Entrevista a Óscar Vega, Responsable de Data & Analytics en Factor Energía

Óscar, eres el responsable de Data & Analytics en Factor Energía ¿Podrías proporcionarnos detalles sobre las diversas iniciativas y proyectos que estás desarrollando actualmente?

En la actualidad, mi objetivo primordial consiste en capitalizar todos los datos a nuestra disposición con el fin de optimizar procesos. Nuestro enfoque abarca desde la analítica básica hasta la avanzada, la creación de modelos de Machine Learning y, recientemente, la exploración de diversas aplicaciones de Inteligencia Artificial que puedan tener un impacto transversal en toda la organización y su cadena de valor.

Cuéntanos, ¿Cuándo se creó el área de data como tal en Factor Energía?

El área de datos ha estado presente desde los orígenes de la compañía. Es cierto que ha experimentado una evolución paralela al crecimiento de la empresa. A medida que surgía la necesidad de estructurar la información para su aprovechamiento, el departamento ha ido madurando. Inicialmente, contábamos con sistemas propios bastante básicos, pero ahora disponemos de sistemas completamente estructurados, con garantías de seguridad, disponibilidad y redundancia.

El departamento ha evolucionado y crecido en consonancia con el crecimiento de la compañía y sus desafíos.
 

Óscar Vega, responsable de Data & Analytics en las oficinas de Factor Energía en Barcelona

Y hablando ya de transformación digital, durante estos años habéis abordado diferentes iniciativas y proyectos. ¿Cuáles dirías que son para ti aquellos proyectos más relevantes que habéis llevado a cabo?

Siempre hemos apostado por un fuerte apoyo en la tecnología. Desde el inicio, contamos con desarrollos propios, creados por nuestro equipo. Cada vez que nos enfrentamos a nuevos desafíos, hemos capacitado a nuestro equipo interno para abordarlos.

Uno de los hitos más significativos fue la adopción de un CRM estándar y reconocido en el mercado. Además, otro avance importante ha sido el más reciente, todo lo relacionado con los Large Language Models (LLM, por sus siglas en inglés). Estas nuevas tecnologías han permitido reconsiderar proyectos que hasta la fecha eran demasiado complicados o difíciles de abordar para una compañía como la nuestra.

Me gustaría centrarme en el tema de la inteligencia artificial y los modelos de lenguaje. En septiembre, se presentó un proyecto muy significativo que ha salido en todos los medios: un chatbot basado en inteligencia artificial con la voz de Belén Esteban. Antes de profundizar en el tema, ¿podrías explicarnos cómo surgió la idea?

Quisiera aclarar que este proyecto fue diseñado para Crea Energía, una de las empresas del grupo Factor Energía, orientada a un público más joven y digital.

Inicialmente, no contemplábamos la opción de utilizar una voz reconocida. Realizamos algunas pruebas con una voz neutral, pero decidimos reevaluar nuestra estrategia para centrarnos en nuestro objetivo principal: mejorar la retención en las llamadas y fomentar el interés del cliente en mantener la conversación. Entendimos que no es lo mismo atender que convencer, por lo que comenzamos a buscar voces reconocidas. Tras estudiar diferentes opciones, surgió la oportunidad de trabajar con Belén Esteban. Uno de los lemas de la marca es la transparencia, y buscábamos a alguien que pudiera transmitir ese mensaje. La principal característica de Belén es su autenticidad, lo que la hacía perfecta para el proyecto.

Finalmente, lanzamos la campaña con ella e incluso introdujimos una tarifa relacionada con Belén Esteban, buscando generar impacto y fomentar el compromiso con la marca.

Ya hablando del proyecto en sí, ¿cuáles fueron las principales dificultades que os encontrasteis en el camino de este proyecto? ¿Y cómo la superasteis?

Este proyecto fue sumamente ambicioso desde su inicio. Actualmente, no existe un proyecto equivalente a nivel nacional, por lo que no contamos con ejemplos de casos de uso para replicar este tipo de modelo.

Los desafíos abarcaban desde entender el modelo de lenguaje subyacente hasta identificar todas las alternativas de mercado existentes en ese momento, para analizar su capacidad de uso y las dificultades asociadas. Evaluamos la calidad de los resultados y los tiempos de respuesta de cada uno de ellos, aspectos de gran importancia.

Un factor prioritario en la decisión fue la posibilidad de integraciones. Este no es un sistema aislado que simplemente se enciende y se deja en un rincón. Necesitábamos integrarlo con nuestro sistema de telefonía, nuestros paneles de comunicación y demás elementos.

