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Inteligencia Artificial: La Tecnología que revoluciona la manera en que trabajamos

Inteligencia Artificial: La Tecnología que revoluciona la manera en que trabajamos

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La Inteligencia Artificial es una tecnología que se está aprovechando actualmente para optimizar procesos en una amplia gama de industrias, incluyendo Recursos Humanos, Transporte, Turismo, Logística y el sector Agropecuario. En este último, se han desarrollado soluciones que permiten mejorar la eficiencia de los recursos y reducir costos significativamente. Desde el riego hasta la pulverización, es posible automatizar y optimizar cada etapa, lo que resulta en ahorros considerables en términos de tiempo, agua, fertilizantes y horas de trabajo dedicadas a relevamientos. Las máquinas son capaces de analizar datos a una velocidad sin precedentes y categorizar elementos cruciales de esta actividad con precisión.

 

¿Cómo? Se entrenan máquinas utilizando grandes conjuntos de datos para crear modelos probabilísticos, lo que implica desarrollar algoritmos estadísticos que pueden predecir variables y comportamientos futuros. Un ejemplo claro de esto es el texto predictivo en los dispositivos móviles, donde el sistema anticipa las palabras que es probable que el usuario escriba a continuación. Otro ejemplo común es el remarketing en los navegadores web, donde se ofrecen anuncios o recomendaciones basadas en búsquedas anteriores del usuario. En estos casos, los algoritmos “predicen” qué palabras usaremos o hacia dónde nos dirigiremos, con el objetivo de agilizar nuestro tiempo al ofrecernos opciones relevantes y personalizadas.

 

El proceso comienza con la recolección y clasificación de grandes volúmenes de información, con el propósito de “enseñar” a las máquinas sobre todos los posibles escenarios. A medida que se acumulan más datos, el aprendizaje se vuelve más preciso, lo que permite a las máquinas identificar patrones y tomar decisiones de forma automatizada. Aunque los algoritmos han existido durante muchos años, la rapidez actual de las máquinas ha facilitado la aplicación y predicción de probabilidades a una escala mucho mayor.

 

Nuestro especialista en IA, B.Janes, explica que: 

“Hay que enseñarle a las empresas a generar datos. En EE.UU. hay mucha demanda de esta área porque las empresas entendieron el poder que tienen los datos. (…) La Inteligencia Artificial puede marcar patrones que las personas pasan por alto, por lo que los entornos de trabajo se vuelven más seguros y eficientes.”

 

En resumen, la Inteligencia Artificial  está generando un impacto cada vez mayor en diversos sectores, incluyendo aspectos económicos, ambientales y sociales. Esta tecnología permite potenciar las capacidades humanas al combinar la cognición humana con la inteligencia de los robots, lo que abre nuevas oportunidades para mejorar procesos, resolver problemas y avanzar en distintas áreas de la sociedad.

 

En Kunan ofrecemos diversas soluciones integrando la Inteligencia Artificial. Descubre cómo esta tecnología puede impulsar tu negocio.¡Clic aquí para explorar nuestras soluciones hoy mismo!

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Cómo Mejorar la Base de Datos en Empresas Pequeñas: Consejos de Expertos en Administración de Bases de Datos

Cómo Mejorar la Base de Datos en Empresas Pequeñas:
Consejos de Expertos en Administración de Bases de Datos

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Nos encontramos en la era digital, donde incluso las pequeñas empresas enfrentan el desafío de gestionar grandes cantidades de datos.

En el ámbito B2B (modelos de negocio cuyas transacciones se producen entre dos empresas), los especialistas en marketing tienen acceso sin precedentes a información sobre tomadores de decisiones y a herramientas más avanzadas para administrar estos datos. Sin embargo, muchas pequeñas empresas se enfrentan a dificultades debido a bases de datos obsoletas, incompletas e inexactas.

A continuación, presentamos algunas recomendaciones para asegurarte de que tu base de datos, por más pequeña que sea, te ayude a avanzar.

  1. Auditar Consistentemente los Datos del Cliente: ¿Están actualizados tus contactos? ¿Qué información falta? Define tu prospecto perfecto y asegúrate de que tus datos estén alineados con esos criterios.

