Decagon y OpenAI ofrecen una atención al cliente superior y completamente automatizada a escala

Tras su lanzamiento en 2023, Decagon⁠(se abre en una ventana nueva) ha adquirido rápidamente un papel clave en la automatización de la atención al cliente de empresas como Curology, BILT, Duolingo, Eventbrite, Notion y Substack. Los modelos de OpenAI son vitales para ofrecer respuestas rápidas y fiables sin la intervención de una persona.

Desde multinacionales hasta startups tecnológicas, Decagon ayuda a empresas de todo el mundo a atender millones de solicitudes con la máxima calidad y rapidez. Para lograrlo, la compañía emplea una combinación de los modelos de OpenAI, entre los que destacan GPT‑3.5, GPT‑4, GPT‑4o, GPT‑4 Turbo y OpenAI o1‑mini, para generar agentes digitales capaces de ofrecer respuestas de calidad y atender a los clientes durante todo su ciclo de vida.

Los clientes de Decagon necesitan una atención escalable y de calidad que les ayude a solucionar hasta las consultas más complejas. Sus dos fundadores, que ya habían cosechado éxitos con otras empresas del ámbito de la IA, vieron que se necesitaba una solución de atención al cliente que ofreciese más que una simple automatización del servicio; hacía falta una herramienta capaz de ofrecer respuestas rápidas y detalladas a un gran número de interacciones.

«Somos conscientes de que la latencia influye directamente en la satisfacción de los clientes. Cuando estás lidiando con los problemas de un cliente en tiempo real, cada segundo cuenta», comenta Ashwin Sreenivas, cofundador y director de tecnología de Decagon.

Sin embargo, para ofrecer un nivel de automatización alto y exactitud al mismo tiempo, las herramientas de automatización tradicionales no son suficientes: se necesitan modelos de IA avanzados y capaces de razonar en tareas complejas. Gracias a los modelos de OpenAI, el equipo de Decagon logró diseñar una solución flexible que permitía a los clientes personalizar por completo sus flujos de trabajo según sus necesidades.

Decagon combina de forma creativa los modelos GPT de OpenAI, lo que les brinda la suficiente flexibilidad y capacidad de personalización para cubrir las necesidades de sus clientes. Asimismo, la plataforma de OpenAI ayuda al equipo de Decagon a optimizar el rendimiento en una amplia variedad de tareas. «Hemos visto que cada modelo tiene sus puntos fuertes», comenta Sreenivas.

Por ejemplo, Decagon optimizó GPT‑3.5 para reescribir las consultas de los clientes antes de que entrasen en los flujos de generación mejorada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). «Probamos muchas configuraciones de modelos, pero GPT‑3.5 optimizado fue el que nos dio los mejores resultados en las consultas de los clientes», declara Sreenivas. 

En otros procesos, la empresa decidió usar GPT‑4 para las tareas de toma de decisiones, lo que hace posible que la plataforma procese solicitudes de API y otras operaciones complejas con eficiencia.

La estrategia de Decagon asegura que se use el modelo más adecuado para la tarea en cada fase de la interacción con el cliente, lo que agiliza y hace más preciso el proceso. En palabras de Jesse Zhang, cofundador y director ejecutivo de Decagon, «esto nos permite capturar la lógica empresarial de los clientes y crear todo un ecosistema de software en torno al agente, algo imposible antes de la llegada de los LLM».

Combinar los modelos de OpenAI y los procesos personalizados de Decagon ayudó a la empresa a mejorar significativamente la calidad de la automatización del servicio de atención al cliente de las compañías con las que trabaja. «Gestionamos el 91 % de la atención al cliente a nivel global de uno de nuestros clientes más importantes. Todo ello sin ningún tipo de intervención humana», comenta Screenivas. 

La amplia capacidad de configuración que ofrece la plataforma de Decagon gracias a los modelos de OpenAI permite a la empresa adaptarse a las necesidades específicas de cada cliente. De esta forma, es posible garantizar un rendimiento óptimo y una integración sencilla. 

De hecho, uno de los principales puntos fuertes de Decagon es su capacidad para evaluar e integrar modelos rápidamente. 

«Cada vez que se lanza un modelo, podemos evaluarlo muy, muy rápido», asegura Sreenivas. Esta flexibilidad ayuda a Decagon a mantenerse a la vanguardia del sector y a que la plataforma funcione siempre con los modelos más precisos y eficientes del momento.

Decagon sigue creciendo y, actualmente, se centra en ofrecer nuevas funcionalidades para cubrir un abanico de necesidades aún más amplio. Tanto es así que la empresa ya está trabajando con nuevas versiones de los modelos de OpenAI, algo que tiene un papel crucial en su capacidad para implantar rápidamente soluciones de atención al cliente basadas en IA. «Los nuevos clientes pueden usar nuestra infraestructura básica en cuestión de días», dice Sreenivas.

En cuanto a sus planes de futuro, Decagon ya está buscando formas de mejorar sus agentes de IA con voz para ofrecer el mismo nivel de automatización y precisión en las interacciones por voz.

Gracias a los últimos modelos de OpenAI, Decagon se encuentra en una posición privilegiada para liderar la próxima ola de innovación en el ámbito de la atención al cliente basada en IA.