Hoy en dĆa, la inteligencia artificial es una herramienta funcional que se puede implementar para mejorar la gestiĆ³n interna y externa dentro de los negocios.
Desde Kawaru Consulting se realizan proyectos relacionados con las soluciones digitales, especialmente para la atenciĆ³n al ciudadano, con el trasfondo de digitalizar ciertos procesos y facilitar las necesidades de los ciudadanos. Por este motivo, aplican una IA especializada en language model o Modelo de Lenguaje (LLM), que sirve para procesar y analizar texto desde el reconocimiento de palabras y gramĆ”tica hasta comprender significados sobre el contexto que se utiliza el lenguaje.
6 soluciones de la inteligencia artificial de para la atenciĆ³n ciudadana
Asistencia al agente: Una LLM puede proporcionar asistencia en tiempo real a los agentes de call center, respondiendo preguntas sobre procedimientos, polĆticas, productos y otros aspectos relacionados con el servicio al cliente, lo que mejora la eficiencia en la resoluciĆ³n de problemas.
Respuestas a preguntas frecuentes: Una LLM personalizada puede responder automĆ”ticamente a las consultas mĆ”s comunes de los clientes, utilizando una base de conocimiento previamente entrenada. Esto reduce la carga de trabajo de los agentes y agiliza la atenciĆ³n al cliente.
GeneraciĆ³n de guiones de llamadas: Una LLM puede ayudar en la creaciĆ³n de guiones de llamadas para los agentes de call center. Analizando la naturaleza del problema o consulta del cliente, la LLM proporciona sugerencias sobre cĆ³mo manejar la llamada, quĆ© preguntas hacer y quĆ© informaciĆ³n brindar, lo que mejora la calidad de las interacciones con los clientes.
Monitoreo y anĆ”lisis de llamadas: Una LLM puede analizar en tiempo real o retrospectivamente transcripciones y grabaciones de llamadas. Al detectar palabras clave, emociones y patrones lingĆ¼Ćsticos, se evalĆŗa la calidad del servicio, se identifican Ć”reas de mejora y se brinda retroalimentaciĆ³n a los agentes.
IdentificaciĆ³n de llamadas problemĆ”ticas: Una LLM entrenada puede reconocer llamadas problemĆ”ticas, como clientes insatisfechos o situaciones de emergencia, y dirigirlas a los agentes mĆ”s capacitados para manejarlas, priorizando adecuadamente estas situaciones.
AutomatizaciĆ³n de tareas de rutina: Una LLM puede realizar tareas de rutina, como verificar el estado de una solicitud, actualizar informaciĆ³n del cliente o realizar acciones sencillas de servicio al cliente. Esto libera tiempo para los agentes, quienes pueden enfocarse en consultas mĆ”s complejas y de mayor valor.
Kawaru Consulting trabaja con Dezzai, una empresa lĆder especializada en Inteligencia Artificial SemĆ”ntica. Esta empresa estĆ” considerada una de las mĆ”s importantes sobre este campo en EspaƱa y Europa. Lo que consiguen es estructurar y transformar los datos (texto de cualquier tipo, vĆdeo o imagen 2D/3D) en informaciĆ³n de valor para ayudar a tener una toma de decisiones mĆ”s objetiva.
Ventajas de usar la propuesta de Dezzai como herramienta de trabajo
EspecializaciĆ³n y entrenamiento en dominio especĆfico: La tecnologĆa permite diseƱar y entrenar una LLM especĆficamente para un dominio de conocimiento, lo que le brinda un nivel mĆ”s profundo y especializado en ese campo. Esto resulta en respuestas mĆ”s precisas y relevantes dentro de ese dominio en particular.
Adaptabilidad: Al ser personalizada, una LLM puede adaptarse a las necesidades y requisitos especĆficos de un usuario u organizaciĆ³n. Puede ser entrenada con datos propios, incluyendo terminologĆa especializada o jerga del dominio, lo que mejora su capacidad para comprender y generar contenido relevante en ese contexto.
Control y seguridad: Al entrenar y alojar el modelo de LLM en la organizaciĆ³n, se obtiene un mayor control sobre el modelo y los datos utilizados para su entrenamiento. Esto es especialmente importante en escenarios que requieren medidas de seguridad y confidencialidad de la informaciĆ³n. Al mantener los datos en un entorno controlado, se garantiza el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y seguridad.
Menor coste: Utilizar un modelo personalizado puede resultar mĆ”s rentable a medio y largo plazo en comparaciĆ³n con el uso continuo de tecnologĆas SAAS como ChatGPT. Si se utiliza el modelo de lenguaje con frecuencia y en grandes volĆŗmenes, tenerlo en la propia infraestructura ayuda a reducir costos en comparaciĆ³n con el uso recurrente de servicios externos.
Finalmente, hay que ser conscientes que cada dĆa el uso de este tipo de tecnologĆas es y serĆ” mĆ”s accesible. Por eso, es muy importante familiarizarse con este tipo de herramientas para llegar a una digitalizaciĆ³n mĆ”s Ć³ptima sobre el trabajo y conseguir mĆ”s rentabilidad en todos los aspectos.Ā