Los Large Language Models (LLMs), así como otros modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), han revolucionado la manera en que interactuamos con la tecnología. Crear un LLM desde cero requiere una gran capacidad de procesamiento, tiempo, especialistas altamente capacitados y una enorme cantidad de datos, lo que hace que solo algunas empresas puedan asumir este desafío.
¿La buena noticia? No es necesario construir estos modelos desde cero para aprovechar su potencial. Con modelos pre entrenados, es posible implementar tecnologías avanzadas de NLP en una variedad de sectores, sin necesidad de una infraestructura colosal.
Un ejemplo destacado de esta tecnología es Google CCAI Insights, una solución diseñada específicamente para Contact Centers. CCAI Insights te permite analizar grabaciones de llamadas recibidas o transcripciones de chat, extrayendo métricas valiosas y entendiendo el contenido de cada interacción de manera automatizada. En Datarmony, tuvimos la oportunidad de implementarla para un cliente y el impacto fue asombroso.
CCAI Insights permite a las empresas, sin importar su tamaño, optimizar su servicio al cliente utilizando inteligencia artificial, sin la necesidad de crear modelos propios o desarrollar infraestructura desde cero. Lo mejor de todo es que, con un conocimiento mínimo de programación, machine learning o ingeniería de datos, puedes comenzar a utilizar esta solución para resolver problemas de negocio reales.
Haz clic en este enlace y accede a CCAI Insights. Verás cómo tiene una interfaz amigable e intuitiva.
Entendiendo el pipeline de CCAI Insights:
Comprender el pipeline de un proyecto con CCAI Insights es crucial, ya que ofrece una visión clara de los requisitos previos, de cómo se procesan los datos y de cómo aplicar los resultados generados por la herramienta.
Los datos de entrada se cargan como grabaciones de llamadas o transcripciones de chat. Estos archivos deben estar almacenados en un Bucket de Cloud Storage, preferiblemente con metadatos asociados.
El módulo de Insights es el propio console de la herramienta, que también puede ser ejecutado a través de API. Es en esta fase donde se extraen los componentes y métricas útiles.
En este punto es importante destacar que, si planeas usar el Topic Model, un modelo que se entrena con tus llamadas para identificar los principales temas de conversación, necesitarás haber subido al menos 1.000 conversaciones al Bucket (Google recomienda 10.000) que incluyan al menos cinco intercambios entre un agente y un cliente.
Los resultados del módulo de Insights pueden ser exportados a BigQuery, que a su vez puede ser fácilmente integrado al dashboard de Looker para visualizaciones interactivas de los resultados.
La representación en el dashboard de Looker de los resultados del módulo de Insights es una forma simple y efectiva de comprender las diversas sutilezas operativas del Centro de Contacto.
Según nuestra experiencia, ¿Cuáles son las principales funciones de CCAI Insights?
A pesar de la extensa documentación y los cursos disponibles de Google, algunas funcionalidades aún no están completamente habilitadas en la consola (al menos hasta la fecha de esta publicación y utilizando llamadas en español). Sin embargo, en nuestra experiencia, estas son las principales funciones accesibles:
- Conversión de audio a texto: La herramienta puede convertir conversaciones de audio en texto, lo que facilita el análisis de su contenido, especialmente cuando se trata de un gran número de llamadas.
- Análisis de sentimientos: La herramienta evalúa el tono y las emociones tanto de los agentes como de los clientes.
- Extracción de entidades: Extrae automáticamente eventos (entidades) importantes como silencios, menciones clave, personas y ubicaciones.
- Reconocimiento de custom highlighters: Custom Highlights son reglas o un conjunto de reglas que enseñamos a la herramienta y que luego pueden detectar si se cumplen en la llamada. Por ejemplo: podemos crear Custom Highlights para identificar si los agentes están saludando correctamente a los clientes, o para detectar menciones de competidores.
- Identificación de temas principales: El modelo de Topic Modeling identifica los temas principales de las conversaciones, y luego, antes de realizar el despliegue, podemos hacer un fine-tunig ajustando o eliminando temas irrelevantes para hacer el análisis más preciso y alineado con nuestras necesidades.
- Exportación de datos: Puedes exportar esta información procesada en la consola (o a través de la API), junto con otras métricas generadas automáticamente por CCAI Insights (como la duración de las llamadas, el % de silencio, los turns, etc.) en un formato estructurado para BigQuery
- Creación de Dashboards: Con los datos exportados, puedes crear dashboards en Looker que agreguen valor visual y analítico a la información procesada.
Con este output, puedes analizar el desempeño de los agentes o de llamadas específicas, controlar si se están cumpliendo ciertas reglas de la empresa (como la correcta salutación), entender cuáles son las principales demandas del Centro de Contacto, cuál es el sentimiento promedio de los clientes, o más específicamente, qué hace que tu cliente se sienta satisfecho.
En el Marketplace de Looker, vemos un ejemplo de Dashboard.
Conclusión:
La integración de herramientas avanzadas como CCAI Insights de Google en los Centros de Contacto está revolucionando el análisis de datos de llamadas telefónicas, permitiendo su evaluación automática y casi en tiempo real.
Además, en el mundo del Machine Learning, a menudo nos encontramos inmersos en la complejidad y el alto costo de construir y gestionar modelos, a veces perdiendo de vista el impacto real en el negocio. CCAI Insights cambia esta perspectiva al ofrecer una solución que simplifica los aspectos técnicos, permitiendo a las empresas centrarse en lo que realmente importa: extraer valor de los datos y crear dashboards que faciliten a los profesionales de Centros de Contacto entender y aplicar los insights de manera práctica.
Enlaces útiles:
Consola CCAI Insights:https://ccai.cloud.google.com/insights/projects
Documentación: https://cloud.google.com/contact-center/insights/docs