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MIA GPT, inteligencia extra en el proceso de asistencia a los clientes de Mapfre

Antonio Tello y Lucía Chinea, científicos de datos de analítica avanzada en Mapfre España, relatan para CIO cómo echa a andar MIA GPT, los desafíos asociados a su desarrollo y los planes de expansión del piloto dentro de la compañía.

inteligencia artificial

En Mapfre, la tecnología se alza como un facilitador para innovar y mejorar los procesos de negocio brindando así un valor añadido a los clientes. La aseguradora, consciente del impacto que la inteligencia artificial (IA) generativa está teniendo hoy día, ha implementado un proyecto piloto como apoyo a los empleados en varias de sus oficinas en España. Se trata de MIA GPT, una herramienta de desarrollo interno que permite agilizar las respuestas a las consultas de los clientes sobre las coberturas de sus pólizas y otras cuestiones relacionadas principalmente con los productos contratados. Sirve, además, como apoyo a la red agentes en la resolución de dudas durante sus gestiones diarias. 

Desde hace aproximadamente un mes, 12 oficinas de la red comercial de la aseguradora en España, así como 8 gestores del centro de operaciones que dan respaldo a esta red, están probando MIA GPT, testando su utilidad para resolver dudas sobre productos, datos comerciales, normas de suscripción y manuales de procedimientos. En las respuestas del chatbot se adjuntan los archivos utilizados en la resolución de la consulta para referenciarla y poder revisar la información, incorporando así la figura humana para la validación de los resultados. 

Esta herramienta conversacional utiliza el motor de lenguaje GPT4 y cuenta con una base de datos de 1.500 documentos. Asimismo, se apoya en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), técnica que mejora la precisión y fiabilidad de los datos mostrados. Sobre su puesta en marcha, proceso de desarrollo, beneficios internos y planes de expansión dentro de la compañía hablan para CIO España Antonio Tello y Lucía Chinea, data scientists de analítica avanzada en Mapfre España. 

 

¿Cómo surge la idea de desarrollar MIA GPT? ¿Qué necesidades detectaron y cómo echó a rodar el proyecto? 

En Mpfre siempre estamos buscando soluciones para mejorar nuestro servicio al cliente y generar un impacto en la sociedad. En este sentido, la irrupción de la IA generativ ha supuesto la posibilidad de disponer de nuevas y muy potentes soluciones y herramientas. Estas permiten, entre otras utilidades, la consulta sencilla de grandes volúmenes de información con un grado alto de complejidad, ayudando a optimizar los tiempos de respuesta.  

Nuestra red de oficinas, una de las principales fortalezas de Mapfre en España, fue la primera candidata en beneficiarse de esta tecnología y del desarrollo de MIA GPT. El objetivo no era otro que ayudar a mejorar y simplificar el proceso de atención al cliente, así como la optimización de procesos operativos. Para este propósito se generó un grupo de trabajo multidisciplinar que valoró las distintas posibilidades para, posteriormente, llevarlas a cabo de forma responsable.

 

¿Qué desafíos han encarado a la hora de desarrollar la citada herramienta? 

Uno de los principales desafíos ha sido el tecnológico, puesto que se trata de una tecnología muy incipiente, sometida, además, a una evolución constante. Esto ha implicado ejecutar un enfoque muy iterativo y ágil para poder adaptarnos a estas circunstancias. En segundo lugar, alineados con los valores de Mapfre, se ha realizado una implementación segura y responsable de los modelos de lenguaje, evitando la aparición de sesgos, inconsistencias, falta de coherencia o lenguaje no adecuado a las circunstancias, entre otros. Para ello se ha realizado un profundo análisis desde el punto de vista de seguridad e IA responsable. 

 

¿En qué tecnologías se apoya MIA para lograr el objetivo de dar soporte y ayudar a los integrantes de la red en la tarea de asistir al cliente? 

Esta herramienta cuenta con el motor de lenguaje GPT4, en la última versión ofrecida por Microsoft. Además, con la técnica RAG se puede ofrecer la última actualización disponible sobre la información que se solicita en el mensaje, permitiendo así una mayor fiabilidad en las respuestas. Esto es posible gracias a la gran base de datos de la que parte, formada por más de 1.500 documentos, que se actualizan periódicamente. 

 

¿Qué ventajas proporciona? 

La mayor ventaja es la rapidez con la que se pueden solucionar las consultas de los clientes. Además, de cara a confirmar la información recibida por MIA GPT, en la propia respuesta se adjuntan los documentos de referencia. Así se consultan al momento y se evita el tiempo de búsqueda extra de cada uno de estos. 

De manera adicional, los gestores también pueden usarlo para consultar dudas sobre la operativa diaria; así, la solución contribuye a una optimización de sus procesos. Por tanto, la rapidez y fiabilidad son las características que habría que destacar de este proyecto, que libera a la red comercial de la gran carga de trabajo que supone la búsqueda de estas respuestas y referencias. 

 

¿Cómo ha evolucionado el piloto que están llevando a cabo? 

Siempre bajo un marco de responsabilidad y seguridad, se ha ido pilotando esta idea en diferentes fases, variando la tipología y el número de usuarios según se disponía de una solución más robusta y fiable. Además, siguiendo un enfoque ágil, se ha ido incrementando poco a poco el volumen de documentación según aumentaba la precisión de MIA GPT. En el éxito de la iniciativa ha sido absolutamente clave la colaboración directa con los usuarios finales y su alto grado de implicación. 

 

Tras su puesta en marcha, ¿cuáles son las principales conclusiones? 

Las primeras conclusiones evidencian un alto nivel de satisfacción con la solución proporcionada, si bien, como es normal, también se sugieren puntos de mejora y evolución, que serán tenidos muy en cuenta para las próximas versiones. 

 

Dado ese nivel de satisfacción inicial, ¿hay intención de implementarlo y extrapolarlo a otras oficinas? 

Sí, pero siempre bajo el marco de trabajo inicialmente establecido en el proceso, y dentro de los plazos necesarios para tener una implementación satisfactoria, robusta y segura. 



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