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Nombre del autor:Hector EM2C

CX sin Call Centers
Chatbot, Inteligencia Artificial, Voicebot

CX sin Call Centers: Agentes de Voz + Chat que Resuelven, No Redirigen

Por qué los Call Centers Tradicionales se Están Quedando Atrás Durante décadas, los call centers fueron el corazón del servicio al cliente, hoy ya se habla de CX sin Call Centers. Los huéspedes llamaban, esperaban en línea y cruzaban los dedos para que alguien resolviera su problema. Sin embargo, en la mayoría de los casos, el cliente terminaba siendo transferido de un área a otra, acumulando frustración. En Energy To Change, creemos que esa era quedó atrás. La nueva era de la experiencia del cliente (CX) se basa en agentes de voz y chat que resuelven en el primer contacto, sin redirecciones innecesarias. 👉 ¿Listo para transformar tu CX? Descubre cómo lo hacemos posible en em2c.com.co. El Cambio de la Experiencia del Cliente (CX) en Hospitalidad y Más Allá Expectativas crecientes de soporte instantáneo y multilingüe El huésped moderno espera respuestas instantáneas. Ya sea que reserve desde Tokio, solicite room service en Bogotá o consulte un vuelo en París, quiere atención en su idioma preferido y sin demoras. El dolor de las transferencias: por qué los clientes las odian Pocas experiencias generan tanta molestia como ser transferido de un agente a otro. Cada minuto extra erosiona la confianza y la satisfacción. Aquí es donde entran en juego los agentes inteligentes de voz y chat, diseñados para resolver, no redirigir. Agentes de Voz + Chat: El Nuevo Modelo de Concierge Del “soporte” al “concierge” – un cambio de paradigma Ya no se trata de simples agentes de soporte. Hoy hablamos de concierges digitales, capaces de anticipar necesidades, ofrecer recomendaciones y acompañar al cliente en todo su recorrido. Enrutamiento inteligente que evita callejones sin salida Gracias a la inteligencia artificial y el reconocimiento de intención, los sistemas pueden dirigir a los clientes directamente hacia la solución adecuada, evitando interacciones repetitivas e ineficientes. Cómo los Flujos Multilingües Transforman la CX Traducción en tiempo real para huéspedes globales Imagina que un huésped consulta en francés y recibe de inmediato una respuesta en su idioma. Con los flujos multilingües, la barrera idiomática desaparece, generando una experiencia cercana y personalizada. Consistencia en todos los idiomas El servicio mantiene la misma calidad y profesionalismo, sin importar la lengua. Esta uniformidad refuerza la confianza en la marca y potencia la fidelización. Beneficios de Eliminar los Call Centers Tradicionales Reducción de llamadas entrantes y costos operativos Los call centers tradicionales consumen una enorme cantidad de recursos: desde personal en turnos rotativos hasta infraestructura telefónica costosa. Con agentes inteligentes de voz y chat, la mayoría de consultas se resuelven automáticamente, lo que reduce el volumen de llamadas entrantes y disminuye los costos operativos de forma significativa. Aumento del Net Promoter Score (NPS) con resoluciones inmediatas Cuando un cliente obtiene una respuesta clara y rápida, aumenta la probabilidad de recomendar la marca. En hospitalidad, esto se traduce en mejores reseñas, mayor reputación y un incremento del NPS, el indicador clave de lealtad. Disponibilidad 24/7 sin limitaciones de personal A diferencia de un call center con horarios y tiempos de espera, los agentes digitales trabajan 24/7. Esto asegura que un huésped pueda resolver dudas o hacer solicitudes en cualquier momento del día, sin importar la zona horaria. Casos de Uso en Hospitalidad para Agentes de Voz + Chat Experiencias de concierge antes de la llegada Los huéspedes pueden confirmar su reserva, solicitar upgrades o coordinar transporte desde el aeropuerto, todo mediante asistentes digitales multilingües. Resolución de problemas durante la estadía Desde pedir servicio a la habitación hasta reportar un inconveniente técnico, los huéspedes pueden comunicarse por chat o voz y obtener soluciones inmediatas, sin pasar por un call center. Engagement post-estancia para fidelizar clientes Tras el check-out, los agentes pueden enviar agradecimientos personalizados, encuestas rápidas y ofertas exclusivas, fomentando la fidelización y la repetición de visitas. Más Allá de la Hospitalidad: Otras Industrias Beneficiadas Salud: prechequeos y recordatorios Los pacientes pueden confirmar citas, recibir recordatorios o resolver dudas básicas con asistentes digitales, sin congestionar las líneas telefónicas. Retail: soporte postcompra sin transferencias Los compradores pueden consultar el estado de su pedido, políticas de devolución o detalles de garantía de manera inmediata, mejorando la experiencia postventa. Viajes y aerolíneas: asistencia de itinerarios multilingües Los pasajeros pueden verificar vuelos, cambios de asiento o políticas de equipaje en su propio idioma, sin esperar en un call center colapsado. Enrutamiento Inteligente: Cómo Funciona Reconocimiento de intención impulsado por IA Los sistemas detectan automáticamente la intención del cliente. Por ejemplo, si un huésped escribe “quiero cambiar mi reserva”, el agente entiende la solicitud y ofrece las opciones adecuadas de inmediato. Escalamiento solo cuando es realmente necesario Si la consulta requiere intervención humana, el agente digital lo escala de forma estratégica, garantizando que el cliente llegue al especialista correcto sin pasar por múltiples filtros. Por Qué Energy To Change Lidera el Camino Nuestra misión: transformar la CX en todas las industrias En Energy To Change impulsamos la transición hacia experiencias centradas en el cliente. Creemos que la CX debe ser fluida, inclusiva y resolutiva, sin las barreras de los call centers tradicionales. Cómo nuestros flujos multilingües superan a los sistemas heredados Nuestros Agentes digitales multilingües combinan IA, enrutamiento inteligente y personalización. Esto nos permite superar las limitaciones de los call centers heredados y ofrecer experiencias consistentes en cualquier idioma y canal. 👉 Descubre cómo implementarlo en tu negocio hoy en em2c.com.co. Impacto Real: Métricas Clave que Puedes Esperar Menos llamadas entrantes, más resoluciones en el primer contacto Las organizaciones que migran a este modelo reportan hasta un 40% menos de llamadas entrantes y un incremento notable en la resolución en el primer contacto. Mayor satisfacción y fidelidad del cliente Con respuestas inmediatas y sin redirecciones, los clientes se sienten escuchados y valorados, lo que fortalece la relación con la marca y aumenta la repetición de compra/visitas. Transforma tu CX Hoy El futuro del servicio al cliente ya está aquí. Los call centers tradicionales pertenecen al pasado. Hoy, los huéspedes y clientes esperan resoluciones inmediatas, en su idioma y sin transferencias. 👉 Da el siguiente paso y transforma