  2. Tomar Decisiones sobre la Información Relevante a Recopilar: Antes de comenzar a recopilar datos, determina con claridad para qué los necesitas. ¿Cómo contribuirán a los procesos de promoción, marketing y ventas?

  3. Estructurar los Datos Recolectados: Analiza en qué fase del ciclo de ventas se encuentra tu negocio. ¿Tienes un método establecido para rastrear las ventas? Organiza y estructura tus datos de manera que se alineen con tus objetivos comerciales.

  4. Concentrarse en Expandir la Base de Datos: Considera la posibilidad de adquirir datos adicionales si es necesario. Evalúa si tus campañas están generando datos y si estás aprovechando la información de las redes sociales, como Twitter y LinkedIn.

  5. Establecer una Rutina de Mantenimiento Regular: Si no has revisado tus datos en aproximadamente 18 meses, es probable que una parte significativa (alrededor del 40%) ya no esté actualizada. Programa auditorías y actualizaciones periódicas para garantizar la precisión de tu base de datos.

Es crucial que los equipos de ventas y marketing colaboren estrechamente para lograr el objetivo común de identificar, adquirir y retener a todos los clientes rentables. La coordinación efectiva entre estos dos departamentos es clave para el éxito en la gestión de datos y la consecución de los objetivos empresariales.

¿Preparado para mejorar tu gestión de datos? Estamos aquí para ayudarte. ¡Haz clic aquí y llevemos tu empresa al siguiente nivel juntos!

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Merlín – Nuevos desarrollos – Enero 2023

Merlín - Nuevos desarrollos - Enero 2023

En caso de que el paciente tenga solo una obra social (y un solo plan) registrada en la base de datos hospitalaria, se utiliza esa por defecto. Si el paciente cuenta con más de una obra social, el bot selecciona automáticamente aquella que fue utilizada en su último turno programado.

Cuando un paciente solicita la asistencia de un operador humano en una clínica con múltiples sedes, llevamos a cabo una validación con la sede específica solicitada. Esto se implementa para verificar si se encuentra dentro del horario de atención, ya que cada sede tiene la capacidad de seleccionar su propio horario de atención con operadores humanos, permitiendo así una flexibilidad adaptada a las necesidades individuales de cada ubicación en lugar de mantener un horario homogéneo para todas las sedes.

Cuando el paciente concluía su interacción con el operador humano y deseaba realizar otra gestión, enviaba un número de opción; en este caso, el bot no lo comprendía y nuevamente derivaba la solicitud al operador humano. Para abordar esta situación, implementamos una solución al enviar un saludo parametrizado al finalizar la conversación con el operador, mejorando así la comprensión y fluidez en las interacciones subsiguientes.

Cuando el paciente estaba a punto de cancelar su turno, el bot le enviaba un mensaje solicitándole confirmación para proceder con la cancelación. Si el paciente respondía con un número y el bot no entendía, procedía a transferir la solicitud al operador humano. Para resolver este inconveniente, implementamos una solución que, al recibir un número, vuelve a enviar un mensaje solicitando la confirmación de la cancelación del turno.

Cuando el paciente expresaba su interés en compartir su opinión y luego enviaba un número, el bot experimentaba dificultades de comprensión y derivaba la conversación al operador humano. Para resolver esta situación, implementamos una solución que, al recibir un número después de que el paciente manifestara su deseo de dar su opinión, el bot responde con un mensaje que indica: “Estimado paciente, necesito que me indiques qué acción deseas realizar, ¿Sacar turno, cancelar turno o consultar un turno? ¡Muchas gracias!”.

Cuando el paciente solicitaba ayuda y posteriormente enviaba un número, el bot no lograba comprender la solicitud y procedía a derivar la conversación al operador humano. Esta situación se resolvió implementando una solución donde, al recibir un número, el bot responde automáticamente con un saludo parametrizado, mejorando así la interacción y proporcionando una experiencia más fluida al usuario.

 

Anteriormente, los pacientes tenían la posibilidad de solicitar la asistencia de un operador humano directamente desde el chat web. Sin embargo, esta funcionalidad ha sido modificada, limitando la interacción con un operador humano exclusivamente a través de WhatsApp de la clínica.

Ahora, está disponible en todos los tableros la capacidad de filtrar conversaciones con operadores humanos en las búsquedas. Se ha incorporado una opción de selección que permite visualizar todas las conversaciones o solo aquellas en las que los pacientes interactúan con operadores humanos.

