Cómo Osaka Metro usa IA para reducir 1 000 consultas internas al mes

Osaka Metro, la autoridad de transporte de la ciudad, enfrentaba un flujo constante de preguntas internas que consumían tiempo y generaban dependencia de personas concretas. En los departamentos de finanzas y de impulso digital, alrededor del 90 % de las 1 000 consultas mensuales llegaban por teléfono, sin registro ni seguimiento, lo que impedía la reutilización del conocimiento y provocaba cuellos de botella cada vez que un tema se repetía.

Para romper ese patrón, la empresa adoptó el “PKSHA AI Helpdesk”, un agente de inteligencia artificial integrado en Microsoft Teams. La solución permite a cualquier empleado iniciar una solicitud desde la plataforma de mensajería habitual, mientras el motor de IA consulta una base de datos alimentada por SharePoint y por el historial de preguntas previas. Cuando la pregunta tiene una respuesta disponible, el bot la entrega al instante; si la IA no puede resolver el caso, el ticket se dirige automáticamente al responsable correspondiente, evitando que la solicitud quede sin respuesta.

El piloto comenzó a finales de 2025 en las áreas de contabilidad y de impulso digital. En los primeros meses, la herramienta centralizó las llamadas y redujo el tiempo de respuesta en un 40 %. El éxito impulsó la ampliación a recursos humanos y adquisiciones en mayo de 2026, cubriendo el 100 % de los 5 000 empleados previstos. En recursos humanos, los procesos de asistencia de nómina y gestión de tiempo se benefician del acceso instantáneo a manuales y a registros de casos anteriores, mientras que en adquisiciones la IA filtra preguntas sobre proveedores y contratos, liberando a los analistas de tareas repetitivas.

Más allá de la rapidez, la iniciativa persigue dos objetivos estratégicos: eliminar la desigualdad de información y transformar el conocimiento acumulado en un activo corporativo. Cada interacción se archiva, alimentando un repositorio de FAQ que se actualiza en tiempo real. Ese repositorio no solo sirve a los operadores de primera línea, sino que también nutre informes de gestión que revelan patrones de demanda, permitiendo a la alta dirección detectar áreas con procesos poco claros y priorizar mejoras.

El despliegue también incluyó un “operador de apoyo” para la contabilidad, que sugiere respuestas basadas en casos históricos, reduciendo la carga cognitiva de los especialistas y elevando la consistencia de las respuestas. La empresa destaca que la precisión del modelo mejorará a medida que se acumulen datos, lo que sugiere una curva ascendente de eficiencia sin requerir inversiones adicionales significativas.

Para los ejecutivos, la lección es clara: una solución de IA bien integrada en la infraestructura de colaboración existente puede cambiar una operación de soporte dispersa por una capa de servicio automatizada que reduce costos operativos y fortalece la gobernanza del conocimiento. Sin embargo, la dependencia de un único canal (Teams) crea un punto de falla potencial, y la calidad de la base de conocimiento inicial determinará el nivel de satisfacción de los usuarios.

En un entorno donde la presión por cortar gastos y acelerar la digitalización es constante, la experiencia de Osaka Metro muestra que la automatización de la atención interna no es solo una cuestión tecnológica, sino una decisión que redefine quién posee la información y cómo se distribuye dentro de la organización. Las empresas que ignoren esta dinámica corren el riesgo de perpetuar la dependencia de expertos aislados y de perder la oportunidad de convertir datos de soporte en ventaja competitiva.