Académico del Doctorado en Inteligencia Artificial desarrolla plataforma con IA que analiza automáticamente opiniones de clientes
La iniciativa liderada por el Dr. Carlos Rey Barra transforma reseñas en información estratégica para apoyar la toma de decisiones, detectar problemas recurrentes y mejorar la calidad del servicio en organizaciones públicas y privadas.
El académico Dr. Carlos Rey, quién es parte del Doctorado en Inteligencia Artificial ejecutado en consorcio entre la Universidad Católica de la Santísima Concepción, Universidad de Concepción, Universidad del Bío – Bío y la Universidad técnica Federico Santa María, desarrolla una plataforma basada en inteligencia artificial capaz de analizar automáticamente reseñas y comentarios de clientes, identificando si expresan una valoración positiva, negativa o intermedia.
La propuesta busca apoyar a las organizaciones en la comprensión de las experiencias y necesidades de sus usuarios, transformando grandes volúmenes de comentarios en información útil para la toma de decisiones, la detección de problemas recurrentes y la mejora continua de servicios.
“El sistema incorpora un componente de inteligencia artificial capaz de clasificar automáticamente reseñas de clientes en español según su nivel de satisfacción, desde comentarios negativos hasta positivos. Para ello, utilizamos modelos de lenguaje avanzados y un conjunto de datos etiquetado con apoyo de IA y revisión humana, lo que permitió entrenar el sistema de manera más confiable”, explicó el investigador.
El proyecto también considera una sólida base de ingeniería de datos, orientada a ordenar y preparar la información antes de ser analizada por la IA. Este proceso incluyó limpieza de datos, eliminación de información poco útil, organización de textos y generación de registros reproducibles de entrenamientos y pruebas, asegurando la confiabilidad del modelo.
La iniciativa combina técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) con metodologías de ingeniería de datos, permitiendo entrenar y evaluar la inteligencia artificial mediante información ordenada, trazable y verificable. Y, hasta ahora, el trabajo se encuentra en una etapa preliminar de validación técnica, donde ya existe evidencia de funcionamiento del componente NLP, métricas de desempeño y una prueba funcional básica.
Sobre esto, el Dr. Carlos Rey, explicó que “el proyecto tiene un valor estratégico porque transforma comentarios de clientes en información útil para la toma de decisiones y, además, al estar documentado mediante procesos reproducibles, puede ser auditado, transferido y escalado con mayor facilidad”.
La investigación surge a partir de una problemática frecuente en organizaciones públicas y privadas, la gran cantidad de comentarios y opiniones que reciben diariamente desde sus usuarios. Según explicó el Dr. Rey, gran parte de esta información se encuentra dispersa, desestructurada y escrita en lenguaje natural, lo que dificulta su análisis manual y la detección de patrones generales relacionados con satisfacción, molestias o necesidades no resueltas.
“Para empresas que operan en contextos latinoamericanos es importante contar con herramientas capaces de procesar textos en español y adaptarse a las formas reales en que los clientes expresan sus opiniones. Por ello, el proyecto busca entregar una solución basada en datos que permita pasar desde una lectura manual y reactiva de los comentarios hacia una gestión más sistemática, escalable y apoyada en inteligencia artificial”, señaló.
Resultados preliminares y potencial de aplicación
Entre los avances alcanzados, el investigador destacó la construcción de una primera versión funcional del sistema, capaz de analizar comentarios de clientes en español y clasificarlos según su nivel de satisfacción o emoción. Además, se desarrolló toda la estructura de preparación y organización de datos necesaria para garantizar un funcionamiento confiable del modelo.
“En las pruebas iniciales, el sistema mostró un buen desempeño, lo que indica que la propuesta es técnicamente viable y puede seguir avanzando hacia una futura implementación en una plataforma real”, indicó Rey.
El académico también subrayó el alto potencial de replicabilidad de la iniciativa, considerando que numerosas instituciones enfrentan desafíos similares relacionados con la gestión de grandes volúmenes de comentarios, reclamos y opiniones de usuarios.
“Esta replicabilidad se ve favorecida porque el trabajo desarrollado no depende únicamente de un modelo específico, sino de una metodología completa que considera preparación de datos, definición de categorías, entrenamiento del modelo, evaluación cuantitativa, trazabilidad experimental y validación funcional. Para aplicarlo en otros contextos, sería necesario ajustar los datos y calibrar el sistema según el lenguaje propio de cada institución”, concluyó el investigador de la Universidad del Bío – Bío.
La propuesta podría adaptarse a empresas de servicios, instituciones públicas, universidades, municipalidades, centros de atención ciudadana, retail, banca, salud, transporte y otros sectores donde exista interacción escrita con usuarios o clientes.
