Desarrolla bots de chat, agentes de IA y experiencias de centros de contacto similares a las humanas con la IA líder del sector de Google.
Los nuevos clientes reciben hasta 300 USD en crédito gratis para empezar a crear un bot de chat.
Información general
Los bots de chat de IA pueden mejorar la experiencia de los clientes con agentes virtuales formados en el contenido y los datos de una empresa, reducir costes y ofrecer un servicio de asistencia a gran escala. Los bots de chat de IA pueden ser el único punto de contacto con los clientes, ayudar a los agentes humanos en los centros de llamadas, recomendar respuestas sobre la marcha y atender consultas de clientes con frecuencia.
Los bots de chat que no son de IA usan cuadros de diálogo con una secuencia de comandos y no pueden generar respuestas que no se hayan programado previamente en el bot de chat.
Los bots de chat de IA utilizan la IA, el aprendizaje automático, las CLN, las PLN y las LLM para ofrecer respuestas humanas a través de la intervención humana. Los bots de chat de IA se entrenan con grandes cantidades de datos y usan el aprendizaje automático para generar de forma inteligente una amplia variedad de respuestas conversacionales sin guion.
Los agentes virtuales son bots de IA que pueden entrenarse específicamente para interactuar con los clientes en centros de llamadas o de contacto.
Los bots de chat de IA se suelen usar como soluciones para centros de contacto, asistencia en tiempo real a agentes humanos, bots de chat generativos, funciones de voz y análisis de sentimiento. Conversational Agents de Google Cloud puede ayudarte a crear agentes virtuales que usan IA generativa para cambiar de tema sin problemas y operar en varios canales las 24 horas. Vertex AI Conversation permite a los desarrolladores crear aplicaciones de chat basadas en IA. El paquete de interacción con el cliente con la IA de Google mejora la experiencia tanto de los centros de llamadas como del servicio de atención al cliente.
Algunos bots de chat utilizan la generación aumentada de recuperación (RAG) para superar las limitaciones de sus respuestas programadas previamente y acceder a un conjunto más amplio de información. Cuando un usuario hace una pregunta, un bot de chat con tecnología de RAG no tiene que depender solo de secuencias de comandos predefinidas. En su lugar, puede aprovechar las funciones de RAG para buscar en bases de conocimientos y documentos externos relevantes para la consulta del usuario. Esto podría incluir wikis internos, documentación de productos o incluso información disponible públicamente en Internet.
Cómo funciona
Los bots de chat de IA usan los LLMs (modelos de lenguaje extenso) para facilitar el acceso a grandes cantidades de datos, como sitios web, documentos e inventarios, a través de entradas y salidas conversacionales. En resumen, esto significa que los bots de chat de IA pueden mantener conversaciones similares a las humanas sobre los datos con los que se ha entrenado el LLM, lo que permite que la IA ofrezca asistencia, información valiosa y comentarios en formato de chat.
Usos habituales
En esta serie de codelabs prácticos, te embarcarás en un emocionante viaje para crear tu propio agente de IA inteligente utilizando Agent Development Kit (ADK) de Google.
Empezaremos con lo más básico, guiándote para que configures tu entorno de desarrollo y crees un agente conversacional básico. Al final de este codelab, habrás creado tu primera IA interactiva, lista para desarrollarse en las siguientes partes de esta serie, en las que la transformaremos en un sofisticado sistema multiagente (MAS).
En esta serie de codelabs prácticos, te embarcarás en un emocionante viaje para crear tu propio agente de IA inteligente utilizando Agent Development Kit (ADK) de Google.
Empezaremos con lo más básico, guiándote para que configures tu entorno de desarrollo y crees un agente conversacional básico. Al final de este codelab, habrás creado tu primera IA interactiva, lista para desarrollarse en las siguientes partes de esta serie, en las que la transformaremos en un sofisticado sistema multiagente (MAS).
Crea tu propio centro de contacto basado en IA con centro de contacto como servicio (CCaaS), una plataforma de centro de contacto basada en IA que se ha desarrollado de forma nativa en Google Cloud. CCaaS funciona con CRMs y ofrece agentes conversacionales para crear un bot de chat, Agent Assist para ofrecer asistencia en tiempo real a los agentes humanos y Conversational Insights para identificar los motivos de las llamadas y la opinión de los clientes.
Crea tu propio centro de contacto basado en IA con centro de contacto como servicio (CCaaS), una plataforma de centro de contacto basada en IA que se ha desarrollado de forma nativa en Google Cloud. CCaaS funciona con CRMs y ofrece agentes conversacionales para crear un bot de chat, Agent Assist para ofrecer asistencia en tiempo real a los agentes humanos y Conversational Insights para identificar los motivos de las llamadas y la opinión de los clientes.
Crea y entrena agentes conversacionales para responder preguntas, hacer recomendaciones y gestionar conversaciones simultáneas con tus usuarios finales. El módulo de lenguaje natural del agente de Conversational Agents entiende los matices del lenguaje humano y traduce el texto o el audio de los usuarios finales durante una conversación en datos estructurados que tus aplicaciones y servicios pueden entender.
Crea y entrena agentes conversacionales para responder preguntas, hacer recomendaciones y gestionar conversaciones simultáneas con tus usuarios finales. El módulo de lenguaje natural del agente de Conversational Agents entiende los matices del lenguaje humano y traduce el texto o el audio de los usuarios finales durante una conversación en datos estructurados que tus aplicaciones y servicios pueden entender.
Lanza una aplicación recomendada por Google que extraiga pares de preguntas y respuestas de tus documentos. En función de los resultados de la aplicación, puedes entrenar y perfeccionar un modelo de IA basado en peticiones, que se puede usar como ejemplo en otros casos prácticos de autoservicio del cliente.
Lanza una aplicación recomendada por Google que extraiga pares de preguntas y respuestas de tus documentos. En función de los resultados de la aplicación, puedes entrenar y perfeccionar un modelo de IA basado en peticiones, que se puede usar como ejemplo en otros casos prácticos de autoservicio del cliente.