Sesión 6 – Contenido – Centro de Orientación y Gestión para el Trabajo

Sesión 6 · CEOGET · Diego Jerez

IA para Atención al Ciudadano

Cómo usar inteligencia artificial para gestionar PQRSDF, transcribir reuniones con Whisper y construir una base de conocimiento institucional.

📋 Contenido de la sesión

1 · Objetivos 2 · Contexto PQRSDF 3 · IA hoy 4 · Whisper 5 · Buenas prácticas 6 · Documentación 7 · Kanban y correo 8 · Base Markdown 9 · Categorización 10 · Plantilla 12 · Agenda 13 · Cierre

Objetivos de la sesión

🤖

IA en acciónComprender cómo la IA se usa hoy en la atención al ciudadano: chatbots, asistentes virtuales y transcripción automática.

🔄

Flujo completoDiseñar un flujo de trabajo desde la recepción de la petición ciudadana hasta la respuesta y el seguimiento con trazabilidad.

📁

Base en MarkdownAprender a construir una base de conocimientos en archivos .md para soportar respuestas consistentes y bien documentadas.

🎙️

Práctica WhisperExplorar un ejemplo real con Google Colab usando Whisper para transcribir audio y alimentar la base de conocimientos.

Contexto: PQRSDF en Colombia

ℹ️

En Colombia, las entidades públicas gestionan interacciones ciudadanas a través de PQRSDF. Cada solicitud debe radicarse, tramitarse y responderse en tiempos definidos por ley. La IA no reemplaza ese proceso, lo acelera y mejora.

📝 Petición

Solicitud de información, documentos o reconocimiento de un derecho.

😤 Queja

Manifestación de inconformidad con la conducta o actitud de un servidor.

⚠️ Reclamo

Exigencia de corrección de un procedimiento mal adelantado o incumplido.

💡 Sugerencia

Propuesta de mejora sobre los servicios prestados por la entidad.

🔍 Denuncia

Poner en conocimiento posibles actos de corrupción o irregularidades.

⭐ Felicitación

Reconocimiento positivo a la gestión o a un servidor específico.

📡 Canales de recepción

📧 Correo electrónico 🌐 Formulario web 🏢 Ventanilla única 💬 Chat institucional 📞 Llamada telefónica 🤖 Chatbot

Estado del arte: IA hoy en atención al ciudadano

📚

Bases de conocimiento estructuradas

FAQs, manuales de trámites, normativas y guías internas organizadas en wikis, Markdown o gestores documentales consultables por la IA.

💬

Asistentes conversacionales

Chatbots que identifican la intención de la pregunta ciudadana y consultan fuentes oficiales para responder de forma inmediata y consistente.

🎙️

Herramientas de transcripción

Modelos ASR como Whisper que transcriben llamadas, audios de reuniones y mensajes de voz para integrarlos al expediente o base de conocimiento.

🏙️

Ejemplo cercano: La Alcaldía Mayor de Bogotá implementó el modelo "Bogotá Te Escucha", que consulta bases de datos institucionales y respuestas históricas para orientar al ciudadano sobre trámites y servicios en tiempo real.

Whisper y WhisperX como herramientas de soporte

OpenAI · Open Source · ASR

Whisper

Sistema de reconocimiento automático del habla entrenado con audio multilingüe y multitarea recopilado desde la web. Funciona como el "primer self-driving del dictado" — el primero que se parece a una persona transcribiendo.

680K

horas de audio de entrenamiento.
Si las reprodujeras ahora, terminarías en 77 años.

🌍

MultilingüeTranscribe español, inglés, coreano y muchos más. Detecta el idioma automáticamente sin configuración.

✏️

Puntuación automáticaAñade puntos, comas y signos de forma natural. Algo que los sistemas comerciales clásicos no logran bien.

🔄

MultitareaTranscribir, identificar idioma, detectar voz/silencio y traducir al inglés. Todo con un solo modelo.

🔓

Open SourceAdaptable a flujos propios. Ejecutable en local o en la nube según las políticas de la entidad.

🔬 ¿Qué agrega WhisperX?

Timestamps a nivel de palabra: saber exactamente cuándo se dijo cada palabra, no solo el segmento.

Diarización de hablantes: distingue "quién dijo qué y cuándo" — fundamental para actas de reuniones con varios participantes.