Marc Griful, Head of Business Development en Quantion y Óscar Vega en un momento de la entrevista.

Entiendo que una plataforma como el CRM estaba dentro de esa ecuación.

Ese fue el principal desafío. Además, es cierto que no existe una madurez tecnológica en ese campo. No hay 200 proyectos equivalentes con los que podamos comparar, ni contamos con 10 proveedores, cada uno con experiencia en estas organizaciones.

Este ha sido un proyecto de innovación total, comenzando desde cero. De hecho, a veces estábamos tan adelantados a lo que estaba disponible que el desarrollo ha sido forzosamente exponencial. Las diferentes nuevas posibilidades que la tecnología iba ofreciendo nos simplificaban aspectos que teníamos en el roadmap y que inicialmente pensábamos que serían complicados de abordar.

Totalmente. No sé si lo puedes decir, pero ¿qué tecnologías habéis utilizado para este chatbot? Porque al final, el hecho de replicar una personalidad como la de Belén Esteban no es sencillo.

De hecho, hay un aspecto interesante que es que realizamos sprints, planificaciones, reuniones diarias y todo lo que implica el desarrollo ágil de un proyecto tecnológico, donde se presentan dificultades a nivel de sistemas, integraciones, distribución de tareas, plazos de entrega… Sin embargo, a medida que avanzábamos en el proyecto, la dificultad se centró en proporcionar el contexto necesario.

El equipo estaba compuesto principalmente por desarrolladores y Product Managers, quienes debían estar al tanto del contexto de Sálvame y la vida pública de Belén. Resultaba curioso que el principal desafío era tener toda esa información para dar autenticidad al asistente virtual y hacer que fuera lo más natural posible.

En general, un prompt es una instrucción, pregunta o frase inicial que se le proporciona al modelo para guiar su respuesta o generación de texto. Para diseñar prompts adecuados, es importante tener en cuenta el contexto de la conversación, el tono y la personalidad que deseas que el bot tenga. Además, es importante que el prompt sea claro y conciso, y que no contenga información innecesaria. ¿Es así?

El proyecto se puede dividir en dos partes principales. La primera parte consiste en proporcionar el contexto necesario. Esto implica entender y asimilar el entorno en el que se desarrolla el proyecto, incluyendo los detalles específicos de Sálvame y la vida pública de Belén. Este conocimiento es crucial para dar autenticidad al asistente virtual y hacer que su interacción sea lo más natural posible.

La segunda parte se centra en cómo estructurar y modelar todo el proyecto para que tenga coherencia y consistencia. Esto abarca desde la definición de la arquitectura del sistema hasta la implementación de los modelos de lenguaje. Este aspecto es especialmente desafiante debido a la falta de proyectos similares de los que aprender y tomar como referencia.

Este enfoque dual, que combina la comprensión del contexto con la construcción técnica, es un punto de innovación interesante. No sólo estamos creando un asistente virtual, sino que también estamos explorando nuevas formas de integrar la tecnología y la cultura popular para crear experiencias de usuario más auténticas y atractivas.

Eso es. Hace un momento comentabas que el objetivo principal de este proyecto es mantener una conversación efectiva con un cliente existente o potencial. ¿Podrías explicar cómo un chatbot facilita este desafío?

Responder a las necesidades del usuario es fundamental. Al final, el feedback que proporciona el usuario que interactúa con el chatbot es de vital importancia para entender cómo podemos mejorar. Este feedback nos permite identificar áreas de mejora, ajustar nuestras respuestas y optimizar la experiencia del usuario. Es un proceso de aprendizaje continuo que nos ayuda a adaptarnos y a evolucionar en función de las necesidades y expectativas de los usuarios. En última instancia, nuestro objetivo es proporcionar un servicio que sea útil, eficiente y satisfactorio para el usuario.

No sé si nos podrías compartir algunos comentarios o reacciones que hayan tenido los usuarios a la hora de utilizar el chatbot con la voz de Belén Esteban.

Había un gran número de personas que, debido a la alta calidad del chatbot, llegaron a pensar que realmente estaban interactuando con una persona real. La voz clonada era de tal calidad que, en algunos casos, resultaba difícil diferenciar si se trataba de la voz real o la del chatbot. A nivel de contenido, es evidente que es un bot y no posee la calidez humana que caracteriza a una persona.

