Mejora de la productividad de los operadores de centros de atención telefónica mediante tecnología de IA

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 de forma remota en una computadora portátil
El desafío de optimizar las operaciones con un número limitado de operadores de centros de atención telefónica

En las operaciones de centros de atención telefónica, los operadores tienen un papel importante en cuanto a representar a la empresa y como el primer punto de contacto con sus clientes. No obstante, han enfrentado dificultades empresariales, como la contratación, capacitación y retención de operadores, debido a las recientes convocatorias de aumentos salariales para los trabajadores y la escasez laboral provocada por la disminución de la fuerza laboral.

Las operaciones de los centros de atención telefónica deben mejorar la productividad de los operadores, eliminando la dependencia de las personas para obtener conocimientos y garantizando que haya una eficiencia de proceso estandarizada con solo unos pocos operadores.

Al incorporar servicios de IA, como watsonx.ai, EasyAnswer JINN/RAG-Opt puede proporcionar a los operadores de centros de atención telefónica nuevas mejoras de productividad. A través de nuestra creación conjunta con IBM, contribuimos al éxito del cliente con nuestro soporte que se mantiene cerca de varios desafíos que enfrentaron los operadores de centros de atención telefónica.
Director ejecutivo Nobutaka Honda
Apoyar el trabajo de los operadores de centros de atención telefónica

En este contexto, DI Square desarrolló y proporcionó su "EasyAnswer Series" para apoyar las operaciones de los centros de atención telefónica corporativos, ayudando a resolver los diversos problemas con los que estos se enfrentan.

Ahora, para mejorar aún más la productividad de las operaciones del centro de atención telefónica, DI Square desarrolló recientemente "EasyAnswer JINN/RAG-Opt", una función opcional de la serie "EasyAnswer" 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 que gestiona el centro de atención telefónica, con la tecnología de IA más reciente proporcionada por IBM y que está integrada en la exclusiva arquitectura RAG de la solución.

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

"EasyAnswer Jinn/rag-opt" incrusta watsonx Assistant, Watson Discovery y la versión japonesa de Granite proporcionada por watsonx.ai.

"EasyAnswer Jinn/RAG-Opt", con su arquitectura RAG única, permite resultados de búsqueda basados en los datos de la empresa para las preguntas introducidas por los operadores y les presenta los candidatos de respuesta adecuados. Esta función ayuda a los operadores a realizar búsquedas eficientes y a utilizar el historial de conversaciones pasadas para dar instantáneamente respuestas efectivas a sus clientes.

"EasyAnswer JINN/RAG-Opt" incorpora una serie de servicios de IA de IBM para brindar la mejor experiencia tanto para los operadores de centros de atención telefónica como para sus clientes:

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

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

  • IBM Watson Discovery, un motor de procesamiento de documentos que automatiza el descubrimiento de información e insight con procesamiento de lenguaje natural avanzado, mejorando el conocimiento 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 se puede mejorar y estandarizar. 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 del know-how.

Logotipo de DI Square
Acerca de DI Square

DI Square es una empresa de servicios de soluciones informáticas 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 IBM, e Intelligent Square, que acumula experiencia en integración de sistemas desde hace 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, las operaciones y el mantenimiento, independientemente de las industrias o el tipo de empresa.
 
DI Square también recibió 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
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Los modelos fundaciones de IA IBM Granite e IBM watsonx mejoran la experiencia del cliente al ayudarle a crear rápidamente aplicaciones de IA personalizadas, administrar fuentes de datos y mejorar los flujos de trabajo de AI responsables.

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Los ejemplos de los clientes se presentan como ilustraciones de cómo esos clientes han utilizado los productos de IBM y los resultados que pueden haber logrado. El rendimiento real, el costo, los ahorros u otros resultados en otros entornos operativos pueden variar.