Mayor velocidad: usa alineación forzada y procesamiento por lotes para acelerar la transcripción de audios largos.

Buenas prácticas para responder al ciudadano

⚖️

Principio fundamental: aunque usemos IA, la responsabilidad final de la respuesta recae en el equipo humano. La IA es apoyo, no reemplazo.

Antes de responder

Verificar normativa y lineamientos de la dependencia (manuales, resoluciones, circulares)
Revisar si ya hay lineamientos sobre tono, tiempo de respuesta y canales oficiales
Confirmar si existe una plantilla aprobada para la categoría correspondiente

Durante la redacción

Usar lenguaje claro, respetuoso y libre de tecnicismos innecesarios
Referenciar el número de radicado y fechas clave para garantizar trazabilidad
Indicar estado, pasos siguientes y tiempos estimados de respuesta (SLA)

Después de responder

Registrar la respuesta en el sistema oficial (PQRSD, CRM o sistema de la alcaldía)
Actualizar la base de conocimientos si surgió una nueva variante de pregunta
Usar tablero Kanban para asegurar que no queden solicitudes sin respuesta

Documentación que debe respaldar las respuestas

⚖️

Normatividad

Leyes, decretos, acuerdos y resoluciones locales aplicables a la solicitud.

📋

Manuales de trámites

Requisitos, pasos, plazos, costos y canales de radicación de cada servicio.

❓

FAQ validadas

Preguntas frecuentes ya aprobadas por jurídica o por la oficina de comunicaciones.

🔺

Procedimientos de escalamiento

Qué se responde en primer nivel y qué se escala a nivel técnico o jurídico.

📝

En la base de conocimiento, documenta para cada tema: fuente oficial (enlace a la norma o página institucional), fecha de última actualización y dependencia responsable de mantener el contenido.

Organización: Kanban, Trello y correo

📌 Tablero Kanban sugerido para PQRSDF

📥 Entrada

Queja ventanilla #2041

Petición correo 14 jun

🔍 En análisis

Reclamo trámite licencia

⏳ En espera de info

Denuncia · solicitó docs

✍️ Pendiente validación

Sugerencia horarios

✅ Respondida / cerrada

Petición info predial

Queja atención #1997

📧 Rutina diaria cuando el canal es el correo

Bloque 1

Clasificar

Leer y etiquetar correos por tipo de PQRSDF y dependencia. No responder aún.

Bloque 2

Redactar

Consultar base de conocimiento + IA para redactar respuestas validadas.

Bloque 3

Seguimiento

Revisar casos "en espera de información" y actualizar el tablero Kanban.

Base de conocimiento en Markdown

⚡

Formato ligero

Editable con cualquier editor de texto. Compatible con Git, GitHub, wikis y generadores estáticos.

🕰️

Versionable

Ver quién modificó qué y cuándo. Historial completo de decisiones y cambios de normativa.

🤖

Consumible por IA

Ideal para RAG (retrieval-augmented generation): la IA consulta los .md para responder con contexto real.

📂 Estructura sugerida de carpetas

base-conocimiento-atencion-ciudadano/ ├─ 00-introduccion/ │ ├─ vision-servicio.md │ └─ glosario-pqrsdf.md ├─ 01-procedimientos-generales/ │ ├─ flujo-general-respuesta.md │ └─ tiempos-respuesta-sla.md ├─ 02-tramites-especificos/ │ ├─ tramite-predial.md │ ├─ tramite-licencias.md │ └─ tramite-subsidios.md ├─ 03-pqrsdf-categorizadas/ │ ├─ peticiones.md │ ├─ quejas.md │ ├─ reclamos.md │ ├─ sugerencias.md │ └─ denuncias.md ├─ 04-plantillas-respuesta/ │ ├─ peticion-informacion-general.md │ ├─ queja-servicio.md │ └─ respuesta-prorroga.md └─ 99-anexos/ ├─ normativa-clave.md ├─ actas/ ← aquí van las transcripciones de Whisper └─ enlaces-sistemas-oficiales.md

📌 Fuente oficial + enlace 📅 Fecha de actualización 🏛 Dependencia responsable 🔗 Versionable en Git 🤖 Listo para RAG

Modelo de categorización de casos

💡

Cada caso debe tener campos mínimos: ID / radicado · tipo PQRSDF · tema · canal · dependencia · fechas · resultado. Con esa estructura, la IA puede clasificar automáticamente correos nuevos.