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Webinar: Domina la Omnicanalidad: Cómo potenciar tus Campañas con WhatsApp

Domina la Omnicanalidad: Cómo potenciar tus Campañas con WhatsApp

En esta webinar, Cristhian Cassini, nos guiará en el paso a paso de la creación de una campaña omnicanal efectiva utilizando una plataforma innovadora. Enfocándonos en el poder de WhatsApp, exploramos tácticas clave para alcanzar a tu audiencia de manera impactante. ¡No te pierdas la oportunidad de potenciar tu presencia en línea y llevar tus estrategias de marketing al siguiente nivel!

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Uniendo Asistentes Virtuales con Software Empresarial

Uniendo Asistentes Virtuales con Software Empresarial

Los asistentes virtuales han consolidado su presencia en nuestro entorno web, siendo una incorporación común en la mayoría de los sitios. Su destacada eficacia en la automatización de tareas dirigidas al público los convierte en herramientas clave para establecer una comunicación directa mediante el lenguaje natural. De este modo, los usuarios pueden interactuar simplemente escribiendo en un chat, prescindiendo de la necesidad de familiarizarse con un nuevo sistema.

 

Estos asistentes demuestran ser ideales y prácticos para abordar labores monótonas y repetitivas, abarcando una amplia gama de aplicaciones. Por ejemplo, pueden gestionar preguntas frecuentes en un sitio web, llevar a cabo la organización y registro de turnos en un centro de servicios, o incluso facilitar ventas a domicilio en establecimientos de comida.

 

En el ámbito de la inteligencia artificial en Kunan, hemos explorado diversas implementaciones de asistentes virtuales a lo largo del tiempo. Cada una de ellas es única, diseñada para abordar una tarea específica y presenta nuevos desafíos y consideraciones. Estos retos abarcan desde el diseño de las interacciones y la experiencia del usuario hasta el propio desarrollo y las integraciones con otros sistemas necesarios para alcanzar los objetivos del asistente.

 

Asistente virtual & CRM

En todos los casos donde existe un sitio web u otro canal de atención al cliente, se genera en poco tiempo un gran volumen de consultas de usuarios. La implementación de un asistente virtual permite responder de manera más ágil a preguntas frecuentes, reservando los casos especiales o más complejos para una atención individualizada y personalizada. Esta eficiencia se logra mediante la integración del asistente virtual con un CRM. Sucede entonces que cuando el asistente no puede proporcionar una respuesta, brinda al usuario la opción de registrar la consulta junto con sus datos en el CRM, permitiendo así que la respuesta se envíe posteriormente a través del correo electrónico.

 

¿Cómo lo logramos? Parafraseando un poco a Newton, estamos sobre los hombros de gigantes. En este caso, nos respaldamos específicamente en tecnologías como RASA y SuiteCRM. Aquí entra en escena el Software Open Source y las comunidades que aportan a éstas tecnologías, ya sea con código, blogs, tutoriales, respondiendo preguntas en los foros, etc, el universo de opciones para aportar es enorme.

 

RASA

Utilizamos RASA, un framework desarrollado en Python, para la construcción de sistemas conversacionales. Permite un diseño personalizado de las conversaciones, al mismo tiempo que pone a disposición diversos algoritmos de inteligencia artificial para clasificar intenciones y detectar entidades. En esencia, permite el desarrollo de un asistente inteligente a medida, integrando fácilmente todas las conexiones necesarias con el backend a través de acciones personalizadas. Además, cuenta con una comunidad muy activa, lo que facilita la resolución de dudas y el intercambio de conocimientos dentro de la plataforma.

 

SuiteCRM

Por otro lado, trabajamos con SuiteCRM, un software libre orientado a la gestión de clientes. Está escrito en PHP y permite muchas modificaciones custom para adaptarlo según las distintas necesidades. En esta implementación nos enfocamos en registrar casos de consulta.

 

Integración

En una primera instancia, usamos directamente la API que provee SuiteCRM para hacer la conexión con el asistente. Ésta permite hacer operaciones sobre los registros de clientes, cuentas y casos. Luego decidimos armar una capa intermedia para hacer la integración lo más limpia posible.

