Resumen del webinar: Cómo Urban Company automatizó el soporte a partners a gran escala

La mayoría de los equipos de soporte se topan con un límite al intentar escalar. Incorporan agentes, suben los costes, la calidad sigue siendo irregular y los picos estacionales lo desestabilizan todo. Urban Company encontró otro camino.

En Detrás del agente: cómo Urban Company automatizó el soporte a colaboradores a escala, Abhishek Thakur, responsable de ingeniería de Urban Company, explicó cómo Urban Company implementó voz IA en todas sus operaciones de soporte a colaboradores y qué ocurrió con la calidad, el coste y el volumen de llamadas al hacerlo.

El problema de soporte de la economía colaborativa

La economía colaborativa depende en gran medida de la confianza entre plataformas y trabajadores, y cualquier ruptura de esa confianza puede llevar a los trabajadores a cambiarse a la competencia. Con más de 15 millones de trabajadores de la economía colaborativa en India, una cifra que se prevé alcance los 23 millones en 2030, estas personas interactúan principalmente con las plataformas a través del móvil y la voz. Dadas sus condiciones de trabajo —como el ruido, los problemas de conectividad y la mezcla de idiomas—, el soporte basado en texto suele resultar inviable.

A pesar de ello, muchas plataformas siguen optando por el chat, lo que se traduce en una baja resolución en el primer contacto y altas tasas de escalado. Los trabajadores a menudo sienten que la plataforma no está diseñada pensando en sus necesidades. La voz IA ofrece una posible solución: un método de comunicación que se adapta a la forma de trabajar de esta plantilla. La cuestión es si puede hacerlo con la fidelidad y a la escala que exigen las operaciones de la economía colaborativa.

Por qué la voz era el canal adecuado para trabajadores de la economía colaborativa

Urban Company opera en 51 ciudades de India, además de en los Emiratos Árabes Unidos, Singapur y Arabia Saudí. Gestiona casi 60.000 profesionales de servicios activos —fontaneros, esteticistas y técnicos de reparación de electrodomésticos— que realizan trabajos cada día en casas de particulares.

Estos colaboradores no son usuarios tecnológicos habituales. Muchos compran un smartphone específicamente para unirse a la plataforma. Su canal natural de comunicación es la voz, no el texto. Cuando Urban Company revisó sus registros de soporte por chat, los colaboradores enviaban mensajes fragmentados en hinglish, subían capturas de pantalla borrosas y, lo más revelador de todo, pedían que les llamaran de vuelta a través del chat.

La distancia entre el canal de soporte y la forma en que los colaboradores se comunican realmente generaba fricción en cada punto de contacto.

El soporte humano a esta escala crea sus propios problemas acumulativos: 

1. Diez agentes humanos de un centro de llamadas explican las cosas de diez maneras distintas
2. Actualizar los procedimientos operativos estándar tarda semanas en llegar a todo el equipo
3. Y cuando llega la temporada de reparación de aires acondicionados, el volumen de llamadas se dispara sin previo aviso 

La voz IA resuelve los tres problemas: ofrece una resolución coherente siempre, se adapta al instante a la nueva información y escala horizontalmente para responder a cualquier volumen.

Urban Company eligió ElevenLabs porque sus voces eran las más humanas; una decisión tomada mediante una encuesta interna anónima en la que empleados escucharon grabaciones de varios proveedores y votaron. Cuando tus usuarios son trabajadores de la economía colaborativa que están generando confianza en una plataforma, la calidad de voz no es una preferencia, sino una condición previa.

Detrás de los agentes de Urban Company

Urban Company utiliza ahora voz IA en tres grandes subverticales:

Soporte a colaboradores - Los colaboradores pueden llamar desde la app en cualquier momento durante un servicio y obtener ayuda con cualquier situación a la que se enfrenten, desde disputas con clientes hasta problemas de pago o de finalización del servicio.

Contacto para recomendaciones - Llamadas salientes a colaboradores existentes para preguntarles si les gustaría recomendar la plataforma a familiares o amigos. Una interacción de gran volumen y sensible para la relación, que se beneficia de un tono coherente y de no tener tiempos de espera.

Instahelp - Una capa de interacción sin app para colaboradores que no pueden leer o escribir con facilidad. Gestionan sus servicios, suscripciones y consultas íntegramente por voz, sin necesidad de interfaz de usuario.