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Guía paso a paso: Como escribir el mejor prompt

Qué es un prompt y por qué importa. Un prompt es el texto (o entrada multimodal) que el modelo usa para predecir una respuesta específica. No necesitas ser científico de datos para escribir uno, pero muchos factores influyen en su eficacia: el modelo, su configuración, las palabras y el tono, la estructura y el contexto. Por eso, crear prompts es un proceso iterativo; prompts imprecisos generan respuestas ambiguas o poco útiles. El ciclo iterativo del prompt perfecto. Diseñar prompts de calidad implica probar, medir y refinar: optimizar longitud, estilo y estructura, e ir ajustando hasta lograr el resultado deseado. Documenta tus intentos y los cambios de configuración para que tus mejoras sean reproducibles. Configura la salida del modelo (temperature, top-K, top-P, tokens) Temperature: creatividad vs. constancia. Temperature controla el “azar” al elegir el siguiente token. Temperaturas bajas favorecen respuestas más deterministas; altas favorecen variedad. A 0, la decodificación es codiciosa (greedy). Subirla demasiado hace que casi todos los tokens sean igual de probables. Top-K y Top-P: control de diversidad. Top-K limita la elección a los K tokens más probables; Top-P (nucleus) usa una probabilidad acumulada. Ambos ajustan creatividad/precisión, y conviene experimentar para ver cuál rinde mejor en tu caso. Cómo interactúan. Dependiendo del modelo, primero se filtran candidatos por Top-K/Top-P y luego se aplica temperature. En extremos, un ajuste puede volver irrelevantes los otros (p. ej., temperature=0 o Top-K=1). Longitud máxima y coste. Generar más tokens cuesta más cómputo y tiempo; limitar la salida evita derroches y, en técnicas como ReAct, frena tokens “de relleno”. También puedes pedir explícitamente una extensión deseada en el prompt. Punto de partida recomendado: temperature 0.2, top-P 0.95, top-K 30 (ajústalo según tarea). Para más creatividad: ~0.9/0.99/40; para más precisión: ~0.1/0.9/20. Si hay una única respuesta correcta, empieza con temperature 0. Técnicas de prompting esenciales Zero-shot: empieza simple. Zero-shot describe la tarea sin ejemplos; es lo más rápido para comprobar si el modelo “entiende” tu pedido. One-shot & Few-shot: enseña con ejemplos. Añadir uno o varios ejemplos guía al modelo hacia el patrón deseado. Como regla general, usa 3–5 ejemplos para tareas complejas (según la longitud límite). Incluye edge cases y cuida la calidad; pequeños errores confunden. System, Role y Context: orquesta el comportamiento. Razonamiento avanzado Chain of Thought (CoT). Pide “piensa paso a paso” para obtener razonamientos intermedios y mejorar la exactitud en problemas complejos. (Se incluye como técnica clave del whitepaper). Self-Consistency. Ejecuta el razonamiento varias veces (con temperatura alta), extrae respuestas y elige la más frecuente para ganar coherencia. (Listada entre técnicas destacadas). Tree of Thoughts (ToT). En vez de una cadena lineal, explora múltiples rutas de pensamiento en “árbol” para problemas que requieren exploración. (Listada entre técnicas destacadas). ReAct (Reason + Act). Combina razonamiento en lenguaje natural con acciones (p. ej., buscar, ejecutar código) en bucles pensamiento-acción-observación para resolver tareas complejas. (Listada entre técnicas destacadas). Buenas prácticas para