Los consultores de IBM® Expert Labs colaboraron con un equipo de desarrolladores de VIA que trabajaban en su primer proyecto de IA. “Hubo llamadas semanales de planificación sobre las cosas en las que el equipo de IBM estaba trabajando y las cosas que manejaba nuestro equipo”, dice Young. “Habíamos asignado algunos desarrolladores junior y queríamos que crecieran. Los expertos de IBM fueron muy amables compartiendo y diciendo: 'Si se atoran o necesitan ayuda, pónganse en contacto con nosotros'".
Después de aceptar los requisitos y la arquitectura, el equipo analizó los datos del centro de atención telefónica para clasificarlos e identificar las consultas comunes que el asistente tendría que responder. El software IBM watsonx Assistant , un agente conversacional multilingüe de IBM Cloud® que puede entender preguntas enviadas en lenguaje natural y responder de la misma forma, nos proporcionó la inteligencia.
El equipo se concentró entonces en la pregunta más común: “¿Cuándo llega el próximo autobús a mi parada?” VIA ya había creado un servicio que asigna a cada parada un código de cinco dígitos, que los pasajeros pueden enviar por mensaje de texto a Swiftly Systems Inc., un socio de VIA. Luego, Swiftly utiliza la IA para analizar el sensor del autobús en tiempo real y los datos de tráfico para predecir la próxima llegada. Los desarrolladores integraron el servicio Swiftly en el asistente. También integraron la API del socio de VIA Here.com, un servicio de mapeo que ofrece ubicación y direcciones de punto a punto.
Además, se necesitaba inteligencia operacional. Los gerentes de VIA se beneficiarían de comprender las interacciones digitales con los clientes, incluido el número de usuarios y conversaciones, así como el contenido de las preguntas. Los desarrolladores crearon un informe del panel de control que se envía automáticamente a las partes interesadas, sin que tengan que consultar el sistema.
Las analíticas están impulsadas por el entorno de desarrollo de IBM Watson Studio, las analíticas de IBM Cognos® Dashboard Embedded y la base de datos IBM Db2®, todos de IBM Cloud. Estas tecnologías extraen el historial de conversaciones de IBM watsonx Assistant y lo analizan para determinar qué tan bien ha respondido el agente a los usuarios. Luego presentan los resultados en un panel con los KPI del negocio, lo que demuestra a los ejecutivos interesados el valor del asistente.
El equipo de VIA nombró la herramienta "Ava" por las iniciales de Asistente Virtual Automatizado, y después de un periodo de prueba y revisión la implementó a finales de 2020 en el sitio web de VIA. Ava también está disponible en la aplicación móvil de VIA, goMobile+. Puede responder más de 150 preguntas comunes las 24 horas del día, los 7 días del año en inglés y español, y predice las próximas llegadas de autobús en tiempo real. Ava se ha vuelto bastante popular, y realiza miles de conversaciones cada mes.
Después de lanzar la primera versión de Ava, los desarrolladores continúan agregándole características y refinándolas características. Por ejemplo, inicialmente Ava remitía a los usuarios al centro de atención telefónica cuando no estaba seguro de la respuesta. Pero esto podría derivar en perder al cliente si el centro de atención telefónica estaba cerrado. Ahora, a través de un protocolo de enlace digital, Ava envía tales compromisos a SPS DGTL, una empresa de gestión de redes sociales, que consulta a los usuarios para obtener información de contacto y preferencias de comunicación.
“El asistente sabe cuándo no respondió correctamente a una pregunta”, dice Young. “SPS recopila información del usuario, incluida la conversación en sí, y la entrega al equipo de SPS DGTL, por lo que tenemos una forma segura de llegar a estas personas”.
Otro ajuste surgió en el lado de las analíticas. Después de darse cuenta del poder de las herramientas de IBM, una desarrolladora de VIA creó por su cuenta un segundo panel analítico, este para el equipo de Atención al cliente. Proporciona un recuento diario de las preguntas que Ava fallaba o no estaba seguro de responder correctamente. Como dice Young, “Es muy útil que el equipo de Atención al Cliente pueda ver lo que se pide y dónde están las brechas, y luego regresar y entrenar a Ava para que se vuelva más inteligente”.