En re:Invent 2024 se anunciaron nuevos componentes para centros de datos y apoyar la innovación en IA al tiempo que mejora la eficiencia energética
Un nuevo conjunto de componentes flexibles para centros de datos respaldará la próxima generación de innovación en IA generativa, ofreciendo un 12% más de capacidad de cómputo y mejorando la disponibilidad y la eficiencia
Durante el evento AWS re:Invent, Amazon Web Services, Inc. AWS, anunció la semana pasada nuevos componentes para centros de datos diseñados para respaldar la próxima generación de innovación en inteligencia artificial (IA) y las necesidades cambiantes de los clientes.
Estas capacidades combinan innovaciones en energía, refrigeración y diseño de hardware para crear centros de datos más eficientes energéticamente que impulsarán la innovación de los clientes.
Las nuevas capacidades se implementarán a nivel mundial en los nuevos centros de datos de AWS, y muchos de los componentes ya están desplegados en sus centros de datos actuales. Para obtener más información,
“AWS continúa innovando incansablemente su infraestructura para construir la nube más eficiente, resiliente, segura y sostenible para clientes de todo el mundo”, dijo Prasad Kalyanaraman, vicepresidente de Servicios de Infraestructura en AWS.
“Estas capacidades para centros de datos representan un importante avance, con mayor eficiencia energética y soporte flexible para las nuevas cargas de trabajo.
Pero lo que resulta aún más emocionante es que están diseñadas para ser modulares, lo que nos permite adaptar nuestra infraestructura actual con refrigeración líquida y eficiencia energética, alimentando aplicaciones de IA generativa y reduciendo nuestra huella de carbono”.
AWS ha estado construyendo centros de datos a gran escala durante 18 años y servidores basados en GPU para cargas de trabajo de IA durante 13 años.
Actualmente, los centros de datos de AWS respaldan a millones de clientes activos en todo el mundo, incluyendo cientos de miles que utilizan servicios de IA y machine learning de AWS.
Decenas de miles de clientes globales que emplean Amazon Bedrock para desarrollar sus aplicaciones de IA generativa.
A medida que el uso de IA generativa sigue creciendo y las demandas de capacidad de procesamiento aumentan, los centros de datos de AWS están adaptándose para admitir densidades de energía cada vez mayores.
Las principales mejorías incluyen:
1.Diseño eléctrico y mecánico simplificado para alta disponibilidad
AWS sigue centrando sus esfuerzos en ofrecer a los clientes la infraestructura más confiable.
Los diseños eléctricos y mecánicos simplificados son más fiables y fáciles de mantener, garantizando que los clientes disfruten de los beneficios de alta confiabilidad que AWS ha ofrecido desde el principio.
Las últimas mejoras en el diseño de los centros de datos de AWS incluyen distribución eléctrica y sistemas mecánicos simplificados, lo que permite una disponibilidad de la infraestructura del 99,9999%.
Estos sistemas simplificados también reducen en un 89% la cantidad potencial de racks que podrían verse afectados por problemas eléctricos.
En un centro de datos, la electricidad pasa por múltiples sistemas de conversión y distribución antes de llegar al equipamiento de TI.
Cada paso introduce naturalmente ineficiencia, pérdida de energía y puntos potenciales de falla.
Como ejemplo de un nuevo diseño, AWS simplificó la distribución eléctrica y, al hacerlo, redujo en un 20% los posibles puntos de falla.
Otros ejemplos de simplificación incluyen acercar la energía de respaldo al rack y reducir la cantidad de ventiladores utilizados para expulsar el aire caliente.
AWS está utilizando la diferencia de presión natural para expulsar el aire caliente, lo que mejora la cantidad de electricidad disponible para los servidores.
Todos estos cambios ayudan a reducir el consumo general de energía al tiempo que minimizan el riesgo de fallas.
2.Innovaciones en refrigeración, diseño de racks y sistemas de control se presentaron en re:Invent 2024
AWS ha desarrollado una serie de nuevas capacidades mejoradas para ofrecer a sus clientes una infraestructura con el máximo rendimiento, alta disponibilidad y eficiencia energética.