prompts que escalan Sé específico con el output. Indica formato, estilo y criterios de aceptación (p. ej., “devuelve JSON válido con campos X/Y/Z”). Las instrucciones claras elevan la precisión. Usa instrucciones más que restricciones. Es más efectivo decir qué debe hacer que sólo listar lo que no debe hacer. Usa verbos de acción. “Analiza, Extrae, Clasifica, Resume…” ayudan a enfocar la tarea. Usa variables y plantillas. Estandariza prompts con placeholders (p. ej., {ciudad}), así reutilizas y automatizas. Controla la longitud. Ajusta max tokens o pide una extensión concreta (“en 150 palabras”). Experimenta con formato y estilo. A veces una pregunta, una instrucción o una afirmación producen salidas distintas; prueba y compara. Mezcla el orden de clases en few-shot de clasificación. Documenta, evalúa y versiona. Lleva tus prompts al código como artefactos versionados, con plantillas de documentación y pruebas automáticas para evaluar generalización. Formato “Universal” : como escribir el mejor prompt (COPY/PASTE) Plantillas listas (copy/paste) como escribir el mejor prompt Copia, pega y personaliza. Estas plantillas siguen las mejores prácticas y están pensadas para ser el punto de partida de como escribir el mejor prompt en múltiples escenarios. 1) Clasificación (Zero/Few-shot + formato estricto) 2) Extracción estructurada (JSON Schema + validación) 3) Redacción con voz y restricciones (Role + Style) 4) Resolución paso a paso (CoT + verificación) 5) ReAct (razona y actúa con herramientas) 6) Plantilla de documentación de prompt (para tu repositorio) (Basado en una plantilla de documentación recomendada en el whitepaper.) Preguntas frecuentes (FAQ) 1) ¿Por qué mi prompt devuelve resultados inconsistentes?Porque los sampling settings (temperature, top-K, top-P) añaden aleatoriedad. Baja temperature o restringe Top-K/Top-P; para tareas con única respuesta, usa temperature 0. 2) ¿Cuántos ejemplos pongo en few-shot?Como regla práctica, 3–5 ejemplos; para tareas más complejas, quizá más, teniendo en cuenta el límite de entrada. 3) ¿Cómo logro más creatividad sin perder coherencia?Sube ligeramente temperature/top-P/top-K y añade instrucciones claras y formato de salida (JSON/tabla) para acotar la respuesta. 4) ¿Qué diferencia hay entre System, Role y Context?System define el propósito; Context aporta datos de la tarea; Role fija estilo/voz. Puedes combinarlos según tu objetivo. 5) ¿Cómo controlo costes y latencia?Limita la longitud de salida (max tokens) y pide respuestas breves cuando sea posible; el texto extra cuesta cómputo. 6) ¿Plantillas o prompts nuevos cada vez?Usa plantillas con variables; facilitan la reutilización, automatización y pruebas. Documenta versiones y resultados. 7) ¿Cuándo usar como escribir el mejor prompt con CoT, ToT o ReAct? Conclusión y siguientes pasos Dominar como escribir el mejor prompt es una habilidad iterativa: define objetivos claros, elige la técnica adecuada (zero/few-shot, System/Role/Context, CoT/ToT/ReAct), controla sampling y longitud, usa plantillas con variables, y documenta para mejorar con cada ciclo. Así, transformarás tus interacciones en resultados fiables y útiles. Recurso recomendado: Introducción a Prompt Design (Google Cloud) Si necesitas información adicional o asistencia personalizada Contáctanos  o visita nuestra sección Soluciones IA

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