Actualmente, Urban Company gestiona más de 30 casos de uso activos y se encamina hacia más de 150 subagentes. Lo que empezó con una persona explorando si esto era siquiera posible ha crecido hasta convertirse en un equipo de 30 personas que crea e implementa agentes de voz IA en toda la empresa. Cuando un caso de uso funcionaba, todos los equipos querían uno.

Demostración: resolución multiagente en tiempo real

Situación: Un colaborador de servicios llega a la ubicación de un cliente. El cliente rechaza el servicio debido a un corte de luz y el colaborador necesita reprogramarlo sin incurrir en una penalización por cancelación.

Lo que se mostró:

• El colaborador llama al soporte de UC a través de la app y contacta con una agente de IA (Anjali)
• Anjali confirma los datos del servicio y deja al colaborador en espera
• Al mismo tiempo, una segunda agente (Vidhi) llama directamente al cliente
• Vidhi confirma el motivo de la cancelación, ofrece reprogramar el servicio para la misma hora de la mañana siguiente y lo reserva
• Anjali vuelve con el colaborador y le comunica la resolución: el servicio se ha reprogramado y no se aplica ninguna penalización por cancelación
• El colaborador agradece a la agente la rápida resolución

Por qué es importante:

No se trata de un único agente siguiendo un guion. Son varios agentes trabajando en paralelo —uno gestionando la llamada del colaborador y otro resolviendo el problema del cliente en tiempo real—, coordinados para lograr una resolución que ninguno podría conseguir por sí solo. Urban Company utiliza entre 50 y más de 60 variantes de prompts en el soporte a colaboradores, y algunas interacciones individuales implican de 7 a 10 subagentes trabajando de forma secuencial.

Buenas prácticas

Urban Company compartió aprendizajes clave de su experiencia con voz IA:

1. Prioriza la funcionalidad al principio. El coste por minuto de Urban Company aumentó significativamente durante febrero y marzo a medida que añadían más inteligencia a sus agentes. Después bajó por debajo del nivel inicial. Céntrate en que el caso de uso funcione. La optimización de costes puede venir después, y llegará más rápido de lo que esperas cuando entiendas dónde están las ineficiencias.
2. Los pequeños cambios tienen un impacto desproporcionado. IA conversacional depende de los detalles. Urban Company añadió un breve audio de espera de «comprobando...» antes de dar información, aunque la API responde en milisegundos. La pausa hacía que pareciera que la agente realmente había buscado la información. Ese único cambio aumentó una métrica clave en un 30 %. Haz experimentos constantemente: Urban Company mantiene actualmente unas 15 pruebas A/B ejecutándose con el 1 % del tráfico en todo momento.
3. Divide los prompts, no los arregles. Si un prompt está alucinando o desviándose, el instinto es parchearlo. El enfoque de UC consiste en descomponerlo: dividirlo en prompts más pequeños y específicos, cada uno con una tarea concreta, y dotarlos de llamadas a herramientas específicas. Su flujo de soporte a colaboradores se ejecuta mediante entre 50 y 60 prompts que realizan tareas diferenciadas, en vez de un único prompt que intenta gestionarlo todo.
4. Crea tu biblia de seguimiento antes de escalar. Urban Company monitoriza rigurosamente las métricas de entrada: duración media de las llamadas, palabras por minuto tanto de la agente como del usuario, turnos por minuto, porcentaje de ruido blanco y tasa de contactos inalcanzables. Su métrica principal es la tasa de resolución; al final de la llamada preguntan al colaborador si se ha resuelto su problema. Escuchar las llamadas sigue siendo la forma de detectar lo que los números no muestran.
5. Detecta el idioma, no preguntes por él. Preguntar a usuarios «¿qué idioma prefieres?» rompe el flujo de la conversación. Urban Company intentó detectar el idioma a partir de los apellidos de los colaboradores y obtuvo demasiados falsos positivos. Su enfoque actual: el idioma que hable el colaborador durante los primeros 30 segundos de una llamada queda fijado para todas las llamadas futuras. Solo se permite cambiar de idioma en el segmento inicial. Actualmente, el 20 % de las llamadas de Urban Company se realizan en idiomas vernáculos; ni hindi ni inglés.
6. Gestiona la latencia como un problema de ingeniería. Analiza cada milisegundo. Identifica dónde se va realmente el tiempo —obtención de datos, inferencia del modelo, red— y optimiza cada elemento de forma independiente. Usa palabras de relleno contextuales para ocultar el tiempo de procesamiento, pero adáptalas al prompt: un agente de bienvenida dice «me alegra saber de ti» y un agente operativo dice «déjame comprobarlo». Las palabras de relleno deben sonar naturales. 

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