Resumen de Kore.ai - Konversations 2024
Kore.ai Konversations 2024
IA Conversacional: la combinación del uso de chat y voz para mejorar la relación con el cliente
El evento Kore.ai Konversations 2024 reunió a más de 200 empresas este pasado 10, 11 y 12 de abril en Orlando, Florida, para discutir el avance de la IA y sus aplicaciones prácticas en los negocios con un enfoque la Inteligencia Artificial Conversacional usando agentes virtuales (bots) con chats y voz.
Kore.ai es una solución de Conversational AI basada en Orlando, Florida, y con partners y oficinas en América Latina, especialmente en México, Colombia y Brasil. Kore.ai este clasificado como unas de las soluciones de AI por Gartner en su cuadrante de Enterprise Conversational AI Platforms, compitiendo con IBM, Google, Yellow.ai, AWS, Sprinklr y otras.
Los temas del evento incluyeron la implementación responsable de la IA y su integración con soluciones en las empresas como son el call center, soluciones de help desk y soluciones de recursos humanos, entre otras. El evento destacó innovaciones como la plataforma XO 11.0 y la versión beta de GALE., que son la nueva evolución de Kore.ai para el uso de todo tipo de Large Language Model. Hay que considerar que Kore.ai acaba de tener una inversión de 150 millones vía inversiones privadas, incluyendo a NVIDIA.
Aprendiendo como implementar la inteligencia artificial
Ecosistema de Kore.ai
The Kore.ai Platform
La plataforma contiene soluciones para industrias, departamentos y para funcionalidades específicas con motores de IA (Automation AI, Contact Center AI y Agent AI), Search AI (RAG/LLM), el App Builder (Gale). Todo esto trabajando en conjunto con diferentes LLMs y con un gobierno para las operaciones de IA. Y como todas las plataformas, tiene integraciones a CRMs y manejo de infraestructura (seguridad, compliance, etc).
¿Cómo los clientes de Kore.ai usan su plataforma?
Durante el evento tuve la oportunidad de hablar con clientes y partners que ya están implementando Conversational AI, pero a base de proyectos específicos para ir poco a poco aprendiendo, ver resultados, y lo más importante estar seguro de que tienen un framework de AI con buenos datos. Algunos de estos clientes presentaron sus implementaciones con demos en vivo y nos dieron recomendaciones valiosas de como implementar AI.
Tallahassee Community/State College
Su desafío era implementar IA sin crear islas, mantenerse inspirado e informado sobre la IA, y tener una plataforma de IA en lugar de productos individuales u usar cualquier AI del CRM y/o Shadow AI (cuando el usuario compra cualquier AI para el uso de su departamento).
Mejoraron la mesa de ayuda interna integrándola con sistemas internos, lo que llevó a una reducción del 40% en el volumen de llamadas y apoyó a tener continuación de agentes preparados desde el primer día, ya que cuenta con una tasa de rotación de personal del 33% (o sea se economizaron mucho dinero en tener que capacitar a los nuevos agentes). Están realizando planes para expandir la IA a un centro de llamadas de admisiones, expandir a procesos de autenticación multifactorial para mejorar la seguridad (y saber quién es el estudiante) y ofrecer el servicio en la gestión de consultas como solicitudes de transcripciones, programación de visitas con asesores y procesos de manejo de aplicaciones para programas académicos.
Banco Sabadell (España)
Un banco español que usa varios idiomas en su Conversational AI, incluido el catalán, e integran con Zendesk, y ofrecen la apertura en línea de cuentas bancarias. Su roadmap se centra en expandir la apertura de cuentas a través de múltiples canales como WhatsApp y bots de Voz, enfatizando un mapa de ruta a base del perfil del cliente usando diferentes modelos de LLM y así expandir las opciones de usar el Conversational AI con más productos financieros.
Abre tu cuenta vía un agente virtual
Carestream Dental
Ofrecen soporte virtual para dentistas, en donde tuvieron problemas con diferentes modelos de lenguaje grandes (LLM) que estaban desactualizados, con datos incorrectos, y sin poder manejar diversos formatos de contenido, y poder aplicar las regulaciones de la industria. Con Kore.ai usaron el Search Assist para poder resolver todos estos desafíos, incluyendo traducciones, manejo de diferentes formatos y búsquedas semánticas.
Gainwell Technologies
Sus Centros de Contacto Inteligentes enfatizan el uso de bots de voz (no chat bots, lo cual lo encontré sumamente interesante) específicamente para llamadas médicas para reducir transferencias y mejorar las resoluciones en la primera llamada. Kore.ai los ayudo en poder usar su tecnología para no tener que reentrenar a los agentes, ya que su tasa de rotación de agentes es muy alta.
