentes técnicas de pre-procesamiento de datos, técnicas de balanceo y optimización de parámetros fueron claves para lograr el desempeño obtenido en el modelo computacional implantado en Timework. Este modelo brinda velocidad y certeza en la precisión de respuestas al momento de clasificar requerimientos y además este modelo computacional no solo será implantado en Timework sino que también hará parte de una nueva definición del área de servicio en SIGMA Ingeniería.

El director de su trabajo de grado fue el Prof. Reinel Tabares Soto y los co-directores: Juan Camilo Flórez y el Profesor Simón Orozco Arias.

María Ximena Arias Barahona fue una de las beneficiarias de la primera cohorte del Fondo de Becas de Maestría Manizales Más Innovadora, creado por la Alcaldía de Manizales y Manizales Campus Universitario.