Las innovaciones más recientes en los centros de datos incluyen:
Refrigeración líquida: Los servidores más recientes de IA se benefician de la refrigeración líquida para enfriar de manera más eficiente los chips de alta densidad.
AWS ha desarrollado soluciones mecánicas innovadoras que permiten refrigeración líquida configurable directamente en el chip, tanto en sus centros de datos nuevos como en los actuales.
Algunas tecnologías de AWS utilizan infraestructura de red y almacenamiento que no requieren refrigeración líquida.
Por ello, los sistemas de refrigeración actualizados integrarán sin problemas capacidades de refrigeración por aire y por líquido para los chips de IA más avanzados.
Como AWS Trainium2, y soluciones de supercomputación de IA a nivel de rack, como NVIDIA GB200 NVL72, además de los switches de red y servidores de almacenamiento de AWS.
Este diseño flexible y multimodal permite que AWS ofrezca el máximo rendimiento y eficiencia al menor costo, ya sea ejecutando cargas de trabajo tradicionales o modelos de IA.
El diseño único de racks refrigerados por líquido fue desarrollado en colaboración con fabricantes líderes de chips para acelerar el tiempo de comercialización de las cargas de trabajo de IA.
Soporte para cargas de trabajo de IA de alta densidad: AWS está maximizando el uso de la energía optimizando la disposición de los racks en un centro de datos.
Esto se logró mediante un software impulsado por datos e IA generativa que predice la forma más eficiente de ubicar servidores.
AWS ahora reducirá la cantidad de energía desaprovechada —energía disponible pero no utilizada o subutilizada— y hará un uso más eficiente de la energía disponible.
Este diseño admitirá la próxima generación de hardware y racks de alta densidad necesarios para cargas de trabajo de IA, pero es lo suficientemente flexible para adaptarse a una amplia gama de otros tipos de hardware.
La infraestructura de AWS ofrece la plataforma de cómputo más amplia y profunda, con más de 750 instancias de Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2).
Lo cual brinda a los clientes opciones de procesador, almacenamiento, red, sistema operativo y modelo de compra para cualquier carga de trabajo.
Además del diseño flexible de refrigeración multimodal, AWS ha desarrollado innovaciones de ingeniería en sus sistemas de distribución de energía.
Esto permitirá a AWS aumentar la densidad de potencia en racks seis veces durante los próximos dos años, y otras tres veces en el futuro.
Esto se logra, en parte, mediante un nuevo estante de energía que distribuye eficientemente la energía del centro de datos en los racks, reduciendo las pérdidas por conversión eléctrica.
En conjunto, estas innovaciones permiten a AWS ofrecer un 12% más de capacidad de cómputo por sitio para las cargas de trabajo de los clientes.
Estos cambios reducirán la cantidad total de centros de datos necesarios para proporcionar la misma capacidad de cómputo.
Sistemas de control actualizados: La implementación de un sistema de control propio de Amazon en los dispositivos eléctricos y mecánicos de AWS permite estandarizar la supervisión, las alarmas y las secuencias operativas.
Por ejemplo, las herramientas internas de telemetría de AWS utilizan tecnologías de la empresa para ofrecer diagnósticos en tiempo real y servicios de resolución de problemas, lo que permite mantener condiciones óptimas de operación en beneficio de los clientes.
Además, AWS ha incrementado la redundancia en sus sistemas de control, al mismo tiempo que reduce la complejidad. Estas mejoras permiten que AWS diseñe infraestructuras con una disponibilidad del 99,9999%.
3. Mayor eficiencia energética y sostenibilidad, incluyendo una reducción del 46% en el consumo de energía mecánica y una reducción del 35% en el carbono incorporado en el concreto utilizado
Durante muchos años, AWS ha sido pionera en la mejora de la eficiencia energética y la sostenibilidad en su infraestructura.
Las investigaciones estiman que la infraestructura de AWS es actualmente hasta 4.1 veces más eficiente que la infraestructura local, y cuando las cargas de trabajo se optimizan en AWS, la huella de carbono asociada puede reducirse hasta en el 99%.
