El Soporte al Cliente con IA Avanzada multiplica por 20 la velocidad de respuesta

Con la aparición de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) como GPT-3 y ChatGPT, Synology buscó formas de mejorar la eficiencia de su servicio al cliente mediante IA. En lugar de implementar directamente estos modelos, la compañía ha desarrollado un sistema basado en la técnica de Generación con Recuperación Aumentada (RAG). Este método permite a la empresa utilizar su propia base de datos, asegurando que las respuestas a los clientes sean precisas, relevantes y cumplan con las políticas internas.

“Al integrar RAG, podemos ofrecer respuestas precisas y útiles para las consultas de los clientes, manteniendo altos estándares de privacidad y seguridad. Esto nos permite resolver las consultas rutinarias de forma eficiente, liberando a nuestro equipo de soporte para concentrarse en casos más complejos que requieren atención humana», explica Steven Liang, Gerente de Aplicación de IA Generativa en Synology.

Funcionamiento del sistema de IA de Synology

El sistema de soporte basado en RAG de Synology sigue un proceso de cuatro pasos diseñado para asegurar la privacidad de los datos y la eficiencia:

1. Construcción de una base de datos RAG completa: El proceso comienza con la creación de una base de datos a partir de registros de servicio técnico del último año, que pasan por un proceso de des-identificación para proteger la privacidad de los clientes. Luego, los datos se segmentan e indexan para facilitar su recuperación, con incrustaciones semánticas que optimizan las búsquedas.

Synology incrementa la eficiencia en el servicio al cliente 20 veces con una solución de soporte impulsada por IA

1. Análisis de necesidades del cliente: Al recibir una solicitud de soporte, la IA primero anonimiza los datos y luego evalúa la intención del cliente. Si la solicitud requiere un soporte técnico especializado o diagnóstico remoto, el sistema la deriva a un consultor humano. En otros casos, la IA determina la mejor respuesta, ya sea extrayendo información o sugiriendo pasos adicionales de interacción con el cliente.
2. Recuperación de datos contextualmente relevantes: Mediante una búsqueda semántica, la IA extrae casos históricos relevantes para construir una respuesta precisa. Synology también está mejorando la relevancia de sus resultados a través de un modelo de re-clasificación, que recalibra los resultados en función de su similitud.
3. Generación de respuestas conformes a políticas, con supervisión: La IA genera respuestas basadas en la intención del cliente, los datos obtenidos y las directrices de Synology. Se realizan verificaciones adicionales para garantizar que no se incluya información sensible. Si se requiere revisión humana, el equipo de soporte evalúa la sugerencia generada por IA antes de enviarla al cliente.