Las empresas se enfrentan a un desafío cada vez más urgente: los clientes demandan respuestas rápidas, mientras que los equipos de soporte deben lidiar con una creciente cantidad de consultas diarias. Este problema se ve exacerbado por la necesidad de navegar en vastas colecciones de documentación como manuales de productos y artículos de bases de conocimientos, lo que puede llevar a los agentes de soporte a gestionar entre 20 y 30 consultas diarias en busca de respuestas específicas.
En respuesta a esta problemática, se ha ideado una solución mediante la creación de un asistente web impulsado por inteligencia artificial (IA). Utilizando Amazon Bedrock y las bases de conocimientos asociadas, esta iniciativa busca no solo mejorar la experiencia del cliente, sino también facilitar la labor de los equipos internos. Las ventajas son múltiples: desde ofrecer respuestas instantáneas y precisas a los clientes hasta mejorar la eficiencia del soporte interno con un recurso de conocimiento eficaz y disponible las 24 horas.
La innovación se centra en un enfoque de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), el cual permite recuperar información relevante directamente de una base de conocimientos y presentarla al usuario según su acceso y necesidad. Entre los componentes principales están las bases de conocimientos de Amazon Bedrock donde se almacena el contenido esencial del sitio web de una empresa, como manuales y guías técnicas; modelos de lenguaje de gran tamaño gestionados por la plataforma de Amazon; y una arquitectura de despliegue flexible que utiliza Amazon Elastic Container Service (ECS) y AWS Lambda para manejar las solicitudes.
El proceso de implementación del asistente sigue un flujo de trabajo estructurado. Comienza con el procesamiento de los documentos que se suben a Amazon S3, donde son segmentados y preparados para una fácil recuperación. Una vez que un usuario plantea una pregunta, una función Lambda se activa para utilizar las API de Amazon Bedrock, recuperando así la información requerida, que se personaliza y entrega al usuario según su tipo de acceso.
La construcción de esta solución implica la creación de una base de conocimientos que se nutre de datos provenientes de páginas web y documentos almacenados en un bucket S3. Este proceso se lleva a cabo en la consola de Amazon Bedrock, donde se configura la ingestión de datos, se administra el contenido y se prepara la infraestructura para pruebas y ajustes según las distintas categorías de usuarios, ya sean internos o externos.
Con este avance, no solo se optimiza el tiempo de respuesta a las consultas de soporte, sino que se facilita el acceso a la información crítica para los clientes. Además, este modelo puede inspirar el desarrollo de otros prototipos y aplicaciones basadas en IA generativa, sentando las bases para un soporte al cliente modernizado y eficiente. Para aquellos que deseen explorar más a fondo el potencial de la IA generativa y la aplicación de modelos de lenguaje, se disponen de cursos en línea que ofrecen un conocimiento práctico y aplicable en el creciente campo de la inteligencia artificial.
