La compañía Yellow AI ha anunciado el lanzamiento de su nueva plataforma de inteligencia artificial (IA) conversacional, YellowG. Diseñada específicamente para la tecnología de automatización, YellowG utiliza capacidades de IA generativa y GPT empresarial para potenciar a las empresas en el desarrollo de soluciones personalizadas para diversas industrias, optimizando flujos de trabajo complejos, mejorando los procesos existentes y fomentando la innovación. Con una arquitectura basada en modelos de lenguaje (LLM) de última generación, esta plataforma promete escalabilidad, velocidad y precisión excepcionales, permitiendo a las empresas aprovechar todo su potencial.
YellowG: Automatización con IA conversacional
Yellow AI está convencida de que la integración de chatbots impulsados por IA, como YellowG, en las experiencias de clientes y empleados a través de diversos canales, permite a las empresas alcanzar niveles elevados de automatización. Según la compañía, esta integración no solo reduce significativamente los costos operativos, sino que también permite lograr un 90% de automatización en los primeros 30 días.
El CEO y cofundador de Yellow AI, Raghu Ravinutala, destacó que YellowG es la primera plataforma en lograr una configuración instantánea, lo que garantiza su uso inmediato desde el momento en que se construye un bot. Además, la plataforma se enorgullece de ofrecer seguridad de nivel empresarial, asegurando la máxima protección a través de una combinación de LLM globales centralizadas y LLMs propietarios. La IA generativa en tiempo real de YellowG está diseñada específicamente para impulsar conversaciones empresariales, permitiendo generar flujos de trabajo dinámicos y manejar escenarios complejos con facilidad.
Empatía y personalización con YellowG
YellowG empodera a los usuarios para generar flujos de trabajo en tiempo real y tomar decisiones dinámicas utilizando agentes de IA. Además, añade un toque humano a las conversaciones de IA al demostrar empatía cercana a la de un ser humano, manteniendo al mismo tiempo una tasa de alucinaciones cercana a cero.
La plataforma utiliza conocimientos específicos de la industria y datos empresariales para comprender el contexto de las conversaciones y brindar respuestas personalizadas adaptadas a casos de uso específicos. Yellow AI asegura una precisión en la intención de respuesta superior al 97% y la capacidad de aprender de volúmenes extensos de datos para generar respuestas incluso a las consultas más complejas que las plataformas de IA conversacional tradicionales podrían encontrar desafiantes.
Automatización de flujos de trabajo empresariales
Cuando un mensaje del cliente ingresa a la interfaz conversacional de YellowG, este analiza rápidamente el mensaje para descifrar la solicitud y desarrollar un plan estratégico para satisfacer el objetivo del cliente. A continuación, la IA generativa interactúa con el sistema empresarial para obtener los datos relevantes necesarios para procesar la solicitud del usuario.
Utilizando estos datos, la plataforma utiliza una capa de orquestación basada en LLM para formular y ajustar la respuesta del chatbot de IA. Esto garantiza una alineación precisa entre la respuesta generada, la información obtenida y la solicitud inicial del cliente.
YellowG implementa prácticas de IA responsables en la etapa de posprocesamiento al examinar rigurosamente las medidas de seguridad, cumplimiento y privacidad. Después de esta revisión, la plataforma ofrece respuestas con características similares a las de un ser humano, con una precisión excepcional y virtualmente sin alucinaciones.
Generación de IA en tiempo real para una experiencia natural
Al integrar tecnologías avanzadas de IA y procesamiento de lenguaje natural (NLP), la plataforma ofrece a los clientes una experiencia similar a la humana. Yellow AI afirma que la plataforma genera respuestas en tiempo real que no están predefinidas, utilizando IA generativa en tiempo real para lograr un flujo de conversación más natural y fluido.
La plataforma ha sido diseñada para detectar e interpretar el tono emocional y el sentimiento expresado en el mensaje del cliente. Puede reconocer diversas emociones, como frustración, confusión, felicidad o la necesidad de ayuda, lo que le permite adaptar las respuestas y proporcionar el apoyo emocional que uno esperaría de un agente humano. Esta interacción empática establece un nivel más profundo de comprensión, asegurando a los clientes que sus sentimientos son verdaderamente reconocidos.