En 2023, Amazon logró su objetivo de igualar toda la electricidad consumida por sus operaciones con energía el 100% renovable, siete años antes de su meta de 2030.
AWS evalúa continuamente cómo operan sus centros de datos y determina formas de permitir que su infraestructura utilice la energía de manera más eficiente mediante la innovación constante.
Los nuevos componentes incluyen las siguientes mejorías para la eficiencia energética y la sostenibilidad:
Un sistema de refrigeración más eficiente que se espera que reduzca el consumo de energía mecánica en hasta un 46% en comparación con su diseño anterior durante las condiciones de refrigeración máxima, sin aumentar el uso de agua por megavatio.
Los cambios de diseño incluyen un nuevo sistema de refrigeración unilateral, reducción de equipamiento de refrigeración e introducción de capacidades de refrigeración líquida.
Reducción del carbono incorporado en el concreto de la estructura del centro de datos en hasta un 35%, en comparación con el promedio de la industria.
AWS está adoptando especificaciones para acero y concreto de menor carbono, y optimizando el diseño estructural para usar menos acero en general.
Los generadores de respaldo podrán funcionar con diésel renovable, un combustible biodegradable y no tóxico que puede reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en hasta un 90% durante el ciclo de vida del combustible, en comparación con el diésel fósil.
AWS ya ha comenzado a hacer la transición al diésel renovable para alimentar generadores de respaldo en centros de datos existentes en Europa y América.
“Los centros de datos deben evolucionar para satisfacer las demandas transformadoras de la IA”, dijo Ian Buck, vicepresidente de Hyperscale y HPC en NVIDIA.
“Al habilitar soluciones avanzadas de refrigeración líquida, la infraestructura de IA puede enfriarse de manera eficiente mientras se minimiza el uso de energía.
Nuestro trabajo con AWS en su diseño de racks de refrigeración líquida permitirá a los clientes ejecutar cargas de trabajo de IA exigentes con un rendimiento y eficiencia excepcionales.”
“A medida que Anthropic desarrolla nuestros modelos de base líderes, el acceso a una infraestructura segura, de alto rendimiento y eficiente en energía es crucial para nuestro éxito”, dijo James Bradbury, ingeniero distinguido de Cómputo en Anthropic.
“El compromiso de AWS para construir centro de datos de vanguardia es una de las razones clave por las que los hemos elegido nuestro proveedor principal de nube y socio de capacitación.
Sus mejoras en el diseño representan un paso importante hacia la provisión de infraestructura segura, escalable y eficiente para alimentar modelos de IA e impulsar la innovación en este campo.”
“Los avances continuos en la infraestructura de AWS nos permiten concentrarnos en innovar nuevos servicios que ayudan a nuestros clientes a tomar decisiones financieras más informadas, en lugar de en el pesado trabajo no diferenciado de gestionar centro de datos”, dijo Alex Lintner, CEO de Tecnología, Soluciones de Software e Innovación en Experian.
“La seguridad y el cumplimiento normativo son fundamentales para nosotros, y trabajar con AWS ayuda a fortalecer nuestra posición como un proveedor tecnológico confiable, apoyando a empresas en una variedad de industrias.
Con sus instalaciones eficientes en energía y optimizadas para IA, podemos dedicar más recursos a la entrega rápida de nuevos productos impulsados por datos, en lugar de gestionar los centros de datos.”
“Nuestros clientes dependen de nosotros para ofrecer innovación confiable y altamente segura de IA generativa en un entorno privado y confiable”, dijo Jeff Reihl, director de tecnología de LexisNexis Legal & Professional.
“Nuestra asociación de larga data con AWS y su infraestructura líder nos permite ofrecer esto, y también cumplir con nuestro objetivo de aumentar nuestro impacto ambiental positivo mientras trabajamos para reducir nuestra huella ambiental.”
Los nuevos componentes de los centros de datos están diseñados para escalar a través de toda la infraestructura de AWS a nivel mundial, incluyendo sus 34 regiones, 108 zonas de disponibilidad y otras ofertas de infraestructura como Zonas locales de AWS.
