Listener QM
Quality Monitoring Automatizado y potenciado: la IA evalúa y tus expertos toman la decisión.
Listener QM Evalúa automáticamente tus interacciones por voz, correo electrónico y chat según tus propios criterios, y luego muestra a tus evaluadores las conversaciones que merecen una revisión humana. Tú decides el volumen: una muestra específica, una campaña o hasta el 100 % de las interacciones cuando la importancia del asunto lo justifique.
Quality Monitoring ¿Automático o mejorado? En la mayoría de los casos, ambos.
Ambos modos utilizan las mismas tablas de evaluación. Se pueden activar juntos o por separado, en función de tus volúmenes, tus riesgos y la disponibilidad de tus evaluadores.
Auto-QM
La IA evalúa las interacciones según tus criterios, sin intervención humana, dentro del ámbito que hayas definido.
- Presencia de frases clave, ausencia de palabras prohibidas
- Cumplimiento de los procedimientos y guiones, a gran escala
- Evolución del estado de ánimo en los momentos clave de la negociación
- Más interacciones evaluadas, sin recursos adicionales
- El volumen supera lo que vuestros equipos pueden escuchar
- ¿Haces un seguimiento de los indicadores de cumplimiento, las palabras prohibidas o las frases clave?
- Tus criterios son estables y están bien definidos
QM ampliado
La IA realiza un análisis previo y establece prioridades. Tus evaluadores mantienen el control sobre la nota y dedican su tiempo a lo que realmente importa.
- Identifica los pasajes que requieren intervención humana
- Rellena previamente la tabla con sugerencias basadas en el contexto
- El evaluador valida, corrige y comenta: se ahorra tiempo en cada evaluación
- Precisión humana y cobertura mediante IA para evaluaciones delicadas
- Los matices importan: relación compleja, siniestro, reclamación
- Vuestras plantillas requieren tanto contexto como palabras clave
- ¿Quieres avanzar hacia una mayor automatización, por etapas?
El sistema automático se encarga del volumen, mientras que el personal se centra en los casos que lo merecen.
Quality Monitoring manual, aumentado o automático: ¿cómo elegir?
La elección depende de tus volúmenes, de tus riesgos y del tiempo de tus evaluadores. El QM manual sirve para el coaching, el aumentado mantiene al evaluador en los casos con matices y el automático cubre el volumen. Los tres utilizan las mismas tablas de evaluación y, la mayoría de las veces, se combinan.
| Criterio | QM manualEl evaluador escucha y puntúa | QM aumentadoIA + evaluador | Auto-QMTotalmente automático |
|---|---|---|---|
| ¿Quién propone la nota? | El evaluador o el supervisor, con tu tabla de evaluación. | La IA rellena previamente la tabla de evaluación con sugerencias en contexto. | La IA, según tus criterios y con la misma tabla de evaluación. |
| ¿Quién valida? | El evaluador. El agente puede autoevaluarse e impugnar la nota. | El evaluador valida, corrige y comenta: mantiene el control de la nota. | Sin validación nota por nota. Combinado con el QM aumentado, las interacciones de riesgo o ambiguas se remiten a un evaluador. |
| ¿Cómo se eligen las interacciones? | Por muestreo, según tus reglas: equipo, agente, motivo, canal, periodo, con cuotas por evaluador. | La IA detecta y prioriza las interacciones que requieren una revisión humana. | Todo el perímetro que definas: muestra específica, campaña temática o hasta el 100 %. |
| ¿Cuándo elegirlo? | Coaching individual, nuevas incorporaciones, motivos delicados, calibración entre evaluadores. | Cuando los matices importan: relación compleja, siniestro, reclamación, tablas de evaluación ricas en contexto. | Cuando el volumen supera lo que tus equipos pueden escuchar: cumplimiento, palabras prohibidas, frases clave, criterios estables. |
| Límites que conviene conocer | Solo abarca una muestra y depende del tiempo de escucha disponible. | El volumen tratado sigue ligado al tiempo de tus evaluadores. | Cada evaluación automática tiene un coste, y los criterios deben ser estables y estar bien definidos. |
Para ir más lejos: el software de Quality Monitoring Listener QM para la evaluación manual; en esta página, el QM aumentado, el Auto-QM y la cuestión del volumen y el presupuesto.
Cuatro tipos de detección, adaptados a tus criterios de negocio.
Están activas desde el momento de la implementación y, posteriormente, se adaptan a tu sector, a tus guiones y a tus obligaciones. Cada criterio de tus plantillas puede basarse en una o varias de ellas.
Campo léxico y palabras prohibidas
Términos incorrectos, expresiones obligatorias que faltan, formulaciones que pueden dar lugar a malentendidos, en todas tus conversaciones.
Ambiente y estado de ánimo
Aumentos de tensión, momentos de satisfacción o de insatisfacción, evolución del tono a lo largo de la conversación.
Riesgo jurídico
Expresiones que pueden suponer un riesgo legal o normativo: compromiso no autorizado, promesa fuera del guion, mención de información confidencial.
Cumplimiento normativo y procedimientos
Cumplimiento de las etapas obligatorias de tus guiones: bienvenida, identificación, tramitación, cierre y avisos legales.
Tus plantillas siguen siendo tuyas: personaliza tus criterios de evaluación. Y para tus bots de voz y chatbots: evalúa a los agentes de IA con la misma plantilla.
