Mejora de la calidad de atención ciudadana mediante IA generativa: auditoría automatizada de llamadas en la línea 148 de la Provincia de Buenos Aires

Abstract

En los servicios públicos de atención ciudadana, las líneas de asistencia telefónicas constituyen un canal fundamental para garantizar derechos, informar sobre políticas públicas, difundir campañas de interés público y colaborar en el abordaje integral de problemáticas sociales. En particular, la línea 148 de la Provincia de Buenos Aires centraliza, al día de redacción de este estudio, diecinueve servicios de atención telefónica de distintos organismos estatales, incluyendo áreas como salud, trabajo, previsión social, justicia, desarrollo social, salud sexual y reproductiva, defensa del consumidor, entre otras. Ante el elevado volumen de llamadas, y teniendo en cuenta el crecimiento estimado de llamadas para el año 2025 para esta línea de asistencia, los procesos de supervisión, monitoreo y auditoría manual resultan costosos, en cuanto a tiempo y recursos humanos, poco escalables y de difícil trazabilidad. Esto limita las posibilidades para detectar irregularidades, mejorar la calidad de la atención, y asegurar el cumplimiento del personal de los protocolos establecidos. Este trabajo presenta una experiencia de innovación pública basada en inteligencia artificial generativa, desarrollada por la Dirección de Digitalización e Inteligencia Artificial, Dirección Provincial de Innovación Digital, Subsecretaría de Gobierno Digital, Ministerio de Gobierno, orientada a automatizar el proceso de auditoría de llamadas a cargo de la Dirección de Monitoreo y Evaluación, Dirección Provincial de Gobierno en Línea, Subsecretaría de Gobierno Digital, Ministerio de Gobierno. La solución combina tecnologías de código abierto y procesamiento en infraestructura propia para asegurar la soberanía tecnológica y la protección de datos sensibles. Consta de dos etapas principales para la automatización de la auditoría: la transcripción automática de llamadas mediante modelos de reconocimiento de voz, y la clasificación/auditoría de su contenido a través de modelos de lenguaje (LLM) entrenados mediante estrategias de few-shot prompting(aprendizaje con pocos ejemplos) y fine-tuning con instrucciones y templates específicos. Por otro lado se trabaja en la generación automatizada de base de datos, reportes e indicadores clave a través de dashboards interactivos. Esta herramienta permite escalar los procesos de monitoreo, reducir tiempos y costos, identificar patrones críticos (como el uso de lenguaje inapropiado, comportamientos agresivos), y generar datos y conocimientos certeros para la mejora continua de la atención y el diseño de políticas públicas. No solo mejora la calidad de atención a la ciudadanía, sino que introduce un cambio de paradigma en el monitoreo y la toma de decisiones en los servicios públicos, brindando datos procesados diariamente para una gestión más eficiente, preventiva y basada en evidencia. La iniciativa busca ser replicable en otros servicios de atención a la ciudadanía.

In public citizen services, telephone helplines are a fundamental channel to guarantee rights, inform about public policies, disseminate campaigns of public interest, and support a comprehensive approach to social issues. In particular, the 148 helpline of the Province of Buenos Aires currently centralizes, at the time of writing this study, nineteen telephone assistance services from various state agencies, including areas such as health, labor, social security, justice, social development, sexual and reproductive health, consumer protection, among others. Given the high volume of calls and considering the estimated growth in call volume for the year 2025 for this helpline, manual supervision, monitoring, and auditing processes are costly in terms of time and human resources, difficult to scale, and challenging in terms of traceability. This limits the capacity to detect irregularities, improve service quality, and ensure staff compliance with established protocols. This paper presents a public innovation initiative based on generative artificial intelligence, developed by the Directorate of Digitalization and Artificial Intelligence, Provincial Directorate of Digital Innovation, Undersecretariat of Digital Government, Ministry of Government, aimed at automating the call auditing process carried out by the Directorate of Monitoring and Evaluation, Provincial Directorate of Online Government, Undersecretariat of Digital Government, Ministry of Government. The solution combines open-source technologies and processing on inhouse infrastructure to ensure technological sovereignty and the protection of sensitive data. It consists of two main stages for audit automation: automatic transcription of calls using speech recognition models, and content classification/auditing through large language models (LLMs) trained using few-shot prompting strategies and finetuning with specific instructions and templates. Additionally, the initiative works on the automated generation of databases, reports, and key indicators through interactive dashboards. This tool enables the scaling of monitoring processes, reduces time and costs, identifies critical patterns (such as inappropriate language or aggressive behavior), and generates evidence for the continuous improvement of service quality and public policy design. It not only enhances the quality of citizen care but also introduces a paradigm shift in the monitoring and decision-making processes of public services, providing daily processed data for more efficient, preventive, and evidence-based management. The initiative aims to be replicable in other citizen service areas within the public sector.