Se espera que la construcción de nuevos centros de datos de AWS con el conjunto completo de componentes comience a principios de 2025 en los Estados Unidos.
Amazon Connect pone a trabajar la IA generativa para mejorar las experiencias de los clientes de principio a fin
Las nuevas capacidades incluyen un acercamiento al cliente personalizado y proactivo, autoservicio mejorado, protecciones de IA generativa y herramientas de gestión para la capacitación de agentes
AWS re:Invent, Amazon Web Services, anunció la semana pasada nuevas mejoras de IA generativa para Amazon Connect, la solución de contact center en la nube de AWS.
Estas nuevas funciones mejorarán aún más la experiencia al permitir un servicio al cliente más personalizado, eficiente y proactivo.
Como resultado, las organizaciones pueden ayudar a mejorar significativamente la satisfacción del cliente a través de una resolución más rápida de problemas y una optimización continua del centro de ayuda, al mismo tiempo que reducen los costos operativos.
Amazon Connect ahora ofrece segmentación automatizada para un alcance proactivo, brindando interacciones personalizadas y oportunas en todos los canales de comunicación para una sola persona o grupos con características similares.
Amazon Q en Connect, es el asistente con tecnología de IA generativa para el servicio al cliente, ahora habilita a las organizaciones a crear experiencias de autoservicio relevantes, automatizadas y dinámicas.
Amazon Q en Connect presenta nuevas barreras de seguridad de IA personalizables con controles sólidos sobre el contenido generado por inteligencia artificial.
Lo cual permite a las organizaciones implementar con confianza la IA generativa en los centros de contacto mientras se adhieren a sus políticas específicas y protegen las interacciones con los clientes.
Las nuevas evaluaciones de agentes impulsadas por IA y las herramientas inteligentes de categorización de contactos permiten que los gerentes de servicio al cliente detecten fácilmente las tendencias de rendimiento.
Mejoren la capacitación y ayuden a mejorar la calidad general del servicio.
Decenas de miles de clientes de AWS usan Amazon Connect para brindar soporte a más de 10 millones de interacciones en centros de contacto todos los días.
Frontdoor, Fujitsu, GoStudent, Priceline, Pronetx y la Universidad de Auckland se encuentran entre los clientes y socios que usan las nuevas mejoras de IA generativa para Amazon Connect y así brindar un servicio al cliente superior a un menor costo.
“Con Amazon Connect, además de evolucionar el servicio al cliente, también estamos transformando fundamentalmente la forma en que las organizaciones construyen, nutren y mantienen las relaciones con los clientes”
afirmó Pasquale DeMaio, vicepresidente y gerente general de Amazon Connect en AWS.
“Al utilizar la IA generativa para mejorar la experiencia del cliente, Amazon Connect está allanando el camino para un futuro en el que cada interacción con el cliente sea una oportunidad para deleitar y fomentar la lealtad a largo plazo.
La evolución continua de Amazon Q en Connect está brindando a las organizaciones el poder y la flexibilidad necesarios para manejar escenarios sofisticados de servicio al cliente sin requerir experiencia en programación”.
Fortalezca la lealtad del cliente con experiencias más personalizadas impulsadas por IA generativa
Las organizaciones a menudo tienen dificultades para brindar experiencias relevantes al cliente debido a la fragmentación de los datos en sistemas dispares, incluidas bases de datos separadas para compras, tickets de soporte e interacciones en línea.
Esta fragmentación les impide obtener una visión integral del recorrido de sus clientes, al tiempo que limita su capacidad para lanzar campañas especializadas e iniciar comunicaciones proactivas basadas en eventos de clientes en tiempo real.
Como resultado, las organizaciones pierden oportunidades cruciales para interactuar con los usuarios en los momentos adecuados de su recorrido, ya sea a través de soporte oportuno, ofertas relevantes o comunicación proactiva.
Esto conduce a una disminución de la satisfacción del cliente y una menor lealtad, ya que las organizaciones se ven incapaces de cumplir con las crecientes expectativas de los clientes que anticipan interacciones continuas y relevantes.
