{"id":30023,"date":"2024-09-20T12:29:51","date_gmt":"2024-09-20T15:29:51","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=30023"},"modified":"2025-03-24T10:53:29","modified_gmt":"2025-03-24T13:53:29","slug":"empoderando-a-los-agentes-de-soporte-al-cliente-con-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/empoderando-a-los-agentes-de-soporte-al-cliente-con-ia-generativa\/","title":{"rendered":"Empoderando a los agentes de soporte al cliente con IA generativa: entrevista con Kevin Rossell en Purple MinDS"},"content":{"rendered":"\n

Contribuciones Cinthia Tanaka, Edesio Alcoba\u00e7a, Felipe Almeida, Kevin Rossell<\/em><\/p>\n\n\n\n

Una cosa es cierta: la IA generativa y los Modelos de Lenguaje de Gran Tama\u00f1o (LLMs) han cambiado el mundo de los negocios para siempre. Y, sin duda, el servicio al cliente es una de las \u00e1reas m\u00e1s afectadas (y con mucho potencial para desarrollo).\r\n<\/p>\n\n\n\n

Purple MinDS es una nueva serie de blogs de Building Nubank, en colaboraci\u00f3n con los Data Scientists y los Machine Learning Engineers de Nu. En la primera edici\u00f3n, puedes leer nuestra conversaci\u00f3n con Kevin Rossell, Lead Data Scientist de Nubank, que ha estado profundamente involucrado en el soporte al cliente durante m\u00e1s de dos a\u00f1os.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Nos sentamos con Kevin para hablar sobre el proyecto \u2033<\/span>Agent Copilot\u2033<\/span> \u2014 un conjunto de herramientas dise\u00f1adas para potenciar a los agentes de Experiencia del Cliente (CX) con el poder de los LLMs. Este proyecto no se trata solo de tecnolog\u00eda: se trata de repensar c\u00f3mo empoderamos a los agentes para que hagan su mejor trabajo.\r\n<\/p>\n\n\n\n

En esta conversaci\u00f3n, Kevin nos lleva a trav\u00e9s del inicio del proyecto, los desaf\u00edos que enfrentaron y c\u00f3mo la IA generativa se compara con los m\u00e9todos tradicionales de aprendizaje autom\u00e1tico. Si tienes curiosidad sobre lo que se necesita para llevar la IA generativa al mundo real del soporte al cliente, est\u00e1s en el lugar correcto. \u00a1Sigue leyendo este art\u00edculo!\r\n<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es el proyecto \u2033<\/span>Agent Copilot\u2033<\/span>? <\/h2>\n\n\n\n

El Agent Copilot es un conjunto de herramientas para los agentes de CX; est\u00e1n dise\u00f1adas para empoderar a estos agentes a responder mejor las preguntas de los clientes, utilizando LLMs.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Esto se logra a trav\u00e9s de sugerencias de respuestas y acciones, as\u00ed como proporcionando un resumen del historial de interacciones para los agentes mientras interact\u00faan con los clientes.\r\n<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo comenz\u00f3 el proyecto y c\u00f3mo demostraste su valor? <\/h2>\n\n\n\n

Este proyecto naci\u00f3 de una sesi\u00f3n de lluvia de ideas a finales de 2022. Al principio, cre\u00e9 un documento t\u00e9cnico conde la idea \u2013 com\u00fanmente llamado RFC dentro de Nu , explorando algunas posibilidades y dando visibilidad a los desaf\u00edos. Comenzamos generando algunas muestras y evaluando si las sugerencias ten\u00edan sentido.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de esta validaci\u00f3n inicial, investigamos c\u00f3mo integrarlo en la herramienta de back-office utilizada por los agentes de soporte al cliente. Elegimos comenzar con el LLM m\u00e1s capaz, ya que quer\u00edamos eliminar cualquier posible duda relacionada con la tecnolog\u00eda como: \u2033<\/span>\u00bfNo est\u00e1 funcionando porque el modelo no es lo suficientemente capaz, o porque no probamos con el mejor modelo disponible?\u2033<\/span>. Esta decisi\u00f3n gener\u00f3 discusiones relacionadas con los costos en nuestro primer experimento a gran escala, pero no fue un gran problema ya que los costos del proveedor de LLM est\u00e1n disminuyendo cada par de meses.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre esta soluci\u00f3n \u2033<\/span>Agent Copilot\u2033<\/span> y otras soluciones construidas para responder directamente a los clientes? \r\n<\/h2>\n\n\n\n

Yo dir\u00eda que ambas soluciones comparten una base com\u00fan, pero la herramienta Copilot permite sugerencias \u2033<\/span>m\u00e1s arriesgadas\u2033<\/span> porque tenemos el componente de \u2033<\/span>Human-in-the-Loop\u201d\u2033<\/span>: los agentes pueden decidir si aceptan o no la sugerencia, y tambi\u00e9n pueden editarla.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n hay una diferencia en el contenido al que la soluci\u00f3n tiene acceso. En el Copilot, podemos usar toda la informaci\u00f3n interna mientras que en una soluci\u00f3n orientada al cliente, probablemente estar\u00edamos limitados con el contenido disponible p\u00fablicamente.\r\n<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo est\u00e1n \u2033<\/span>personalizando\u2033<\/span> modelos listos para usar con informaci\u00f3n espec\u00edfica de Nubank? \r\n<\/h2>\n\n\n\n

