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Innovación · Proyecto CDTI

Proyecto APPEAL

Plataforma web inteligente de etiquetado automático y ciberseguro, diseñada para su integración en entornos de call centers.

OSOIGO S.L. · Expediente IDI-20260167 · Convocatoria IDI 2025

El proyecto APPEAL "Plataforma web inteligente de Etiquetado Automático y ciberseguro, diseñada Para su integración en entornos de cALL centers", impulsado por OSOIGO S.L, ha tenido como objetivo principal el diseño y desarrollo de una plataforma web SaaS inteligente para entornos de call center, capaz de procesar, etiquetar y analizar en tiempo real conversaciones en texto y audio en inglés y español, integrando un asistente virtual basado en IA generativa con RLHF y garantizando el cumplimiento del Esquema Nacional de Seguridad y del RGPD. Este proyecto busca optimizar los tiempos de respuesta y la carga de trabajo de los agentes de call centers, incrementar la calidad de la atención mediante soporte inteligente en directo, facilitar la internacionalización de los servicios de call center, y cumplir de forma nativa con estándares de seguridad y normativa vigente.

El proyecto APPEAL se alinea con la estrategia de Anonimización de datos y medidas de ciberseguridad alineadas con RGPD y ENS Nivel Medio, respondiendo a la necesidad de evolucionar hacia la Transformación Digital del sector de las Call Center y las Telecomunicaciones.

Retos tecnológicos

En esta línea los retos tecnológicos que afronta OSOIGO S.L. en este proyecto contemplan:

  • La estructuración y traducción automática de un corpus multimodal y multilingüe de datos desestructurados para entrenamiento y pruebas a partir de grabaciones de llamadas en audio español, bases de datos etiquetadas de leads (>1M registros) en texto español, y sus correspondientes categorías y etiquetas.
  • El desarrollo de un sistema de etiquetado automático multimodal basado en NLP y ASR para procesar y clasificar contenido en texto y audio a través de modelos de NLP multilingüe (PLN) para el análisis semántico de textos en español e inglés, integrar tecnología de Reconocimiento Automático del Habla (RAH-ASR) para la transcripción precisa en tiempo real de llamadas en audio español-inglés y diseñar modelos de clasificación automática con técnicas de ML/DL entrenados en el corpus generado, capaces de identificar intenciones, categorías y etiquetas relevantes.
  • El diseño y desarrollo de un sistema de recomendación en tiempo real para asistir a los agentes / teleoperadores mediante IA Generativa entrenada con RLHF mediante un motor de inferencia que analice dinámicamente las transcripciones de las llamadas y, mediante modelos de IA Generativa (basados en LLM como ChatGPT/GPT-4), que sugiera scripts de respuesta, alertas o derivaciones, así como permitiendo al sistema generar automáticamente una secuencia de recuperación para leads con potencial no convertidos en primera llamada y analizar cuáles fueron las principales causas de su rechazo y adaptar un argumentario previo a la llamada aplicando Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF) para entrenar el sistema de recomendaciones, alineando las respuestas generadas con las preferencias y criterios de calidad definidos por expertos humanos y obtener más información del lead y poder actuar antes de que este llegue a saturarse
  • La implementación de un módulo integral de ciberseguridad conforme al ENS 2025/0009 de nivel medio y a normativa RGPD mediante mecanismos de seguridad física, lógica, de comunicaciones y de la información, incorporando anonimización y cifrado de datos en reposo y en tránsito (AES-256, TLS 1.3), estableciendo políticas de control de accesos, registros de auditoría y procedimientos de respuesta ante incidentes de seguridad, así como documentando y aplicando procesos de seguridad por diseño y auditoría continua conforme al ENS y RGPD con actividades de Protección de la información, Autenticación y control de accesos, Copia de seguridad y recuperación ante desastres, Gestión de brechas de seguridad, Monitorización de seguridad (SIEM), y Documentación y formación obligatoria del personal.
  • El diseño y desarrollo de una plataforma web SaaS distribuida en cloud AWS, interoperable vía API y con interfaz interactiva para teleoperadores mediante una plataforma web escalable y distribuida sobre infraestructura AWS, con arquitectura de microservicios que permita alta disponibilidad y tolerancia a fallos

Innovación y desarrollo

Como resultado de este proyecto, en el que OSOIGO S.L. apuesta firmemente por la innovación tecnológica y el desarrollo de su sistema de etiquetado de llamadas mediante la implementación de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA) no solo para automatizar y mejorar el etiquetado, permitiendo un análisis detallado de los datos y un ajuste preciso en la identificación de leads potenciales, sino también para elevar la calidad de los leads, optimizar la reorientación de estrategias basadas en perfiles sociodemográficos específicos, mejorando así la eficacia en la captación de socios y el impacto en el sector.

Financiación del proyecto

El proyecto APPEAL con expediente IDI-20260167 ha sido subvencionado por el CDTI con una ayuda parcialmente reembolsable con intereses de 260.483,35€ por su participación en la Convocatoria IDI 2025.

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