Sistema automatizado de gestión y respuesta de PQR en propiedades horizontales con inteligencia artificial y automatización de procesos

Abstract

La investigación aborda el diseño e implementación de un sistema automatizado para la gestión de Peticiones, Quejas y Reclamos (PQR) en propiedades horizontales, un ámbito en el que los métodos tradicionales presentan serias limitaciones en tiempos de respuesta, trazabilidad y eficiencia. La propuesta integra tecnologías de inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural (NLP), automatización robótica de procesos (RPA) y recuperación aumentada por generación (RAG). El punto de partida fue el análisis de más de 24.000 registros históricos, lo que permitió identificar patrones de frecuencia, categorías relevantes, niveles de prioridad y causas de no resolución, insumos que sirvieron como base para construir la solución. El modelo de clasificación, entrenado con técnicas de vectorización TF-IDF y algoritmos supervisados, fue optimizado para garantizar predicciones confiables mediante un umbral de confianza. Junto con ello, se construyó una base de conocimientos estructurada para dar soporte a la automatización y servir como insumo para chatbots futuros. El sistema se organizó bajo arquitectura hexagonal, con microservicios desplegados en la nube e integrados a través de Kafka y el orquestador N8N, lo que permitió un flujo asincrónico y escalable. Asimismo, se implementaron mecanismos de confirmación automática, actualización de estados, asignación inteligente de responsables y generación de respuestas con apoyo de RAG, fortaleciendo la calidad del servicio. La integración con Odoo garantizó trazabilidad y consolidación de métricas en tiempo real. Las pruebas demostraron una reducción del tiempo promedio de atención, un incremento en la satisfacción de los residentes y una disminución de la carga operativa.