La Generaci\u00f3n Aumentada por Recuperaci\u00f3n (RAG), que b\u00e1sicamente consiste en ingerir tu conocimiento e insertarlo en el prompt, es el est\u00e1ndar de la industria. Actualmente usamos un enfoque mixto con RAG y aprendizaje en contexto para sugerencias de respuestas, donde mostramos ejemplos de lo que se espera dentro del prompt y estos ejemplos cambian din\u00e1micamente debido a un paso de recuperaci\u00f3n antes de consultar el LLM. Hicimos algunas pruebas incluyendo metadatos as\u00ed como la conversaci\u00f3n en el paso de recuperaci\u00f3n, pero no vimos una gran mejora, as\u00ed que estamos manteniendo las cosas simples por ahora.\r\n<\/p>\n\n\n\n

El fine-tunning tambi\u00e9n es una posibilidad, pero hay otros desaf\u00edos asociados con ello, ya que necesitar\u00edamos tener ejemplos de datos de entrada\/salida y, al final, es otro modelo m\u00e1s para mantener. Existen otras t\u00e9cnicas de vanguardia utilizadas para inyectar conocimiento en tu sistema, como <\/span>Lamini<\/span><\/a>, por ejemplo. Pero no comenzar\u00eda desde all\u00ed porque en realidad es un tercero de c\u00f3digo cerrado y requiere ajuste fino de todas formas.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son las principales diferencias al trabajar con IA generativa vs trabajar con ML \u2033<\/span>tradicional\u2033<\/span> (clasificaci\u00f3n basada en \u00e1rboles, etc.)?\r\n<\/h2>\n\n\n\n

El proceso de evaluaci\u00f3n es muy diferente para aplicaciones de IA generativa. El primer desaf\u00edo es construir el conjunto de datos de evaluaci\u00f3n. Otro desaf\u00edo es c\u00f3mo evaluarlo, qu\u00e9 m\u00e9tricas usar.\r\n<\/p>\n\n\n\n

En la primera prueba de concepto, utilizamos etiquetadores manuales a quienes se les pregunt\u00f3 si les gustaba la sugerencia o no. Hoy en d\u00eda, nos basamos en m\u00e9tricas tradicionales para tareas de PLN\/CLN como traducci\u00f3n y resumen, como Rouge, m\u00e9tricas de similitud de Jaccard, as\u00ed como <\/span>Ragas<\/span><\/a>, que est\u00e1 basado en LLM. Pero sabemos que tambi\u00e9n tienen algunas limitaciones.<\/span><\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo se mide la calidad en el Agent Copilot?<\/h2>\n\n\n\n

Recopilamos retroalimentaci\u00f3n de los agentes sobre la herramienta de diferentes maneras seg\u00fan la tarea. Para la generaci\u00f3n de res\u00famenes, recolectamos directamente retroalimentaci\u00f3n de los agentes en la interfaz. En ese caso, pueden votar si la respuesta fue \u00fatil o no. Aunque esto puede parecer la mejor soluci\u00f3n para medir la calidad, podr\u00edamos sobrecargar a los agentes y afectar negativamente su productividad.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Para evitar impactar el trabajo de los usuarios, tambi\u00e9n aprovechamos la retroalimentaci\u00f3n impl\u00edcita como una forma de entender qu\u00e9 tan \u00fatiles son nuestras aplicaciones. Para las sugerencias de respuestas, por ejemplo, medimos cu\u00e1nto se usan nuestras sugerencias o incluso cu\u00e1nto se editan.\r\n<\/p>\n\n\n\n

\u00bfAlg\u00fan consejo sobre c\u00f3mo aplicar IA generativa a un nuevo caso de uso? <\/h2>\n\n\n\n

He estado trabajando a tiempo completo en este proyecto, junto con un grupo de Ingenieros de Software y Analistas de Negocios. Cosas como esta pueden ser muy demandantes en tiempo, por lo que la sugerencia es empezar con algo peque\u00f1o: primero, eval\u00faa el caso de uso para ver si la tarea es demasiado ambigua y cu\u00e1n compleja es.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Comprender el caso de uso en detalle tambi\u00e9n te ayuda a elegir con qu\u00e9 modelo comenzar. Cada proveedor de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral u otro) tiene tama\u00f1osde modelos seg\u00fan sus capacidades. Por ejemplo, para clasificaci\u00f3n podr\u00edas usar el m\u00e1s peque\u00f1o con buen rendimiento, pero para problemas matem\u00e1ticos o de razonamiento puede que necesites el modelo m\u00e1s capacitado.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Una mirada al futuro<\/h2>\n\n\n\n

El proyecto Agent Copilot es un vistazo al futuro del soporte al cliente, donde la IA generativa no es solo una palabra de moda, sino una herramienta pr\u00e1ctica que mejora la forma en que trabajamos. El recorrido de Kevin con este proyecto nos muestra que implementar tal tecnolog\u00eda no se trata solo de tener el mejor modelo, sino de una ejecuci\u00f3n cuidadosa, un aprendizaje continuo y un claro enfoque en el usuario final.\r\n<\/p>\n\n\n\n

Para aquellos que buscan llevar la IA generativa a su herramienta de back office para soporte al cliente, el consejo de Kevin es simple: comienza con un caso de uso claro, mantenlo enfocado y prep\u00e1rate para iterar. La tecnolog\u00eda seguir\u00e1 evolucionando, pero los principios de construir algo que realmente ayude a las personas siguen siendo los mismos. Siempre que el desarrollo de un producto o una caracter\u00edstica se trate de marcar una diferencia en la vida cotidiana de los agentes de soporte al cliente y los clientes a los que sirven, las empresas estar\u00e1n en el camino correcto.\r\n<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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