 

Conclusiones

Desde una visión netamente funcional, esta integración permite mejorar la productividad a quienes usan el CRM, ya que el bot responde consultas repetitivas dejando a los colaboradores, mayor tiempo para otras actividades más específicas y calificadas. Al mismo tiempo que mejora la experiencia del usuario ya que recibe una pronta respuesta a sus consultas.

 

Una vez completada la integración inicial, solo queda añadir interacciones adicionales de chat, ofreciendo una forma más sencilla de interactuar con el CRM. Por ejemplo, agendar reuniones con representantes, generar nuevas oportunidades de venta o consultar el estado de resolución de tickets y casos de soporte. ¡Las posibilidades son realmente amplias y prometedoras!

 

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La importancia de la Inteligencia Artificial

La importancia de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) es el presente. Ya ha quedado lejos su posición de tecnología del futuro. Cada vez son más las empresas y organizaciones que se suman al uso de la IA como herramienta para mejorar la eficiencia en la atención y en sus servicios.

La automatización, precisión, y rapidez en el análisis de datos complejos son elementos clave que estos sistemas dominan a la perfección.

Por otra parte, en lugar de automatizar tareas manuales, la inteligencia artificial realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga trabajando los 365 días del año a toda hora.

En resumidas cuentas, la IA hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos, aunque más efectivas.

Cabe destacar que en la actualidad la mayoría de las personas buscan la inmediatez y la calidad al momento de gestionar sus consultas.

Según un caso de estudio realizado por Kunan, el 82% de las consultas gestionadas fueron realizadas por medio de BOTS. Sumado a esto, las gestiones fueron hechas a través del medio de comunicación por excelencia, Whatsapp.

En este plano, nuestro equipo especializado en Inteligencia Artificial desarrollo a Merlín, un asistente conversacional para centros de salud.

El bot, le permite a los pacientes autogestionas los turnos médicos sin depender del personal administrativo de la clínica.

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Merlín – Nuevos desarrollos – Diciembre 2023

Merlín - Nuevos desarrollos - Diciembre 2023

Diseñamos reportes actualizados para brindar información en tiempo real, permitiendo que clínicas y hospitales monitoricen métricas de atención a pacientes al instante. Para acceder a estos informes, por favor, comuníquese con el equipo de Merlín.

Cuando el paciente no responde al bot durante la selección de fechas durante más de 30 minutos, el sistema envía automáticamente un mensaje para verificar su interés. En este mensaje, se le pregunta al paciente si desea continuar eligiendo fechas con el médico que había seleccionado, optar por la próxima fecha disponible en la especialidad seleccionada, hablar con un operador humano o regresar a la opción anterior. Esta funcionalidad se diseñó considerando la posibilidad de que el paciente haya olvidado que dejó la conversación a la mitad, sirviendo como un recordatorio útil. Además, ofrece la opción de programar una cita más cercana con otro médico de la misma especialidad en caso de que el paciente esté buscando una atención más inmediata.

Anteriormente, cuando el paciente intentaba confirmar sus datos personales respondiendo con un número, el bot no interpretaba correctamente la intención y lo dirigía automáticamente a un operador humano. Esta situación se ha solucionado mediante la implementación de una validación previa antes de derivar al operador humano. Ahora, si el usuario ingresa una opción numérica durante la confirmación de datos personales, el bot volverá a mostrar el mensaje de confirmación de datos para una interacción más fluida.

Anteriormente, cuando el paciente intentaba confirmar su turno respondiendo con un número, el bot no interpretaba correctamente la intención y lo derivaba automáticamente a un operador humano. Hemos solucionado este problema mediante la implementación de una validación previa antes de dirigir al operador humano. Ahora, si el usuario ingresa una opción numérica durante la confirmación del turno, el bot volverá a mostrar el mensaje correspondiente para facilitar la interacción

Ante la presencia de múltiples pacientes con el mismo número de documento, se mostraba un mensaje con los nombres asociados. Sin embargo, al ingresar su nombre, los bots no reconocían la intención del paciente. Para abordar esta situación, hemos introducido un predictor de nombres que compara la entrada del paciente con la lista de nombres, ofreciendo la mejor coincidencia. En casos de nombres duplicados, el bot solicitará la confirmación del número de la opción seleccionada.