Nos vimos en la necesidad de limitar el número de interacciones cuando la gente abusaba del uso, interrumpirlas y enviar un mensaje para redirigir la conversación del estilo: “No puedo atenderte por voz en este momento, estoy bastante ocupada. Si lo prefieres, puedo atenderte por WhatsApp, ¿te parece bien?”. La clonación de voz en tiempo real tiene su coste y había el riesgo de saturar el sistema.

Nuestro sistema se basaba en repeticiones. Es decir, cuando un usuario repetía varias veces preguntas como: ¿cómo estás?, ¿qué tal estás hoy?, ¿qué has desayunado?, decidíamos centrarnos en el producto de Crea Energía.

Sin embargo, el feedback final fue muy positivo. Las conversaciones resultaron ser más naturales de lo que podríamos haber imaginado. La Inteligencia Artificial Generativa ofrece la posibilidad de que se pueda preguntar casi cualquier cosa.

El hecho de dejar la conversación tan abierta nos brindó muchas oportunidades para poder hacer cosas como responder a la típica pregunta de: “Ahora mismo estoy en Madrid, ¿puedes recomendarme tres restaurantes?”. El chatbot responde perfectamente y añade: “oye, puedes ahorrar dinero con nuestras tarifas para poder aprovechar e ir a probarlos”. De esta manera, siempre tienes este gancho comercial que te permite darle la vuelta a la situación.

Anuncio publicado en youtube de la tarifa de la Luz Belén Esteban de Crea Energía

¿Habéis observado algún tipo de mejora cuantificable en la respuesta al cliente como resultado directo del chat?

El beneficio más significativo de los chatbots es que pueden proporcionar atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Además, a medida que se van puliendo las instrucciones, puedes limitar el contexto de la conversación.

Por ejemplo, con una persona humana, la interpretación de lo que se dice puede variar. Pueden surgir problemas complejos o cambios normativos que requieren estar informado. Sin embargo, si le indicas a un bot que diga una frase específica o que interprete ciertas frases, se adhiere estrictamente a esas instrucciones.

Esa sería la parte positiva. En cuanto a la parte negativa, es evidente que, en la actualidad, los bots no pueden igualar el nivel de calidad humana, calidez y simpatía que posee un humano. Por lo tanto, lo que hacemos es intentar derivar la mayor cantidad de temas repetitivos al bot, siempre teniendo en cuenta que los temas más complejos serán gestionados por una persona.

Es cierto. Existe un temor frecuente entre las personas de que un chatbot pueda llegar a reemplazar su trabajo. Sin embargo, el propósito principal de un asistente virtual es aliviar la carga de responder a preguntas altamente repetitivas, permitiendo así que el ser humano se dedique a tareas de mayor valor.

En última instancia, se trata de un sistema de filtrado. Hoy en día, cuando se trata de temas complejos, la intervención humana sigue siendo infinitamente superior. Los chatbots son herramientas diseñadas para mejorar la eficiencia, no para reemplazar la interacción humana. Su objetivo es permitir que los humanos se concentren en las tareas que requieren un nivel de comprensión y empatía que, por el momento, solo los humanos pueden proporcionar.

Es probable que muchos equipos directivos que lean esta entrevista estén considerando emprender proyectos de esta naturaleza en 2024. ¿Qué consejos les darías antes de embarcarse en un proyecto con estas tecnologías?

El primer consejo, bastante directo, es probarlo. No cuesta nada obtener una licencia y realizar un caso de uso sencillo, lo más manual posible.

Descubrir a través de la prueba, creo, es uno de los aspectos más importantes de este tipo de tecnología. Al final, te das cuenta de posibles casos de uso que no habías contemplado antes, simplemente interactuando con uno de estos sistemas. Una vez que tienes más o menos decidido este camino, entonces es el momento de lanzarte a realizar este tipo de proyectos.

Es importante empezar de una manera sencilla. Cuando ya tienes un nivel de madurez más avanzado, es crucial que los equipos de desarrollo, integración y explotación de estas herramientas tengan experiencia en el negocio. Sería como una fase más avanzada. Lo que logras es que otros tipos de desarrollos que ya pueden existir en la empresa o que ya tengas en mente, puedan ser aprovechados de una manera muy eficiente. Si la persona que integra tiene esa visión de negocio, puede relacionar los diversos sistemas que ya existen y nutrirse de algunos de estos servicios o aplicaciones que le puedan ser útiles.

Quizás relacionado con esta última parte que mencionaste sobre la experiencia en el negocio, ¿tenéis previsto en los próximos meses, en este 2024, replicar o hacer algo similar con este proyecto de chatbot para otras áreas? Lo digo porque hasta ahora lo habéis centrado en los clientes. ¿Han pensado en hacerlo para otras áreas operativas?