Tipo	Categoría temática	Ejemplo de asunto	Archivo MD sugerido
Petición	Información de trámite	"Requisitos para trámite de predial"	`02-tramites-especificos/tramite-predial.md`
Queja	Atención deficiente	"No me respondieron en el punto de atención"	`03-pqrsdf-categorizadas/quejas.md`
Reclamo	Error en procedimiento	"Mi solicitud fue mal tramitada"	`03-pqrsdf-categorizadas/reclamos.md`
Sugerencia	Mejora de servicio	"Propongo ampliar el horario de atención"	`03-pqrsdf-categorizadas/sugerencias.md`
Denuncia	Posible irregularidad	"Denuncio irregularidad en proceso de contratación"	`03-pqrsdf-categorizadas/denuncias.md`

Plantilla base para respuesta en Markdown

Archivo: 04-plantillas-respuesta/queja-servicio.md — adaptable a cualquier tipo de PQRSDF.

queja-servicio.md

# Respuesta a queja por calidad del servicio **Tipo de solicitud:** Queja **Canal de entrada:** Correo electrónico **Normativa de referencia:** [Enlace a norma o protocolo interno] --- Estimado(a) [NOMBRE DEL CIUDADANO]: En atención a su comunicación radicada con el número [RADICADO] el día [FECHA RADICACIÓN], relacionada con [RESUMEN BREVE DE LA QUEJA], nos permitimos informarle que: [CUERPO DE LA RESPUESTA: explicación clara, acciones realizadas, compromisos adquiridos, tiempos estimados de solución] Agradecemos el tiempo que se ha tomado para informarnos esta situación, ya que sus aportes nos permiten mejorar la calidad de nuestros servicios. Atentamente, [NOMBRE DEL FUNCIONARIO] [DEPENDENCIA] [DATOS DE CONTACTO]

🤖

Copia esta plantilla y pégala en Claude con el contexto real: "Basándote en esta plantilla y en la siguiente transcripción de la reunión, genera una respuesta para la queja de [ciudadano]."

Agenda de la clase de hoy

Explorar el contexto

Discusión breve: ¿cómo se atienden hoy las PQRSDF en tu dependencia? ¿Qué canales usan? ¿Qué cuellos de botella hay?

Conversación grupal

Mapear el flujo actual

En grupos: dibujar el flujo "desde que llega el correo o formulario" hasta la respuesta y archivo de la solicitud.

Trabajo en grupos

Diseñar la base de conocimientos

Cada grupo define una estructura de carpetas y al menos 3 archivos .md: introducción, un trámite y una plantilla de respuesta.

Trabajo en grupos

Categorización de casos

A partir de ejemplos de correos anonimizados, clasificar en tipos de PQRSDF y proponer etiquetas y categorías.

Práctica guiada

Ejercicio en Colab con Whisper

Instalar Whisper, transcribir un audio corto de reunión ciudadana (con permiso previo) y guardar la transcripción en .md.

Demo + práctica

Integración: transcripción → base de conocimiento

Discutir cómo el .md de la transcripción alimenta la base: crear un resumen del audio como "caso tipo" documentado.

Práctica guiada

Reflexión final: ventajas y riesgos de la IA

Identificar sesgos, problemas de confidencialidad y la responsabilidad humana en cada respuesta ciudadana.

Reflexión

✅ Ventajas de usar IA

Respuestas más rápidas y consistentes
Clasificación automática de solicitudes
Transcripción de reuniones sin costo
Base de conocimiento siempre actualizada
Menos errores en datos y fechas

⚠️ Riesgos a tener en cuenta

La IA puede "alucinar" información normativa
Datos personales del ciudadano — confidencialidad
Sesgo en modelos entrenados con datos externos
La responsabilidad final es siempre del funcionario
No grabar sin consentimiento previo del ciudadano

Cierre y próximos pasos

🗃️ Este documento es tu punto de partida

El archivo 00-introduccion/clase-ia-atencion-ciudadano.md puede ser la raíz de la base de conocimientos de tu dependencia. A partir de aquí, el equipo puede seguir ampliándola con transcripciones, plantillas y normativa actualizada.

"Mantén siempre como criterio: alineación con la normativa, trazabilidad y calidad en la atención al ciudadano."