En el marco del CMS Financial Innovation Argentina, Cristian Ruiz, Account Executive de Froneus, expuso cómo la evolución de los voice bots y la analítica de voz están transformando la recuperación de cartera en América Latina, logrando interacciones más humanas, fluidas y eficientes.
La evolución tecnológica: El salto hacia el Speech to Speech
La trayectoria de Froneus en el uso de inteligencia artificial ha avanzado a pasos acelerados. En 2021, la compañía impulsó la adopción de voice bots en cobranzas y ventas utilizando machine learning e inteligencia artificial generativa. Para el año 2022, la firma ya procesaba más de un millón de conversaciones mensuales y expandía sus operaciones en Latinoamérica, con especial foco en México.
Aunque la llegada de la IA generativa en 2024 permitió interacciones más naturales, también trajo consigo desafíos de latencia. El verdadero hito llegó en 2026 con la adopción de la tecnología speech to speech (de voz a voz). Esta innovación procesa el audio directamente sin necesidad de transcribirlo previamente a texto, eliminando la latencia y logrando conversaciones sumamente fluidas, naturales y en tiempo real.
Ingeniería de cobros: Superando los dolores del sector
Cristian Ruiz definió la ‘ingeniería de cobros con IA’ como la aplicación de un método estructurado al sector de cobranzas, sustentado en tres factores: un proceso integrado en fases, la capacidad de medir cada gestión para obtener datos trabajables y una implementación probada que inicia con una prueba piloto.
Esta metodología busca resolver los principales dolores que enfrentan las empresas de cobranza hoy en día: los altos costos de escalar equipos humanos, la baja contactabilidad telefónica, la frustración de los clientes ante guiones rígidos y la falta de datos en vivo para tomar decisiones inmediatas.
A diferencia de los sistemas tradicionales basados en árboles de decisión rígidos, el voice bot de Froneus interpreta el lenguaje natural, gestiona objeciones en tiempo real y ofrece alternativas reales de pago (fechas, montos, planes y medios de pago). El bot sigue un flujo lógico: saluda, valida la identidad del interlocutor (requisito indispensable para continuar), escucha, negocia bajo reglas de negocio parametrizables y, finalmente, cierra el acuerdo o deriva la llamada a un agente humano si es necesario.
Demostraciones prácticas y casos de éxito
Durante la presentación, Ruiz realizó demostraciones en vivo del funcionamiento del bot. En un primer caso de negociación de deuda, se ilustró cómo el sistema aplica reglas de negocio configurables: primero ofrece un pago a dos días; si no es posible, extiende el plazo a cinco días; y si el cliente no puede cubrir el total, ofrece la opción de un monto mínimo de pago.
Asimismo, se destacó el caso de éxito con Integratel Perú, donde el voice bot de Froneus —diseñado de manera totalmente personalizada y no como un producto enlatado— logra recuperar el 60% de la cartera de cobranza en soles peruanos.
Un ecosistema integral y el poder de Speech Analytics
La solución de Froneus forma parte de un sistema integral que incluye:
- Voice bots para llamadas salientes de cobranzas, ventas y verificación de identidad.
- Click to Call para conectar a usuarios desde un sitio web directamente con un bot de atención.
- Smart Agent, un asistente disponible 24/7 para atender llamadas entrantes sin sesgos ni cansancio.
- Speech Analytics, una plataforma de auditoría masiva desarrollada en conjunto con su cliente Paktar. Esta herramienta convierte el 100% de las llamadas (tanto de humanos como de bots) en datos de valor. Permite analizar KPIs de duración, silencios, calidad de la llamada, detección de oportunidades perdidas y el análisis de sentimientos del cliente. Además, facilita el entrenamiento de nuevos agentes de call center, mejorando su desempeño entre un 20% y un 30% al replicar las mejores prácticas.
Metodología de integración en cinco fases
Para garantizar el éxito, Froneus implementa sus proyectos a través de cinco fases (de la 0 a la 4):
- Fase 0 (Descubrimiento): Análisis de las problemáticas del sector, la cultura de la empresa, sus metodologías y herramientas para diseñar una propuesta de valor personalizada.
- Fase 1 (Diseño): Definición de la personalidad del bot (nombre, tono, voz masculina o femenina) y las variables de la base de datos para la negociación.
- Fase 2 (Integración): Conexión flexible con el CRM del cliente o trabajo sin integración mediante la carga de archivos Excel o Google Sheets.
- Fase 3 (Piloto): Pruebas controladas de ‘menos a más’ con bases de datos pequeñas y simulaciones internas para testear todas las casuísticas posibles.
- Fase 4 (Escalamiento): Expansión de la campaña basada en los reportes automáticos obtenidos tras el piloto.
Finalmente, Ruiz enfatizó que cualquier proyecto de inteligencia artificial en Froneus debe ser respaldado por cuatro métricas fundamentales para su aprobación: el Retorno de Inversión (ROI) —facilitado por un esquema de pago por uso—, la eficiencia operativa, la innovación tecnológica y la satisfacción del cliente.
