Peter Zhang
18 de enero de 2025 10:38
ElevenLabs ha implementado con éxito un agente de voz que resuelve más del 80% de las consultas de los usuarios diariamente, mejorando la atención al cliente a través de soluciones basadas en IA.
ElevenLabs ha introducido un agente de voz diseñado para gestionar de forma eficiente las consultas de los usuarios relacionadas con su documentación, logrando una tasa de resolución superior al 80%, según ElevenLabs. El agente de voz procesa aproximadamente 200 llamadas diarias, lo que demuestra un éxito significativo al abordar las consultas de los usuarios.
Desempeño y Evaluación
Se ha evaluado la capacidad del agente de voz, impulsado por un modelo de lenguaje grande (LLM), para resolver o redirigir consultas de manera efectiva. La validación humana de 150 conversaciones reveló una tasa de acuerdo del 81 % entre el LLM y los evaluadores humanos sobre consultas resueltas con éxito. El agente también demostró un 83 % de acuerdo en mantener la adherencia a la base de conocimientos.
Además, el 89 % de las preguntas de soporte relevantes fueron respondidas o redirigidas correctamente por el agente de documentación, lo que demuestra su capacidad para gestionar consultas sencillas.
Fortalezas y limitaciones
Fortalezas
El agente con tecnología LLM se destaca en la resolución de preguntas específicas que se alinean bien con la documentación disponible. Guía eficazmente a los usuarios a páginas relevantes y proporciona orientación inicial sobre consultas complejas, lo que resulta beneficioso para preguntas como puntos finales de API, compatibilidad con idiomas y consultas de integración.
Para optimizar su rendimiento, ElevenLabs recomienda dirigirse a los usuarios con preguntas claras y utilizar redireccionamientos para consultas más complejas, mejorando la eficiencia del proceso de soporte.
Limitaciones
A pesar de sus puntos fuertes, el agente enfrenta desafíos con consultas vagas o relacionadas con cuentas que requieren una investigación más profunda. El medio de voz es menos adecuado para compartir código o manejar problemas técnicos complejos, lo que llevó a ElevenLabs a sugerir redirigir a los usuarios a documentación o canales de soporte para este tipo de consultas.
Desarrollo y configuración
El agente de voz está configurado con un mensaje del sistema que guía sus respuestas, asegurando que permanezca enfocado en los productos de ElevenLabs. Una base de conocimientos completa, que incluye una versión resumida de toda la documentación, ayuda al LLM a proporcionar respuestas precisas.
Tres herramientas principales están integradas en la funcionalidad del agente: redireccionamiento a URL externas, soporte por correo electrónico y documentación, que ofrecen vías versátiles para las consultas de los usuarios. Las herramientas de evaluación del agente evalúan las conversaciones según criterios predefinidos, lo que garantiza una mejora y confiabilidad continuas.
Mejora continua
ElevenLabs reconoce las limitaciones de los LLM a la hora de resolver todo tipo de consultas, especialmente en un entorno de startups en rápida evolución. Sin embargo, la empresa enfatiza los beneficios de la automatización, lo que permite a su equipo centrarse en desafíos complejos a medida que la comunidad amplía el potencial de la tecnología de audio de IA.
El agente, impulsado por la IA conversacional de ElevenLabs, sirve como una herramienta efectiva para navegar por preguntas sobre productos y soporte, refinada continuamente a través de monitoreo automatizado y handbook, lo que refleja el compromiso de la compañía de mejorar las experiencias de soporte al usuario.
Fuente de la imagen: Shutterstock