Amazon Connect ayuda a resolver estos problemas al unir los silos de datos y crear una vista unificada de cada cliente, que las organizaciones pueden usar para abordar de manera proactiva las necesidades –antes de que surjan los problemas– y realizar campañas salientes.
Ahora, las capacidades de segmentación impulsadas por IA generativa para Amazon Connect pueden analizar los datos para brindar recomendaciones inteligentes sobre cómo interactuar con diferentes grupos de clientes.
En función de interacciones históricas y en tiempo real, lo que ofrece una vista integral de las interacciones y preferencias de los clientes.
Por ejemplo, una aerolínea podría usar Amazon Connect para identificar a los viajeros frecuentes que experimentan un retraso significativo.
Luego ofrecerles automáticamente opciones de reserva prioritaria, acceso a salas VIP o compensación personalizada en función de su estado de lealtad y patrones de viaje anteriores.
Amazon Connect simplifica el proceso de definición de segmentos de clientes significativos y la entrega de campañas salientes relevantes al consolidar información sobre el recorrido del cliente desde varios puntos de contacto.
Luego, los administradores de campañas pueden usar comandos simples y conversacionales para definir segmentos en función de estos datos enriquecidos.
Este enfoque permite a las organizaciones crear comunicaciones entrantes y salientes cronometradas con precisión y que respondan a intereses y eventos en tiempo real, lo que resulta en experiencias más personalizadas que mejoran la satisfacción y la lealtad del cliente.
GoStudent, proveedor líder de tecnología educativa y tutorial, utiliza Amazon Connect para garantizar que las llamadas de los clientes se dirijan al representante de ventas adecuado en función del historial de contactos anterior.
Al aprovechar los perfiles de clientes unificados mejorados de Amazon Connect y las capacidades de campañas salientes, GoStudent ampliará su estrategia de ventas para incluir la difusión proactiva junto con las operaciones entrantes existentes.
Se espera que este enfoque combinado aumente los contactos diarios de los representantes de ventas en un 20% y acelere las conversiones de clientes potenciales a clientes establecidos.
Cree experiencias de autoservicio impulsadas por IA generativa con Amazon Q en Connect
Los consumidores esperan una asistencia de autoservicio cada vez más personalizada, rápida y eficaz.
La IA generativa ofrece una solución prometedora para satisfacer estas expectativas; sin embargo, su integración en un entorno de centro de contacto requiere una inversión significativa en múltiples servicios de terceros, infraestructura y talento especializado.
Durante la implementación, las organizaciones deben desarrollar salvaguardas personalizadas para regular las respuestas generadas por IA.
Sin los controles adecuados, la IA generativa puede proporcionar información inapropiada a los clientes, mostrarles información que no resuelva sus problemas o frustrarlos al pedirles la misma información varias veces.
En consecuencia, muchas organizaciones dudan en adoptar por completo la IA generativa, perdiendo así posibles mejoras en la experiencia del cliente y en la eficiencia del centro de contacto.
Amazon Q en Connect ahora cuenta con capacidades generativas impulsadas por IA para mejorar el autoservicio de atención al cliente, ofreciéndoles las mismas respuestas personalizadas, acciones proactivas y comprensión contextual que proporciona a los agentes.
Las organizaciones pueden crear, probar y mejorar rápidamente las experiencias de autoservicio impulsadas por IA en los canales de chat y voz que brindan respuestas personalizadas y toman acciones proactivas.
Por ejemplo, cuando un cliente pregunta qué opciones de cambio de reserva están disponibles para su vuelo, Amazon Connect accede y analiza la información específica del cliente antes de formular una respuesta.
Esto incluye verificar el estado de la aerolínea del cliente (por ejemplo, nivel de viajero frecuente), revisar la clase de boleto actual y examinar la elegibilidad según las políticas de la aerolínea.
Amazon Connect luego usa estos datos para proporcionar una respuesta personalizada, ofreciendo opciones de cambio de reserva que se alinean con el estado, las preferencias y la elegibilidad del cliente.
