Por Claudia Contreras - Estrategia & Negocios
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está impulsando avances y eficiencias a un ritmo sin precedentes, lo que lleva a nuevos modelos de negocio, aplicaciones e innovación en todos los sectores.
Durante el Oracle Cloud World 2024, Greg Pavlik, VP de Servicios de Gestión de Datos e IA de Oracle Cloud Infrastructure, señaló que los modelos IAG recomiendan acciones, atienden flujos de trabajo crítico cada día, dan informes operativos con millones de datos.
La IAG enfocada en problemas de las empresas ofrece una vista única de la data tanto predictiva como transaccional.
A continuación, presentamos casos concretos de cómo la IAG resuelve problemas del día a día, como optimizar centros de soporte o mejorar la inteligencia de ingresos. La comprensión del lenguaje natural le ha permitido a la IA expandir servicios.
IAG efectiva y amigable para todos
Pavlik subrayó que Oracle trabaja para entender qué solución aporta mejor a las empresas. Un ejemplo concreto es crear, de la mano de la IAG, reportes de ventas semanales que se mezclan con acciones de mejora y esto le reporta al Chief Revenue Officer, cada semana.
“La IA también escribe correos específicos a agentes de venta concretos, con áreas de mejora para que la gente analice y comprenda cómo alinearse con el cliente. Esto desde la ingeniera de IAG”.
También, ayuda a equipos financieros a comprender el historial y tendencias de compra de clientes, solamente realizando preguntas en lenguaje natural.
Soporte técnico que mide sentimientos
LinkedIn, la plataforma de Microsoft que conecta a empleadores y colaboradores, cuenta con 1.300 agentes que dan soporte a usuarios de la red social desde Oracle Service Cloud.
De entrada, los chatbot responden preguntas. Si el problema crece, se escala a un agente de servicio al cliente.
La IAG resume la interacción entre cliente y chatbot. “Básicamente es dar soporte más rápido y reducir el costo de la operación que da servicio al cliente”, dijo Dan Ockenfels, líder en LinkedIn.
Otro problema que resuelve IAG es medir la satisfacción del cliente a través de un análisis de sentimientos. Da una puntuación y sirve para entrenar a agentes.
Atender casos de soporte TI preventivos
Además de responder con rapidez, el corazón del soporte técnico es ayudar a responder preventivamente.
“Lo importante en soporte TI es la desviación de casos: obtener respuestas antes de hablar con un agente. Es un ganar - ganar para todos. Es más barato, más rápido lograr un cierre en cada problema”, describió Greg Pavlik, VP de Servicios de Gestión de Datos e IA de Oracle Cloud Infrastructure, sobre cómo se implementa IAG en los tickets de la conversación de soporte adentro de Oracle.
“Tuvimos un 30 % de desviación de casos. Redujo el nivel de ticket en 4.000 por semana”, dijo el líder de Inteligencia Artificial de la multinacional.
Reducir costos de mantenimiento con IA
En el último año, Oracle ha trabajado para usar algoritmos de Machine Learning para ayudar a hacer el trabajo de mantenimiento, administración y optimización de la base de datos interna y de sus clientes.
“La meta es reducir el costo de mantenimiento de la base de datos y eliminar errores en algunos casos para hacer mejor el trabajo porque los algoritmos están 24/7 buscando banderas rojas”, dijo Pavlik.
En el corto plazo, el mayor desafío es ver avances en la capacidad de los modelos IAG para planificar y razonar con mayor fiabilidad que el que tienen hoy en día.
“Tienen que interpretar la solicitud del usuario y convertirla en una serie de acciones. Lo hacen razonablemente bien, pero no con el nivel de fiabilidad que quisiéramos ver”, agregó Pavlik.