Manejan 3 millones de llamadas con los bots de voz, lo cual ayuda a los agentes a tener llamadas de calidad y conversaciones con otros tipos de cliente. La latencia de las llamadas con el bot de voz fue algo que tuvieron que mejorar poco a poco, y en su roadmap van a incluir temas de empatía para que cuando se detecta una llamada emocional se transfiera la llamada rápidamente a un humano.
Florida Blue Contact Center
Atienden a una amplia base de miembros con diversos servicios digitales como obtener tarjetas de identificación digital, realizar pagos y saber más sobre los beneficios a través de una mezcla de servicios de chat bots y respuesta de Voz Interactiva visual. Otro tema que me gustó mucho, ya que la combinación del chat y ver visualmente las opciones ayuda mucho para los usuarios de tercera edad. El demo estuvo espectacular. Ellos tienen 8 millones de miembros y manejan 3 millones de llamadas.
Siguen un enfoque estructurado de Pruebas de Conceptos (PoC), pilotos y luego implementación completa para integrar servicios de manera efectiva. Y los agentes que ya no usan por el uso de los bots, los movieron a un Concierge Desk para ayudar a otros miembros que no usan los bots. El uso de bots también ayuda con el problema de la taza alta de rotación de agentes.
Recomendaciones para implementar IA Conversacional
Forrester y Vux nos ofrecieron recomendaciones valiosas para implementar Conversational AI. Aquí les comparto algunas de estas recomendaciones.
Vux: Ellos ayudan a clientes moverse del chat en vivo a bots. Nos comentan que de la importancia de la taxonomía de intenciones y la gestión del viaje del cliente en las interacciones del bot – sea con el chat, sea con voz o combinado y/o con IA o si IA. Igualmente, nos dejan saber que los LLMs carecen de capacidades conversacionales en los bots, y enfatiza en la necesidad de un diseño reflexivo en las interfaces conversacionales: se especificó, provee evidencias, la conversación te lleva a acciones y soluciones concretas, y tiene que haber calidad en la conversación.
La efectividad del uso del live chat sin un bot es muy baja. La efectividad del live chat es mayor luego de tener un bot. Pero esto implica que para cada canal la IA tiene que estar organizada en las necesidades del cliente por sub-tópicos. Y esta organización es lo que te va a llevar a tener buenos LLMs no importa el canal donde tienes el bot y el live chat.
Forrester: Ellos recomiendan empezar a implementar AI primero internamente con los empleados. Aprender y ajustar, limpiar los datos, crear confianza, tener un buen equipo de AI en la empresa, y luego ofrecer AI hacia el cliente, pero no en tiempo real, especialmente, si estás en una industria de muchas regulaciones.
Hay que invertir mucho en un equipo que se dedique en la calidad de los datos y en el gobierno de los datos. Esto implica que los datos usados en los LLMs y el “training” de los LLMs van a usar datos que eventualmente estarán obsoletos. Hay que estar seguro de que conoces todas las opciones de LLMs en la industria. Hay que mantener estos LLMs constantemente, los existentes y los nevos.
Recomiendan empezar con LLMs que usan datos y contenido interno. Que te enfoques en tu propio RAG para el manejo de estos datos y contenido. Usa estos LLMs para que los empleados sean más productivos y hagan más cosas que ayuden a la empresa.
Ojo con todo el tema de disponibilidad de datos, certeza de los datos, sesgos, privacidad, propiedad intelectual y el factor humano. Tu equipo legal tiene que ser parte de esto.
Resumen
Kore.ai es una caja de herramientas con diferentes módulos y accesos a cualquier LLM como Claude, OpenAI y Hugging Face, entre muchos más. Estos módulos te ayudan a hacer búsquedas (Search AI), automatizar workflows (Agent AI), y tener agentes virtuales inteligentes para automatizaciones avanzadas. Todo esto bajo una plataforma para mejorar la experiencia del cliente y empleado, usando GALE para integrar con cualquier LLM y sistemas externos. O sea, un solo ecosistema de inteligencia artificial.
El tema común que percibe es que debes empezar con casos de usos concretos, con pruebas de conceptos y MVPs, y que no es solo un bot en el chat, pero también se puede usar bots con voz.
Punto importante: IA no se puede implementar en islas, hay que tener toda una estrategia y plataformas de Conversational AI pueden ayudar a integrar estas islas.
Y por último, el manejo de agentes virtuales o bots tiene unos casos de usos interesantes por la gran rotación de agentes en los call centers.
“El valor de Kore.ai es de poder usar agentes virtuales basados en chat y/o voz, y eventualmente llegar a un agente de ser necesario.”