Si corresponde y sigue las directrices de la política, puede reservar un nuevo boleto.
Amazon Connect también garantiza transferencias continuas a un agente de servicio al cliente, cuando sea necesario, transfiriendo automáticamente la conversación, brindando un resumen completo de la interacción.
Compartiendo todos los datos relevantes del cliente y el contexto recopilado, y permitiendo que el agente continúe la conversación de forma continua sin necesidad de que el cliente repita la información.
Para mejorar la seguridad y la confiabilidad de las implementaciones de IA generativa en los centros de contacto, Amazon Q en Connect ahora incluye barreras de seguridad de IA personalizables.
Estas protecciones brindan a las organizaciones controles sólidos sobre las respuestas generadas por IA sin la necesidad de una ingeniería rápida y exhaustiva.
Las organizaciones pueden bloquear temas no deseados para el autoservicio, filtrar contenido dañino e inapropiado según sus políticas de IA responsables.
Redactar información confidencial para proteger la privacidad del cliente y verificar las respuestas del modelo mediante verificaciones de conexión contextual.
Estas protecciones pueden aplicarse de forma selectiva según el tipo de contacto, lo que ofrece un control flexible sobre las interacciones de IA.
Al integrar estas funciones en Amazon Q en Connect, Amazon reduce la complejidad y el costo asociados con la creación de agentes virtuales de IA generativa personalizados.
Al mismo tiempo que permite a las organizaciones aprovechar con confianza la IA en sus centros de contacto en consonancia con sus requisitos únicos.
Frontdoor, proveedor líder de garantías para el hogar y servicios digitales bajo demanda, está probando Amazon Q en Connect con la intención de reducir el tiempo de capacitación y de incorporación de los agentes.
Este piloto ya está reduciendo el camino de un agente hacia la competencia al ofrecerle las mejores respuestas y acciones, basadas en documentos de políticas almacenados en Amazon S3 dentro del espacio de trabajo del agente de Amazon Connect.
A medida que aprenden de cómo los agentes usan esta tecnología, Frontdoor espera expandir este mismo soporte a las interacciones de autoservicio de cara al consumidor.
Pronetx, socio de servicios profesionales para la transformación de la experiencia del cliente, está implementando Amazon Q en Connect para varias organizaciones del sector público, federal y de tecnología financiera.
Con Amazon Q en Connect, tienen la capacidad de usar un solo motor para impulsar tanto experiencias de autoservicio conversacional orientadas al cliente como sugerencias y automatizaciones contextuales para los representantes.
Pronetx espera que Amazon Q en Connect permita a las organizaciones del sector público, federal y de tecnología financiera a las que apoyan centrarse en crear las experiencias que más les importan a sus clientes.
Al mismo tiempo, empoderar a sus representantes con la mejor información y orientación para la toma de decisiones en el momento adecuado en cada punto de contacto con el cliente.
Capacite a los gerentes de centros de contacto con información impulsada por IA generativa
Los gerentes de centros de contacto enfrentan desafíos significativos en la gestión de los recorridos y el compromiso de los clientes en interacciones digitales y con agentes a gran escala.
Los métodos tradicionales para evaluar el desempeño de los agentes suelen requerir mucho tiempo y tienen un alcance limitado, y por lo general permiten a los gerentes evaluar solo entre el 1% y el 2% de todas las interacciones con los clientes.
Esta limitación dificulta la entrega de comentarios oportunos y completos, lo que puede generar sesgos y reducir la visibilidad del desempeño general.
Los gerentes también tienen dificultades para categorizar y analizar de manera eficiente los contactos de los clientes, lo que obstaculiza su capacidad para identificar tendencias, detectar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos para mejorar las experiencias de los clientes.
Sin herramientas efectivas para señalar automáticamente problemas críticos, como el descontento de los clientes o las solicitudes de escalamiento, los gerentes a menudo pierden oportunidades de abordar los problemas emergentes con prontitud.
