Mejora de la productividad de los operadores de los call centers mediante tecnología de IA generativa

DI Square lanzó "EasyAnswer JINN/RAG-Opt", una solución con una arquitectura RAG única que integra servicios de IA de IBM como watsonx.ai
Foto de una mujer sentada en un escritorio trabajando a distancia en un ordenador portátil
El reto de agilizar las operaciones con un número limitado de operadores de call center

En las operaciones de los call centers, los operadores desempeñan un papel importante como representantes de la empresa y como primer punto de contacto con sus clientes. Sin embargo, se han enfrentado a dificultades empresariales como la contratación, la formación y la retención de los operadores, debido a las recientes peticiones de aumentos salariales para los trabajadores y a la escasez de mano de obra provocada por el descenso de la mano de obra.

Las operaciones de los call centers necesitan mejorar la productividad de los operadores, eliminando la dependencia de las personas en cuanto a conocimientos técnicos y garantizando la eficiencia de un proceso estandarizado con solo unos pocos operadores.

Mediante la incorporación de servicios de IA como watsonx.ai, EasyAnswer JINN/RAG-Opt puede ofrecer a los operadores de call center nuevas mejoras de productividad. A través de nuestro trabajo de cocreación con IBM, contribuimos al éxito del cliente con nuestro apoyo que se mantiene cerca de varios retos a los que se han enfrentado los operadores de call center.
Director ejecutivo Nobutaka Honda
Apoyo al trabajo de los operadores de call center

En este contexto, DI Square ha desarrollado y proporcionado su "EasyAnswer Series" para dar soporte a las operaciones de los call centers corporativos, ayudando a resolver los diversos problemas a los que estos se enfrentan.

Ahora, para mejorar aún más la productividad de las operaciones de los call centers, DI Square ha desarrollado recientemente "EasyAnswer JINN/RAG-Opt", una función opcional de "EasyAnswer Series" que vincula los datos de la empresa, como la información de los clientes, el historial de consultas, los manuales, diversas normativas, así como los datos de los productos que posee la empresa comercial que gestiona el call center, con la última tecnología de IA proporcionada por IBM y que está integrada en la exclusiva arquitectura RAG de la solución.

DI Square comparó y verificó múltiples modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) durante el proceso de desarrollo del servicio. Como resultado, DI Square evaluó que la versión japonesa de IBM Granite puede utilizarse a un nivel empresarial práctico en cuanto a la precisión de las respuestas en japonés.

«EasyAnswer JINN/RAG-Opt» incorpora watsonx Assistant, Watson Discovery y la versión japonesa de Granite proporcionada por watsonx.ai.

"EasyAnswer JINN/RAG-Opt", con su exclusiva arquitectura RAG, permite obtener resultados de búsqueda basados en los datos de la empresa para las preguntas introducidas por los operadores y les presenta las respuestas candidatas adecuadas. Esta función ayuda a los operadores a realizar búsquedas eficientes y a utilizar el historial de conversaciones anteriores para dar al instante respuestas eficaces a sus clientes.

"EasyAnswer JINN/RAG-Opt" incorpora una serie de servicios de IA de IBM para ofrecer la mejor experiencia tanto a los operadores de los call centers como a sus clientes:

  • IBM watsonx Assistant, que proporciona agentes virtuales que ofrecen una atención al cliente coherente, natural y conversacional.

  • IBM watsonx.ai, un estudio de nivel empresarial para la IA generativa y el machine learning listos para la empresa.

  • IBM Watson Discovery, un motor de procesamiento de documentos que automatiza el descubrimiento de información y conocimientos con un procesamiento avanzado del lenguaje natural, lo que mejora los conocimientos y la productividad de los trabajadores.

A medida que aumente la frecuencia de uso de "EasyAnswer JINN/RAG-Opt", se acumularán y actualizarán nuevos hallazgos y conocimientos correctos, lo que significa que la calidad de las respuestas proporcionadas por la IA puede mejorarse y estandarizarse. Se espera que esto conduzca a un aumento de la eficiencia de los procesos empresariales, como la reducción del tiempo de respuesta por operador, la mejora de la productividad al aumentar el número de respuestas por hora de trabajo de un operador, así como la eliminación de la personalización de los conocimientos técnicos.

Logo de DI Square
Acerca de DI Square

DI Square es una empresa de servicios de soluciones de TI totales creada en 2007, mediante la fusión de Daizo Information Systems Division, que cuenta con una trayectoria de más de 20 años como proveedor de soluciones de IBM, e Intelligent Square, que ha acumulado experiencia en la integración de sistemas durante más de 30 años.
 
Durante más de 50 años desde su fundación, DI Square ha contribuido a mejorar la calidad y la eficiencia de las TI de sus clientes con capacidades de gestión de proyectos que permiten a la empresa ofrecer una gama completa de servicios en el desarrollo de contratos de sistemas, desde la consultoría empresarial hasta la definición de requisitos, el diseño, el desarrollo, el funcionamiento y el mantenimiento, independientemente del sector o del tipo de empresa.
 
DI Square también ha recibido grandes elogios de los clientes por sus diversas soluciones en la nube, así como por sus ventas, construcción de sistemas, implementación, operación y mantenimiento de productos PLM y ALM para la industria manufacturera.

Componentes de la solución IBM Granite IBM watsonx Assistant IBM watsonx.ai IBM Watson Discovery
Aprovechar el poder de la IA para aumentar la satisfacción del cliente

Los modelos fundacionales de IA de IBM Granite e IBM watsonx mejoran la experiencia del cliente al ayudarle a crear rápidamente aplicaciones de IA personalizadas, gestionar las fuentes de datos y mejorar los flujos de trabajo de IA responsable.

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Los ejemplos de clientes se presentan como ilustraciones de cómo dichos clientes han utilizado los productos de IBM y los resultados que pueden haber obtenido. El rendimiento, coste, ahorro u otros resultados reales en otros entornos operativos pueden variar.