Las organizaciones destinan una considerable cantidad de recursos y esfuerzo para gestionar su atención al cliente, abordando preguntas y ofreciendo soluciones a través de diversos canales como correo electrónico, chat o teléfono. Este proceso puede ser altamente demandante en términos de tiempo y recursos, especialmente cuando las consultas son repetitivas y previsibles. A pesar de contar con los datos necesarios para responder, muchos negocios enfrentan dificultades para establecer un proceso automatizado que maneje estas comunicaciones, complicación que aumenta con la presencia de datos no estructurados, múltiples idiomas y una carencia de experiencia en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).
Amazon Bedrock se presenta como una solución transformadora para estos desafíos, permitiendo la automatización de respuestas por correo electrónico a las consultas de los clientes mediante el uso de modelos fundamentales (FM) accesibles a través de una API. Amazon Bedrock, completamente gestionado y sin servidor, facilita la personalización privada de estos modelos con datos propios y su implementación en aplicaciones con herramientas de AWS.
Entre las consultas comunes que los clientes suelen dirigir a los servicios de atención al cliente se incluyen:
– Estado de transacciones
– Restablecimiento de contraseña
– Códigos promocionales o descuentos
– Horarios de atención
– Localización de agentes
– Reporte de fraude
– Desbloqueo de cuenta
– Cierre de cuenta
Agents for Amazon Bedrock pueden clasificar y detectar entidades en correos electrónicos, facilitando la automatización de respuestas. La solución desarrollada en este caso utiliza el modelo Anthropic Claude 3 Sonnet para automatizar respuestas según la intención detectada, dirigiendo aquellas consultas que no logran ser clasificadas a un equipo de soporte para una respuesta manual.
El funcionamiento de esta solución incluye varias capas de AWS, combinando servicios como WorkMail, Lambda, DynamoDB, Amazon SNS y Amazon SES. El flujo de trabajo es el siguiente:
1. El cliente envía un correo electrónico a la dirección de soporte dentro de WorkMail.
2. WorkMail invoca una función Lambda al recibir el correo.
3. Lambda transfiere el contenido del correo a Agents for Amazon Bedrock.
4. El agente clasifica el correo utilizando procesamiento de lenguaje natural y, en caso de detectar entidades como un ID de transferencia, invoca Lambda para obtener el estado correspondiente.
5. Si no se trata sobre estado de transferencias, el agente genera y envía una respuesta adecuada, como instrucciones de restablecimiento de contraseña.
6. Lambda consulta DynamoDB para obtener información del estado de la transferencia y devuelve la información al agente.
7. El agente elabora una respuesta personalizada y Lambda usa Amazon SES para enviar la respuesta.
8. En casos donde la intención del cliente no sea clara, el agente escala el problema mediante SNS, creando un ticket de soporte para mayor investigación.
Para desplegar esta solución, se necesita configurar varias pilas de AWS CDK y realizar algunas configuraciones manuales en la consola de AWS, todo detallado en el repositorio de GitHub. Luego de su implementación, la solución puede probarse enviando correos electrónicos simulados a la dirección de soporte creada, verificando la respuesta automatizada generada por el sistema.
Los beneficios de esta solución son palpables: una mejora en el tiempo de respuesta, mayor satisfacción del cliente, reducción de costos y recursos, y un enfoque más claro en problemas críticos. Además, la flexibilidad del sistema permite su expansión a otras áreas comerciales e incluso la creación de chatbots de autoservicio.
En resumen, la solución utilizando Amazon Bedrock representa una avanzada herramienta para la automatización de correos electrónicos, ayudando a las organizaciones a responder eficazmente a las consultas y manteniendo a sus clientes satisfechos, optimizando el uso de recursos y ahorrando tiempo valioso.
Continúa explorando Amazon Bedrock y otras innovaciones en el blog de Machine Learning de AWS para estar al tanto de nuevas capacidades y casos de uso.
