El proyecto ARGIA es una iniciativa impulsada por el Gobierno Vasco y cofinanciado con Teknei y fondos de la Unión Europea, que busca optimizar los servicios de atención al cliente incorporando componentes de inteligencia artificial, capaces de operar en castellano y euskera. Este proyecto colaborativo se ha creado con la participación de empresas como Ayesa Digital, Gureak, Aurrelan, Versia, Teknei, Merkatu, Segula, Eutik, Irontec y Natural, que abarcan toda la cadena de valor del sector.
En el marco del programa de ayudas a la I+D Hazitek, ARGIA aprovecha los últimos avances en IA para mejorar una función que es estratégica para retener clientes, diferenciar a las marcas y mejorar su reputación en múltiples industrias.
Índice de temas
El desafío: seguridad, agotamiento de agentes y nuevas expectativas
Los servicios de atención al cliente se enfrentan a retos críticos en la actualidad, destacando el aumento del fraude mediante deepfakes de voz, que ya son los responsables del 40% de los intentos fraudulentos de suplantación de identidad identidad en sistemas biométricos. Además, aspectos como el ritmo de trabajo o el trato con clientes frustrados pueden elevar las tasas de agotamiento y rotación en las plantillas.
Los deepfakes de voz ya son los responsables del 40% de los intentos fraudulentos de suplantación de identidad identidad en sistemas biométricos
A todo ello se suma la creciente demanda de opciones de autoservicio por parte de las nuevas generaciones, la necesidad de realizar auditorías automáticas de calidad, o la urgencia por contar con sistemas on premise seguros que operen de forma bilingüe para superar barreras lingüísticas en idiomas como el euskera.
El corazón de ARGIA
Dentro de este ecosistema de innovación, el proyecto ARGIA investiga y desarrolla componentes avanzados de IA que permiten modernizar estos servicios de manera integral.
El trabajo conjunto se centra en el diseño de herramientas en castellano y euskera para infraestructuras propias, garantizando la privacidad de los datos; el desarrollo de sistemas end to end para combatir el fraude de identidad y modelos de reconocimiento de emociones en tiempo real y la integración de grandes modelos de lenguaje (LLM) multimodales para potenciar chatbots y voicebots autónomos que agilicen la labor de los agentes.
