Gravitel lanza un autodiscado predictivo con redes neuronales: hasta 10 000 llamadas por hora

Gravitel ha incorporado una función de autodiscado predictivo basada en redes neuronales. Según una declaración de los representantes de la compañía transmitida a CNews, el sistema está diseñado para gestionar un flujo de hasta 10 000 llamadas salientes por hora. El comunicado original es escueto: no menciona la arquitectura de los modelos, las tarifas ni los clientes. Por eso, a continuación se combinan los datos del anuncio con un análisis de cómo funcionan las soluciones de esta clase.

Cómo funciona el discado predictivo

El discado predictivo existía mucho antes de la ola de las redes neuronales. La idea es sencilla: el sistema marca los números por adelantado, sin esperar a que un operador quede libre. Tiene en cuenta cuántos empleados están disponibles, la duración media de las conversaciones y la proporción de abonados que llegan a contestar. Si la predicción se queda corta por exceso, el cliente responde y no hay nadie al otro lado de la línea, de modo que la llamada pasa a ser «abandonada». Si se queda corta por defecto, los operadores se quedan sin trabajo.

Toda la economía del sistema depende del error de predicción. Los marcadores clásicos funcionan con coeficientes estáticos que el administrador ajusta a mano. El enfoque neuronal los sustituye por un modelo que estima la probabilidad de respuesta a partir de la hora del día, el historial de contacto y el tipo de campaña. El comunicado no aclara qué tarea resuelven exactamente los modelos de Gravitel: si solo predicen el contacto efectivo o si también incluyen un bot de voz que mantiene la conversación.

Qué se sabe del sistema

• Función: autodiscado predictivo basado en redes neuronales.
• Capacidad declarada: hasta 10 000 llamadas por hora, unas 167 por minuto, o 2,8 por segundo.
• Escenario: campañas salientes en contact centers.
• Fuente: representantes de Gravitel, en un comentario a CNews.
• No se ha revelado: el tipo y el tamaño de los modelos, la precisión de la predicción, la proporción admisible de llamadas abandonadas, las integraciones con CRM ni el precio.

La cifra de 10 000 debe leerse como el techo de la plataforma, no como el resultado de un cliente concreto. El rendimiento real depende de la base de números y del número de operadores. Para calibrar la escala: con una tasa hipotética de contactos exitosos del 25%, ese flujo genera unas 2 500 conversaciones por hora. Para atenderlas hace falta un contact center de cientos de puestos o un bot que se encargue de la parte inicial del diálogo. Se trata de un cálculo ilustrativo, no de datos de la compañía.

Dónde está el límite de lo permitido

Las llamadas masivas no tropiezan solo con barreras técnicas. En Rusia, las llamadas publicitarias solo se permiten con el consentimiento del abonado (artículo 18 de la ley «Sobre la publicidad»), y la base de números debe recopilarse conforme a la ley de datos personales. Los operadores de telecomunicaciones, por su parte, implantan filtros antispam y pueden bloquear números con una actividad saliente anormalmente alta. Una plataforma capaz de generar 10 000 llamadas por hora acabará cayendo rápidamente en esos filtros, junto con su cliente, si se configura sin cuidado.

Por eso la configuración de los límites es tan importante como la velocidad de marcación. Un buen discador predictivo sabe mantener la proporción de llamadas abandonadas dentro de los márgenes establecidos, respetar las franjas horarias de llamada según la zona horaria y excluir de la lista los números de quienes han rechazado ser contactados.

Qué comprobar antes de implantarlo

Si está valorando una solución así para ventas, cobro de deudas o encuestas, empiece con un piloto sobre una parte de la base, no sobre todo el volumen. Compárelo con el modo actual según cuatro métricas: proporción de contactos, proporción de llamadas abandonadas, carga de los operadores y coste por contacto exitoso.

Pregunte además al proveedor cómo se entrena el modelo: si con sus datos o con datos agregados de la plataforma, y dónde se almacenan. Averigüe cómo se comporta el sistema cuando cae la proporción de contactos, por ejemplo en festivos o ante bloqueos por parte de los operadores. Y compruebe si el resultado de la llamada se transfiere al CRM de forma automática: sin eso, la ventaja de la velocidad de marcación se pierde enseguida en el procesamiento manual.

Mientras Gravitel no publique más detalles, lo razonable es leer la cifra de 10 000 llamadas por hora como la promesa de una herramienta seria, no como un resultado demostrado.