Mejora de la calidad de atención ciudadana mediante IA generativa: auditoría automatizada de llamadas en la línea 148 de la Provincia de Buenos Aires

Resumen

En los servicios públicos de atención ciudadana, las líneas de asistencia telefónicas constituyen un canal fundamental para garantizar derechos, informar sobre políticas públicas, difundir campañas de interés público y colaborar en el abordaje integral de problemáticas sociales. En particular, la línea 148 de la Provincia de Buenos Aires centraliza, al día de redacción de este estudio, diecinueve servicios de atención telefónica de distintos organismos estatales, incluyendo áreas como salud, trabajo, previsión social, justicia, desarrollo social, salud sexual y reproductiva, defensa del consumidor, entre otras. Ante el elevado volumen de llamadas, y teniendo en cuenta el crecimiento estimado de llamadas para el año 2025 para esta línea de asistencia, los procesos de supervisión, monitoreo y auditoría manual resultan costosos, en cuanto a tiempo y recursos humanos, poco escalables y de difícil trazabilidad. Esto limita las posibilidades para detectar irregularidades, mejorar la calidad de la atención, y asegurar el cumplimiento del personal de los protocolos establecidos. Este trabajo presenta una experiencia de innovación pública basada en inteligencia artificial generativa, desarrollada por la Dirección de Digitalización e Inteligencia Artificial, Dirección Provincial de Innovación Digital, Subsecretaría de Gobierno Digital, Ministerio de Gobierno, orientada a automatizar el proceso de auditoría de llamadas a cargo de la Dirección de Monitoreo y Evaluación, Dirección Provincial de Gobierno en Línea, Subsecretaría de Gobierno Digital, Ministerio de Gobierno. La solución combina tecnologías de código abierto y procesamiento en infraestructura propia para asegurar la soberanía tecnológica y la protección de datos sensibles. Consta de dos etapas principales para la automatización de la auditoría: la transcripción automática de llamadas mediante modelos de reconocimiento de voz, y la clasificación/auditoría de su contenido a través de modelos de lenguaje (LLM) entrenados mediante estrategias de few-shot prompting(aprendizaje con pocos ejemplos) y fine-tuning con instrucciones y templates específicos. Por otro lado se trabaja en la generación automatizada de base de datos, reportes e indicadores clave a través de dashboards interactivos. Esta herramienta permite escalar los procesos de monitoreo, reducir tiempos y costos, identificar patrones críticos (como el uso de lenguaje inapropiado, comportamientos agresivos), y generar datos y conocimientos certeros para la mejora continua de la atención y el diseño de políticas públicas. No solo mejora la calidad de atención a la ciudadanía, sino que introduce un cambio de paradigma en el monitoreo y la toma de decisiones en los servicios públicos, brindando datos procesados diariamente para una gestión más eficiente, preventiva y basada en evidencia. La iniciativa busca ser replicable en otros servicios de atención a la ciudadanía.