¿Evaluar el 100 % de las interacciones? Una pregunta de verdad, no un acto instintivo.
Cada evaluación automática tiene un coste. Evaluarlo todo solo resulta útil si el resultado sirve para tomar decisiones. Listener QM te ayuda a centrar el esfuerzo donde realmente aporta algo y a ajustarlo sobre la marcha.
Hacer un seguimiento periódico de cada agente
Cuotas por agente, por equipo o por periodo, con una muestra representativa. La base del coaching.
Profundizar en un tema concreto
Un motivo, una oferta, un riesgo, un periodo: se evalúa todo el flujo en cuestión hasta que se aclara la situación.
Llegar hasta el 100 %
Cuando así lo justifiquen los requisitos normativos o el volumen: cumplimiento normativo, venta regulada, actividad sensible.
Para determinar el volumen adecuado: cómo implementar un « Quality Monitoring » basado en IA.
Detrás de todo esto, el análisis de las conversaciones.
Transcripción, análisis de opiniones, categorización, resúmenes, traducción: Cross-Mining convierte cada conversación, ya sea de audio o escrita, en datos que el QM automático y aumentado aprovecha directamente, en más de 30 idiomas.
Speech to text
Transcripción automática de tus grabaciones, adaptada a la calidad de tu audio.
DescubrirAnálisis del sentimiento
El tono, el ritmo y la intensidad emocional en cada momento clave de la conversación.
DescubrirCategorización
Las frases y expresiones clave detectadas alimentan tus temas de gestión de calidad.
DescubrirResúmenes
El resumen de cada conversación, útil para la sesión de análisis posterior y para el supervisor.
DescubrirTraducción
Analiza tus interacciones internacionales en el idioma que elijas.
DescubrirUna nota no ayuda a nadie a progresar. La sesión de análisis, sí.
Cada evaluación puede dar lugar a una sesión de análisis asistida por IA, una medida correctiva o una formación específica, directamente desde Listener QM. El supervisor no tiene que abrir ninguna herramienta adicional.
Un LLM sabe interpretar una conversación. Un « Quality Monitoring » es un método.
Los modelos de IA avanzan rápidamente, y Listener QM se basa en ellos. Lo que no hacen por sí solos es organizar la evaluación a largo plazo: qué evaluar, en qué medida, con qué criterio y qué hacer con el resultado.
Esa es la función del software de Quality Monitoring Listener QM . Leer: La capa de negocio del Quality Monitoring en la era de los LLM.
Quality Monitoring automatizado: tus preguntas.
¿Qué es el « Quality Monitoring » automático y en qué se diferencia del «monitoring» manual?
El « Quality Monitoring » automático utiliza el análisis de conversaciones (como el Speech Analytics) para evaluar la calidad de las interacciones de forma sistemática y a gran escala, mientras que la supervisión manual se basa en escuchas puntuales. La gestión de calidad aumentada combina ambas cosas: la IA prepara el terreno y el evaluador toma la decisión. Leer la respuesta completa
¿Cuáles son las ventajas para un centro de atención al cliente?
Más interacciones evaluadas, criterios aplicados de la misma manera en todas partes, riesgos detectados antes y evaluadores que se centran en los casos que requieren su experiencia. Leer la respuesta completa
¿Qué resultados se pueden esperar y cómo se mide el ROI?
El retorno de la inversión se mide a través de varias categorías de indicadores: calidad percibida, cumplimiento normativo, eficacia de los equipos de calidad y evolución de los asesores. Los detalles se definen junto a ti durante la demostración, en función de tu actividad. Leer la respuesta completa
¿Cómo llevar a buen término un proyecto de « Quality Monitoring » automático?
El éxito depende tanto del método como de la tecnología: esquemas claros, un alcance inicial limitado, volúmenes adaptados al presupuesto y equipos que colaboran desde el principio. Leer la respuesta completa
¿Sustituirá la IA a los evaluadores de calidad?
No. La automatización debe aumentar tu capacidad de escucha, no reducirla. Los evaluadores dedican menos tiempo a buscar las conversaciones adecuadas y más tiempo a analizar, hacer un balance y fomentar el progreso. Leer la respuesta completa
¿Qué repercusiones tiene esto para los asesores y los equipos? ¿Cómo gestionar la aceptación?
La llegada de la evaluación automática puede generar inquietud. La transparencia en los criterios, la posibilidad de comprender y recurrir una nota, y un enfoque orientado al coaching marcan la diferencia. Leer la respuesta completa
¿Qué aspectos relacionados con el cumplimiento normativo (GDPR) y la ética hay que tener en cuenta?
Datos personales, anonimización, información a los equipos, transparencia de los criterios: estos temas se definen desde el inicio del proyecto. Leer la respuesta completa
¿Se pueden evaluar también nuestros chatbots y agentes de IA?
Sí, con la misma tabla de evaluación que utilizan vuestros asesores. Listener QM envía a continuación una valoración útil al bot y a su base de conocimientos. Descubre la evaluación de los agentes de IA
¿Cuáles son las tendencias que se avecinan?
El análisis de las conversaciones evoluciona rápidamente gracias a los avances en IA: evaluación de los agentes de IA, análisis asistido y elección de modelos soberanos. Leer la respuesta completa
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