Objetivo del Modelo
Desarrollar un modelo de IA que procese y comprenda automáticamente el contenido de las PQRSDF para clasificar, analizar y extraer insights clave, permitiendo a la administración identificar tendencias, priorizar la atención y mejorar la calidad del servicio al ciudadano de forma proactiva.
Entendimiento del Proceso y Actores Clave
Canales de Entrada
La principal fuente de datos es la App PQRSDF SARA, complementada por el sitio web oficial y el correo electrónico.
Actores Operativos
- Grupo de Documentación
- Secretaría General
- Atención al Ciudadano
Liderazgo Estratégico
Secretarios y Directores que necesitan insights consolidados para la toma de decisiones y mejora de políticas públicas.
Fuentes de Datos para el Modelo
Consumo de Datos
El modelo consumirá datos a través de la capa de integración (API Gateway y Microservicios) desde:
- App PQRSDF SARA y Sistemas de Radicación: Contenido del texto y metadatos asociados.
- SGDEA / CONDOR 1: Para trazabilidad y archivado de las PQRSDF procesadas.
{
"id_radicado": "2024-12345",
"fecha": "2024-08-15",
"canal": "App SARA",
"tipo": "Queja",
"texto": "No he podido pagar el impuesto de mi carro ABC-123..."
}
Diseño del Modelo de IA (PLN)
Un modelo multifacético que realiza varias tareas de manera secuencial para enriquecer cada PQRSDF con inteligencia.
1 Preprocesamiento de Texto
Antes de que el modelo pueda "leer", el texto debe ser limpiado y estandarizado.
2 Clasificación Automática de Tópicos
Asigna automáticamente una o varias categorías a cada PQRSDF para su enrutamiento.
"buenos dia saber pago impuesto vehiculo placa fjk-567 realizar dia 15 agosto aun reflejar sistema gracia"
El modelo predice el siguiente tópico:
Problemas Pago Impuesto Vehicular3 Análisis de Sentimiento
Determina la polaridad emocional del mensaje para priorizar casos urgentes.
4 Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)
Extrae automáticamente información clave del texto para estructurar los datos.
"Buenos días, quisiera saber por qué el pago del impuesto de mi vehículo con placa FJK-567, que realicé el día 15 de agosto, aún no se refleja en el sistema. El trámite fue en Zipaquirá. Radicado 2024-ABC-987. Gracias."
Integración y Consumo de Resultados
Enrutamiento Inteligente
Una vez procesada, la PQRSDF es asignada y priorizada automáticamente según su tópico y sentimiento, agilizando drásticamente el tiempo de respuesta.
Asistente de Respuestas
(Recomendación a futuro) La información extraída puede alimentar un asistente de IA que sugiera borradores de respuesta, agilizando la comunicación y asegurando consistencia.