Desde el principio, hemos implementado esto para diferentes áreas. El que ha tenido más notoriedad es el que estamos discutiendo. Pero es cierto que, desde el principio, tener este tipo de herramientas te permite realizar múltiples proyectos en producción que antes eran muy difíciles.

Otra área importante es el propio equipo de desarrollo. Este tipo de herramientas, como Copilot, pueden ayudarnos en la generación de código, por ejemplo.

¿Lo utilizáis para limpiar código, por ejemplo?

Cualquier parte. Es cierto que con precaución y todas las medidas de seguridad posibles, pero al final vemos que es una forma de generar eficiencias y eso también lo tocamos mucho. Y luego también todas las capacidades que tienen los modelos de lenguaje.

Hace unos años, tenían una complicación porque a nivel de casuística, palabras clave, terminologías, por ejemplo, eran costosas y ahora es la figura del embudo al revés. Entonces es una medida pequeña y realmente se expande. Tener esta capacidad puede impactar en muchas áreas, desde el nivel comercial hasta el nivel en que el propio sistema realiza ciertos análisis de conversaciones o ciertos aspectos más cotidianos, que hasta ahora por voluntad propia no eran viables y ahora sí que son posibles.

Al final, vuestra visión, por lo que veo, es ponerla al servicio de los departamentos para que puedan hacer su trabajo mucho mejor y ser más eficientes.

Uno de los desafíos que tenemos es eso, es decir, vamos identificando qué partes del proceso son mejorables y trabajamos juntamente con el resto de los departamentos para identificar estos casos de uso. Ese va a ser uno de los desafíos de este año.

Centrándome en esto que es muy interesante, ¿realizáis algún tipo de reuniones mensuales o periódicas con cada departamento para generar nuevos proyectos o iniciativas de este tipo? ¿La iniciativa proviene del negocio? ¿Cómo gestionan este proceso de innovación?

Hasta ahora, las iniciativas que hemos llevado a cabo este año y las que estamos realizando provienen principalmente del negocio y de la dirección. La dirección de Factor Energía tiene una visión muy clara y detallada de todo el negocio. Esta visión nos ayuda a iniciar nuevos proyectos. Posteriormente, vamos difundiendo ese mensaje a un nivel más detallado, teniendo en cuenta las necesidades de los diferentes responsables de los departamentos. Este enfoque colaborativo asegura que todos los departamentos estén alineados y trabajen hacia los mismos objetivos.

Para concluir, para aquellos que aspiren a ser un Chief Data & Analytics Officer, ¿cuáles crees que son las habilidades que debería poseer una persona que quiera liderar un departamento como el tuyo?

Diría que la primera y más importante, basándome en mis 15 años de experiencia en Factor Energía, es trabajar en lo que te apasiona. No sé si llamarlo “freaky” porque puede tener una connotación negativa, pero prefiero decir que te dediques a lo que te gusta. Por ejemplo, en las redes sociales, la mayoría de las interacciones que tengo están relacionadas con productos de inteligencia artificial, casos de uso y novedades tecnológicas, porque es un tema que me interesa.

Por lo tanto, tener este tipo de vinculación con el sector creo que es crucial. La otra habilidad, evidentemente, es la gestión. A este nivel de estructura, la gestión es una responsabilidad ineludible, por lo que tener esas capacidades y esa formación te ayuda a ser más eficiente. Esto debe ir de la mano con el aprendizaje continuo, porque después de cierto tiempo, necesitas estar actualizándote constantemente para mantener ese nivel de motivación como el primer día.

Y creo que el último punto, que es clave, es la capacidad para atraer talento y formar un buen equipo. Puedo asegurar que el equipo de Factor Energía es un equipo joven, pero extremadamente talentoso. Una de las habilidades más importantes es ser capaz de atraer ese talento, retenerlo e incorporarlo a la organización, porque al final, te apoyas en el trabajo del equipo. Esta capacidad para identificar, atraer y retener talento es esencial para cualquier líder exitoso.

Muy bien. Oye, y cuando dices “necesito relajarme”, llega el fin de semana, ¿qué le gusta hacer Oscar Vega para desconectar?

Principalmente, mi vida está muy influenciada por mi familia, especialmente por mis hijas. El deporte también ocupa un lugar importante en mi vida, siempre que el tiempo lo permite. Además, no descuido la gastronomía, que también juega un papel crucial en mi día a día.