Una característica destacada de YellowG es su capacidad para adaptarse al estilo de comunicación y los requisitos específicos de cada cliente. Por ejemplo, ya sea que un cliente prefiera respuestas breves y concisas o requiera explicaciones más detalladas, YellowG puede ajustar sus respuestas en consecuencia.
El agente de IA de la plataforma también aprovecha el análisis en tiempo real de las respuestas del usuario para guiar la conversación, lo que resulta en una interacción altamente personalizada y adaptada a cada individuo.
Incorporación instantánea de LLM con configuración cero
La función de configuración cero de YellowG le permite analizar y comprender los documentos y sitios web de sus clientes. Esta integración completa del conocimiento permite a la plataforma ofrecer respuestas instantáneas a cualquier pregunta que se encuentre dentro del alcance de estos recursos.
Además, las soluciones sin código de la plataforma permiten una conectividad perfecta con las API de los clientes, lo que facilita la implementación de flujos de trabajo estáticos que desbloquean un nuevo nivel de automatización. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los flujos de trabajo estáticos tienen limitaciones al manejar conversaciones fluidas, a menudo imponiendo estructuras de conversación rígidas a los usuarios.
Para superar esta limitación, YellowG ha implementado flujos de trabajo en tiempo de ejecución dinámicos que se adaptan según la entrada del usuario. Este enfoque permite automatizar un número significativamente mayor de consultas de los clientes.
Yellow AI ha desarrollado con éxito LLMs propietarios entrenados con datos internos para varios dominios y casos de uso, como preguntas y respuestas sobre documentos, historia contextual y resúmenes.
Seguridad y cumplimiento de datos del cliente
YellowG ha sido diseñado para ser verdaderamente multi-nube y multi-región, cumpliendo con los estándares de seguridad más rigurosos y los requisitos de cumplimiento. Además, implementa medidas rigurosas para proteger la información de identificación personal (PII, por sus siglas en inglés) de terceros LLM, salvaguardando eficazmente los datos del cliente.
La plataforma cumple con los requisitos establecidos por la certificación SOC 2 Tipo 2. Esta certificación garantiza que los sistemas y procesos de YellowG están diseñados específicamente para proteger los datos del cliente, manteniendo niveles ejemplares de seguridad y privacidad.
Para mejorar el control de acceso a los datos, Yellow AI utiliza un sistema de control de acceso basado en roles (RBAC, por sus siglas en inglés), lo que permite a los clientes definir los privilegios de acceso. Cada mensaje intercambiado a través de la plataforma se cifra en reposo utilizando cifrado AES de 256 bits y en tránsito utilizando TLS 1.2 o versiones superiores.
El futuro de Yellow AI
Yellow AI tiene una visión de futuro en la que la IA sea accesible para todos, empoderando a clientes, empleados y empresas para conectarse de manera fluida. Para dar forma a esta visión, la compañía se esfuerza por liderar la innovación en IA generativa y seguir invirtiendo en investigación y desarrollo.
Esta visión implica aprovechar el potencial de los LLMs entrenados para casos de uso como el futuro de la IA generativa en el ámbito de la IA conversacional. Por lo tanto, Yellow AI está experimentando activamente y aprovechando el poder de diferentes LLMs, además de desarrollar LLMs internos específicamente adaptados para uso empresarial, fortaleciendo aún más la plataforma.
Más allá de la creación de chatbots, Yellow AI se enfoca en utilizar LLMs como una capa de inteligencia sólida para proporcionar soluciones para casos de uso complejos que enfrentan los usuarios finales, especialmente en el soporte al cliente, el marketing y la experiencia de los empleados, donde la toma de decisiones en tiempo real es crucial. El objetivo final es aprovechar los LLMs durante la ejecución para redefinir y mejorar las experiencias de los usuarios finales.
