Sebastián supervisa a cuarenta ejecutivos en el área de reclamos de una empresa de telecomunicaciones, en Santiago. Llegan unos seis mil reclamos al mes. Hace un tiempo notó que varios ejecutivos copian cada reclamo en un asistente de IA para que les redacte la respuesta: el cliente, su RUT, su número de línea, su dirección, el detalle de la boleta. Funciona, y los tiempos de respuesta bajaron.
Hizo la cuenta: seis mil reclamos al mes son seis mil mensajes con datos de clientes saliendo hacia una herramienta externa. Y cuando revisó los motivos, vio otra cosa: casi todos los reclamos caben en ocho categorías. Cobro duplicado, corte sin aviso, velocidad menor a la contratada, cambio de plan no solicitado, y unas pocas más.
A esta escala, el problema cambia de tamaño
Lo que en una pyme es un reclamo pegado de vez en cuando, en una empresa grande es un flujo permanente. La ley mira esa diferencia.
El artículo 14 quáter pide medidas para que, por defecto, sólo se traten los datos estrictamente necesarios, y dice qué se considera para eso: «el número de datos recogidos, la extensión del tratamiento, el plazo de conservación y su accesibilidad». Seis mil reclamos al mes con todos sus datos es una extensión grande.
Y el artículo 15 ter exige una evaluación de impacto en protección de datos, antes de empezar, en varios casos, entre ellos el «tratamiento masivo de datos o a gran escala». Si el plan de la empresa es pasar todos sus reclamos por una IA con los datos del cliente, eso puede caer ahí. La ley encarga a la Agencia publicar una lista orientativa de qué operaciones requieren esa evaluación; mientras tanto, vale la pena hacerse la pregunta antes de convertir un hábito en un proceso.
La salida: plantillas en vez de casos
Si casi todos los reclamos caen en ocho motivos, la IA no necesita ver seis mil reclamos. Necesita ver ocho situaciones, una vez, sin datos de nadie.
Ejemplo. Sebastián se sienta una tarde con dos ejecutivas y le pide a la IA, motivo por motivo: «Un cliente reclama que se le cobró dos veces el mismo mes. Revisamos y es cierto; devolvemos el monto en la próxima boleta. Redacta una respuesta cordial, que reconozca el error y explique cuándo verá la devolución. Deja entre corchetes lo que el ejecutivo tiene que completar: [nombre], [monto], [mes]». Repite con los otros siete motivos y con dos o tres variantes de cada uno: cuando el cliente tiene razón, cuando no, cuando falta información.
Con eso, el equipo tiene una biblioteca de respuestas revisadas. El ejecutivo elige la plantilla, completa los corchetes en el sistema de la empresa y responde. El cliente no pasó por ninguna herramienta externa.
Es el principio de proporcionalidad aplicado a un proceso entero: sólo los datos «necesarios, adecuados y pertinentes» para el fin (artículo 3°, letra c). Para escribir una buena plantilla, los datos necesarios son cero.
Qué queda para el caso a caso
Siempre hay reclamos que no caben en ninguna plantilla: el cliente que mezcla tres problemas, el que reclama por tercera vez, el que cuenta que necesita la línea porque cuida a su papá enfermo. Ahí puede tener sentido pedirle ayuda a la IA caso a caso, con lo que explicamos en responder un reclamo con IA: los hechos y la solución, sin RUT, sin número de línea, sin dirección.
El papá enfermo, por cierto, es un dato de salud de una tercera persona, y la ley cuenta los datos de salud entre los datos sensibles (artículo 2°, letra g). Para redactar la respuesta basta con «el cliente necesita la línea operativa con urgencia».
Lo que una empresa grande tiene que poder mostrar
En una operación de este tamaño, la pregunta no es sólo qué hace cada ejecutivo, sino qué puede mostrar la empresa. La ley pide que el responsable sea capaz de acreditar la licitud de lo que hace (artículo 3°, letra a) y, ante un incidente, la existencia y el funcionamiento de sus medidas de seguridad (artículo 14 quinquies). Si cuarenta personas usan cuentas personales de IA, la empresa no sabe qué salió ni cuándo. Es el tema de cuentas personales de IA en el trabajo.
Dónde entra Plumii
Plumii sirve para las dos partes. Para escribir las plantillas, es un chat de IA como cualquier otro, sin datos de clientes de por medio. Para el caso a caso, con la plantilla de partida los nombres, RUT, teléfonos y direcciones se tapan antes de llegar al modelo, y las tarjetas se bloquean. Cada colaborador tiene un límite de uso por semana, y queda registro de quién envió cada mensaje, con qué modelo y qué regla se aplicó, sin la conversación, por 24 meses: es lo que la empresa puede mostrar si le preguntan cómo usa la IA. Mira cómo se ve en atención a clientes.
Este artículo es información general, no asesoría legal. El texto oficial de la ley está en la Biblioteca del Congreso Nacional.