Los chatbots son útiles para el servicio al cliente porque pueden proporcionar soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana, responder preguntas simples y complejas, y ayudar a los clientes a resolver problemas rápidamente. También pueden utilizarse para recopilar comentarios de los clientes y realizar un seguimiento más eficiente de las interacciones con los clientes. En general, es una nueva forma para que tus clientes interactúen con tus servicios.

La predicción de cancelaciones permitirá a Devoteam identificar a los clientes que corren el riesgo de cancelar su suscripción. Estos clientes pueden ser dirigidos específicamente con promociones para asegurarse de que no abandonen el servicio.

Mediante el uso de la IA Generativa, Devoteam puede desarrollar un asistente personal que considera los objetivos, preferencias y capacidades actuales del cliente para elaborar un plan de entrenamiento personalizado. Esto puede sustituir a los costosos entrenadores personales o servir como una herramienta para facilitarles la tarea, generando planes para su revisión.

Observando la información de visitas de los clientes, los miembros premium que traen amigos, etc., Devoteam puede identificar qué clientes son «superdifusores» y probablemente promocionarán la marca dentro de su círculo cercano. Esto permitirá a Devoteam dirigirse a esos amigos a través de promociones, etc.

Utilizando el comportamiento en la aplicación, en el sitio web y en las redes sociales, Devoteam puede identificar los intereses de las personas. Luego, Devoteam puede utilizar la IA Generativa para generar dinámicamente anuncios que muestren los elementos en los que cada persona está interesada. Esto los hará más atractivos.

A medida que la base de clientes crece, también lo hace la necesidad de atención al cliente. Esto suele ser un proceso costoso debido a la cantidad de personas involucradas. Contact Center AI tiene como objetivo automatizar la atención al cliente utilizando un chatbot de IA como primera línea de contacto entre un cliente y el soporte. En caso de que el chatbot no pueda resolver el problema, el caso puede ser delegado a un agente de soporte. En este caso, el agente puede aprovechar funciones como la Asistencia de Agente para resolver más rápidamente el caso utilizando información relevante.

Identificar documentos o transacciones fraudulentas basadas en las propiedades de la transacción y las partes involucradas. Esto ayuda a las empresas a cumplir con los requisitos regulatorios y puede evitar impactos monetarios significativos.

Asignar una calificación de crédito a los clientes basada en su situación financiera y circunstancias externas. Esto puede ayudar a las instituciones a establecer la confiabilidad de estos clientes y generalmente se utiliza para evaluar la elegibilidad para un préstamo, qué tasas de interés aplicar, etc.

Basándose en atributos de un producto, la IA Generativa puede ser utilizada para generar automáticamente descripciones de productos para mostrar en un sitio web. Esto facilitará que los clientes comprendan los diferentes productos ofrecidos.

Basado en los atributos del producto, el comportamiento de compra del producto y factores externos como promociones, días festivos, etc., un modelo de aprendizaje automático puede predecir el precio que generará los ingresos óptimos. Esto puede ayudar a una empresa a maximizar sus beneficios.

Devoteam puede ayudar al equipo de ML de un cliente revisando su conjunto actual de prácticas de MLOps. Basándose en la experiencia de implementaciones anteriores, Devoteam puede proporcionar un conjunto de recomendaciones sobre qué cambios deberían realizarse para aumentar la productividad del equipo de ML y la robustez del sistema de producción. Dependiendo de la preferencia del cliente, Devoteam puede implementar estas recomendaciones o proporcionar al equipo de ML del cliente orientación sobre cómo implementarlas por sí mismos

La Búsqueda Empresarial permite a los clientes proporcionar una base de conocimientos a la IA Generativa para que los usuarios finales puedan interactuar con esta base de conocimientos a través de una experiencia similar a un chat. Por ejemplo, podrán pedir al sistema que razonen a través de documentos para proporcionar la mejor respuesta posible. Hay diferentes fuentes que se pueden utilizar: un sitio web público, una tabla de BigQuery o un conjunto de documentos almacenados en Cloud Storage

Document AI permite a los clientes automatizar el procesamiento de documentos para una amplia variedad de casos de uso. Document AI admite muchos tipos de documentos diferentes de manera predeterminada y es capaz de extraer entidades relevantes de estos, que luego pueden utilizarse para un procesamiento adicional. Devoteam tiene mucha experiencia en automatizar flujos de trabajo de procesamiento de documentos de extremo a extremo, lo que puede reducir significativamente la carga sobre el equipo financiero del cliente. Además de las aplicaciones financieras, Document AI también admite documentos legales como contratos y tiene analizadores generales para abordar cualquier carga de trabajo.

