Sistema web basado en LLM para optimizar la gestión de reclamos en el sector de telecomunicaciones

• Autores: Remon Lamarpata, Henderson Smith, Soto Buitron, Shirley Jesebell
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/687805
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/687805
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sector telecomunicaciones; Proceso de reclamos; LLM; Gpt-4; Atención al cliente; telecommunications Sector; Claims process; Customer Service; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema web basado en modelos de lenguaje grande (LLM), específicamente GPT-4, para optimizar la gestión de reclamos en una empresa del sector telecomunicaciones. El problema central identificado es la demora significativa en la atención de reclamos, ocasionada por procesos manuales, sobrecarga operativa y falta de herramientas tecnológicas que permitan una clasificación y resolución eficiente. Estas demoras generan insatisfacción del cliente, riesgos legales, mayores costos operativos y dificultades en la retención de usuarios. La solución planteada consiste en implementar un sistema web integrado con la API de GPT-4 que permite automatizar la clasificación de reclamos, generar respuestas preliminares contextualizadas y sugerir la asignación óptima de cada caso según su complejidad y especialización requerida. Asimismo, el sistema centraliza la información, reduce tareas repetitivas y mejora la trazabilidad del proceso. Para el desarrollo, se seleccionaron las tecnologías más adecuadas mediante benchmarking: GPT-4 como modelo LLM, Oracle APEX como plataforma de desarrollo y Oracle Database como gestor de datos. La metodología utilizada fue Scrum, permitiendo ciclos iterativos de construcción y validación. La solución fue evaluada mediante encuestas, pruebas funcionales e indicadores de éxito, demostrando mejoras en precisión de respuesta, reducción de tiempos y aceptación positiva por parte de expertos y usuarios finales. Se concluye que el sistema contribuye significativamente a la eficiencia operativa y a la mejora de la experiencia del cliente en la gestión de reclamos.