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Title: Propuesta de mejora de la eficiencia del canal de atención virtual de una institución educativa privada a través de la implementación de una inteligencia artificial generativa
Other Titles: Proposal for Improving the Efficiency of the Virtual Customer Service Channel of a Private Educational Institution through the Implementation of a Generative Artificial Intelligence
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Issue Date: 13-Aug-2024
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: La presente investigación tiene como objeto de estudio el sistema de atención al estudiante de una universidad privada de Lima en Perú. Se identificó que la poca integración en los diferentes canales de atención virtual y el uso de canales de atención presencial generaba sobrecostos. En este sentido, se realizó un análisis de la situación, estudiando dichos canales y sus respectivos indicadores. Se procedió a investigar qué sostienen los autores sobre las principales herramientas y conceptos utilizados en esta investigación. Con el análisis anterior y los conceptos clave se procedió a construir dos alternativas de solución siendo seleccionada la propuesta de desarrollar una inteligencia artificial generativa empática, siendo esta el objetivo de la investigación. A su vez se estructuraron cuatro objetivos específicos: Realizar un análisis de las posibles soluciones, evaluar los resultados, demostrar la eficiencia en costos de implementación y medir el cambio de sus indicadores. Finalmente se presentó el plan de implementación, discutiendo su alcance, planes recursos y valorización. Como conclusión se establece que la alternativa elegida optimiza el tiempo de respuesta de los requerimientos en el canal de atención del estudiante, integrando los canales de contacto más usados y mejorando la trazabilidad y satisfacción del cliente. Así mismo dicha solución, brinda la mejor calidad de datos que se podría obtener, brindando mejores estrategias para la calidad del servicio. En suma, esta solución permite una mejor asignación y seguimiento de tickets, reduciendo los tiempos de respuesta y el número de interacciones por ticket, y aumentando la satisfacción del cliente.

The purpose of this research is to study the student service system of a private university in Lima, Peru. It was identified that the lack of integration in the different virtual customer service channels and the use of face-to-face customer service channels generated cost overruns. In this sense, an analysis of the situation was carried out, studying these channels and their respective indicators. We proceeded to investigate what the authors maintain about the main tools and concepts used in this research. With the previous analysis and the key concepts, we proceeded to build two solution alternatives, being selected the proposal to develop an empathic generative artificial intelligence, being this the objective of the research. At the same time, four specific objectives were structured: to perform an analysis of the possible solutions, to evaluate the results, to demonstrate the efficiency in implementation costs and to measure the change of its indicators. Finally, the implementation plan was presented, discussing its scope, resource plans and valuation. As a conclusion, it is established that the chosen alternative optimizes the response time of the requirements in the student attention channel, integrating the most used contact channels and improving traceability and customer satisfaction. Likewise, this solution provides the best quality of data that could be obtained, offering better strategies for the quality of service. In short, this solution allows a better allocation and tracking of tickets, reducing response times and the number of interactions per ticket, and increasing customer satisfaction.
Discipline: Administración de Empresas
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Escuela de Postgrado
Grade or title: Maestro en Administración de Empresas
Juror: Cornejo Gómez Sánchez, Gabriela; Gamarra Vargas, Natalie Margarita; Chipoco Quevedo, Mario Javier
Register date: 14-Jan-2025



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