La publicidad desempeña un papel importante en cualquier negocio. Ayuda a exponer a nuevos clientes al negocio y también puede aumentar los ingresos generados por los clientes existentes. Los modelos de ML pueden ayudar a aumentar significativamente la cantidad de ingresos generados por cada dólar gastado en anuncios. Esto se logra asegurando que los clientes correctos vean los anuncios correctos en el momento adecuado.

Un sistema de recomendación recomienda contenido o productos relevantes a un usuario específico. Esto se hace mediante el análisis del comportamiento del usuario y los atributos del producto. En la mayoría de los casos, esto se implementa a través de incrustaciones. Estas representaciones matemáticas de usuarios y productos permiten detectar similitudes entre diferentes productos y usuarios. Además, también permite buscar usuarios interesados en un producto en particular o viceversa, productos en los que un usuario podría estar interesado.

Un sistema de recomendación recomienda contenido o productos relevantes a un usuario específico. Esto se logra mediante el análisis del comportamiento del usuario y los atributos del producto. Con mayor frecuencia, esto se implementa a través de embeddings. Estas representaciones matemáticas de usuarios y productos permiten detectar similitudes entre diferentes productos y usuarios. Además, también permite buscar usuarios interesados en un producto específico o viceversa, productos en los que un usuario podría estar interesado.

Planificar la compleja gestión de inventario y entregas en todas las tiendas. El principal beneficio de esto es optimizar el stock en cada una de las tiendas. Asegurando que cada tienda tenga los artículos necesarios en stock y no esté almacenando demasiado de cada artículo.

Utilizando técnicas de Visión por Computadora, Devoteam G Cloud puede ayudar a los clientes a detectar defectos en productos en una línea de producción. Esto ayudará a reducir los costos operativos y garantizar que solo se entreguen productos de alta calidad a los clientes.

Al monitorear las métricas operativas de los dispositivos, puedes detectar dispositivos que estén operando fuera de las condiciones normales, o que lo harán pronto. Esto significa que los clientes pueden reparar o reemplazar estos dispositivos antes de que estos defectos realmente afecten al negocio.

El objetivo de la previsión de la demanda es ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas con respecto a la producción, gestión de inventarios, asignación de recursos y planificación general del negocio. Al anticipar la demanda del cliente, las organizaciones pueden optimizar su cadena de suministro, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente. Una previsión de la demanda precisa permite a las empresas alinear de manera efectiva sus estrategias de producción y distribución, asegurando que satisfagan las necesidades del cliente mientras minimizan el exceso de inventario o las escaseces.

El objetivo de la detección de anomalías es identificar y señalar eventos inusuales que puedan indicar posibles fraudes, errores, fallos o anomalías en diversos ámbitos como finanzas, ciberseguridad, sistemas industriales o atención médica. Mediante el empleo de modelado estadístico, algoritmos de aprendizaje automático o métodos basados en reglas, los sistemas de detección de anomalías pueden detectar y alertar automáticamente sobre eventos inusuales, permitiendo una intervención o investigación oportuna. El objetivo principal es distinguir eventos raros de la mayoría de los patrones regulares, proporcionando información valiosa y facilitando la toma de decisiones proactiva para mitigar riesgos y garantizar la estabilidad operativa.

Incluso si tu caso de uso específico no se encuentra aquí, no dudes en contactar a los expertos en IA de Devoteam, ya que aún podrían ser posibles soluciones personalizadas dada la flexibilidad de la IA.