Un agente de IA en el puesto médico: cómo Sovcombank automatiza llamadas complejas

Sovcombank ha implantado un agente de IA en el puesto médico de su aseguradora. No es un proyecto experimental para «jugar con redes neuronales», sino un despliegue en producción de un LLM en un proceso donde el error sale caro y el cliente espera una solución rápida.

Dónde trabaja el agente

En la línea, el operador escucha a un cliente asegurado que explica su problema médico. El agente escucha la conversación y ayuda al operador a resolverla:

• Entender rápidamente el fondo del problema del cliente
• Registrar correctamente los datos médicos en el sistema
• Conservar el contexto de la conversación y no perder detalles importantes
• Sugerir el siguiente paso en el trabajo

El operador sigue al mando: toma las decisiones y asume la responsabilidad. El agente funciona como un colega con experiencia a su lado.

Por qué es más difícil que un simple chatbot

En el call center de una aseguradora, un error puede provocar un diagnóstico incorrecto, la pérdida de datos del cliente o una gestión errónea de un siniestro. La velocidad también es crítica: la persona espera ayuda y una consulta médica exige atención al detalle.

El agente debe entender a la vez la terminología médica, el contexto del seguro, los requisitos de registro de datos y el estado de estrés del cliente. Un LLM corriente, sin entrenamiento específico con casos reales, no puede con ello.

Cómo se implantó

El equipo no empezó con la automatización completa, sino con el apoyo al operador. El agente propone opciones de entrada, ofrece sugerencias y aclara detalles a partir del contexto médico. Todo pasa por el operador, que verifica cada paso.

«El objetivo no era solo jugar con redes neuronales, sino integrar de verdad un LLM en el proceso», dicen los desarrolladores de

Sovcombank.

La puesta a punto incluyó pruebas con llamadas reales, recopilación de opiniones de operadores y médicos, y mejora iterativa. Para que el sistema no fallara, se entrenó con ejemplos de errores reales y casos difíciles.

Qué significa

Los agentes de IA salen de la categoría de experimentos curiosos y pasan a la de herramientas críticas en procesos de producción. Si incluso en el seguro, donde un error cuesta dinero, una empresa confía en un LLM para ayudar en las conversaciones con clientes, la tecnología ha madurado.

La siguiente etapa es integrar agentes en soporte técnico, asesoría jurídica y evaluación crediticia.