Estas limitaciones impiden la capacidad de una organización para ser más ágil y adaptable a fines de adelantarse a los cambios externos y las condiciones comerciales que afectan la experiencia del cliente.
Para abordar estos desafíos, Amazon Connect tiene nuevas mejoras que ayudan a los gerentes de centros de contacto a detectar rápidamente tendencias importantes en los comentarios de los clientes e identificar información sobre la capacitación de los agentes.
Los gerentes ahora tienen herramientas para completar automáticamente el 100% de las evaluaciones de desempeño de los agentes en función de estándares de calidad definidos, con la ayuda de análisis conversacionales y capacidades de grabación de pantalla.
Los gerentes pueden realizar y completar evaluaciones automáticamente, acceder a datos agregados sobre el desempeño de los agentes, identificar oportunidades específicas de capacitación y ayudar a sus equipos a desarrollarse y crecer.
Estas mejoras contribuyen colectivamente a la mejora continua del recorrido del cliente.
Por ejemplo, los gerentes podrán identificar automáticamente oportunidades de capacitación conductual en todas las interacciones con los clientes, como “la interacción careció de empatía al dar malas noticias al cliente”.
Amazon Connect también utiliza IA generativa para permitir que los gerentes clasifiquen fácilmente los contactos.
A través de indicaciones en lenguaje natural, los gerentes pueden clasificar automáticamente los contactos para comprender las tendencias de las llamadas a lo largo del tiempo.
Marcar las llamadas que indican descontento del cliente, conocer las fallas de comunicación durante las llamadas, descubrir oportunidades de mejora del desempeño de los agentes y más.
Como resultado, las organizaciones pueden capacitar a su personal de manera más eficaz, identificar y abordar problemas comunes de los clientes más rápido y mejorar las experiencias generales de los clientes.
Fujitsu, un socio global de transformación digital con sede en Japón, ha colaborado con AWS para desarrollar un enfoque generativo basado en inteligencia artificial para el control de calidad (QA, su sigla en inglés).
Tradicionalmente, el proceso de QA de Fujitsu solo podía revisar el 4% de las interacciones de voz y el 0,5% de las interacciones de chat.
Sin embargo, con Amazon Connect, los centros de servicio de Fujitsu ahora pueden puntuar automáticamente el 100% de las interacciones en los canales de voz y chat sin aumentar el esfuerzo humano.
Este avance permite a los gerentes centrarse en iniciativas estratégicas de nivel superior y mejora la eficiencia del control de calidad en un 60%, transformando el proceso de QA de Fujitsu en un enfoque imparcial, de alta muestra y en tiempo real sin requerir recursos de QA adicionales.
Priceline, agencia de viajes en línea que ofrece una amplia gama de servicios relacionados con los viajes, utiliza Amazon Connect para analizar las interacciones de los clientes rápidamente, centrándose en los problemas y las áreas para mejorar la experiencia del cliente.
Con las evaluaciones de desempeño de los agentes y el resumen de llamadas impulsados por IA generativa de Amazon Connect, Priceline espera reducir el tiempo que los gerentes dedican a evaluar las interacciones de los clientes.
Los gerentes de Priceline han expresado su entusiasmo por la capacidad del sistema para proporcionar un contexto enriquecido en las notas de evaluación.
La Universidad de Auckland, universidad pública de investigación de Nueva Zelanda, utiliza evaluaciones automatizadas basadas en IA generativa para mejorar la eficiencia y la eficacia de su proceso de control de calidad.
Desde que se implementó esta función de Amazon Connect, el equipo de 50 empleados de la universidad pudo centrarse más en la retroalimentación y el asesoramiento específicos en lugar de en las evaluaciones manuales.
Este cambio está mejorando significativamente sus servicios de apoyo a los estudiantes, al tiempo que reduce el tiempo de capacitación del personal y mejora la prestación general del servicio.
Es importante destacar que el nuevo sistema le permite a la universidad ahorrar hasta 10 horas por semana en el proceso de control de calidad, tiempo que ahora se puede redirigir a otras tareas urgentes, lo que aumenta aún más la productividad y la calidad del servicio.
Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT LATAM
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