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 más agentes, aumentan los costes, la calidad sigue siendo irregular y los picos estacionales desbordan la operación. Urban Company encontró un camino diferente.

En Behind the Agent: How Urban Company Automated Partner Support at Scale, Abhishek Thakur, Engineering Manager de Urban Company, explicó cómo Urban Company implementó voz IA en toda su operación 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 de trabajos por encargo

La economía de trabajos por encargo depende en gran medida de la confianza entre las plataformas y quienes trabajan en ellas, y cualquier quiebra de esa confianza puede llevarles a cambiarse a la competencia. Con más de 15 millones de trabajadores por encargo en India, una cifra que se prevé alcance los 23 millones en 2030, estas personas se relacionan 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.

Aun así, muchas plataformas siguen recurriendo por defecto al chat, lo que se traduce en una baja resolución en el primer contacto y altas tasas de escalado. A menudo, quienes trabajan en ellas sienten que la plataforma no está diseñada pensando en sus necesidades. La voz IA plantea una posible solución al ofrecer un método de comunicación acorde con 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 de trabajos por encargo.

Por qué la voz era el canal adecuado para trabajadores por encargo

Urban Company opera en 51 ciudades de India, además de en los EAU, Singapur y Arabia Saudí. Gestiona casi 60.000 profesionales de servicios activos —fontaneros, especialistas en belleza y técnicos de reparación de electrodomésticos— que realizan trabajos cada día en los hogares de clientes.

Estos colaboradores no son usuarios de tecnología 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, vio que colaboradores enviaban mensajes fragmentados en hinglish, subían capturas de pantalla borrosas y, lo más revelador de todo, pedían que les llamaran de vuelta por el chat.

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

El soporte prestado por personas a esta escala genera 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 atender cualquier volumen.

Urban Company eligió ElevenLabs porque sus voces sonaban 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 por encargo que están creando confianza con una plataforma, la calidad de la voz no es una preferencia: es un requisito previo.

Detrás de los agentes de Urban Company

Urban Company utiliza ahora voz IA en tres grandes subverticales:

Soporte a colaboradores - 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 incidencias para completar un trabajo.

Contactos para recomendaciones - Llamadas salientes a colaboradores actuales para preguntarles si quieren recomendar la plataforma a familiares o amistades. Una interacción de gran volumen y sensible para la relación, que se beneficia de un tono uniforme 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 trabajos, suscripciones y consultas totalmente por voz, sin necesidad de interfaz de usuario.

Actualmente, Urban Company tiene en marcha 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 desarrolla e implementa agentes de IA de voz 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 al domicilio 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 desde la app y contacta con una agente de IA (Anjali)
• Anjali confirma los detalles del servicio y pone 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 a la misma hora de la mañana siguiente y lo reserva
• Anjali vuelve con el colaborador con la solución: 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 habría podido conseguir por sí solo. Urban Company utiliza entre 50 y más de 60 variantes de prompts en el soporte a colaboradores, y en ocasiones las interacciones individuales implican de 7 a 10 subagentes trabajando en secuencia.

Buenas prácticas

Urban Company compartió los principales aprendizajes de su recorrido con la voz IA:

1. Prioriza primero la funcionalidad. El coste por minuto de Urban Company aumentó notablemente 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 llegar después, y llega más rápido de lo que esperas cuando entiendes dónde están las ineficiencias.
2. Los cambios pequeños tienen un impacto desproporcionado. IA conversacional consiste en cuidar 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 el agente había buscado realmente la información. Ese único cambio aumentó una métrica clave en un 30 %. Haz experimentos constantemente: Urban Company mantiene actualmente unas 15 pruebas A/B en marcha con el 1 % del tráfico en cualquier momento.
3. Divide los prompts, no los arregles. Si un prompt alucina o se desvía, el instinto es parchearlo. El enfoque de UC consiste en descomponerlo: dividirlo en prompts más pequeños y centrados, cada uno con una tarea concreta, y dotarlos de llamadas a herramientas específicas. Su flujo de soporte a colaboradores se distribuye en 50-60 prompts que realizan tareas independientes, en lugar de un único prompt que intenta gestionarlo todo.
4. Crea tu biblia de seguimiento antes de escalar. Urban Company supervisa rigurosamente las métricas de entrada: duración media de las llamadas, palabras por minuto tanto del 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 incidencia. Escuchar las llamadas sigue siendo la forma de detectar lo que los números no reflejan.
5. Gestiona la detección de idioma, no preguntes por ella. Preguntar a usuarios «¿qué idioma prefieres?» interrumpe el flujo de la conversación. Urban Company intentó detectar el idioma a partir de los apellidos de colaboradores y obtuvo demasiados falsos positivos. Su enfoque actual: el idioma que hable el colaborador durante los primeros 30 segundos de la llamada queda establecido 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; es decir, distintos del hindi y del inglés.
6. Gestiona la latencia como un problema de ingeniería. Analiza cada milisegundo. Identifica dónde se invierte realmente el tiempo —obtención de datos, inferencia del modelo, red— y optimiza cada aspecto de forma independiente. Utiliza expresiones de relleno contextuales para disimular 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 expresiones de relleno deben sonar naturales. 

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