Viable

El cambio a la nube ha despertado la necesidad de recopilar datos, pero a las empresas les cuesta sacar conclusiones, principalmente debido a la naturaleza desestructurada de los datos. 

Extraer información útil de los comentarios es un proceso largo y tedioso que habitualmente requiere de razonamiento humano. Si bien existe una amplia variedad de herramientas que resumen conjuntos de datos grandes, Viable⁠(se abre en una ventana nueva) destaca por ser una de las primeras compañías en aprovechar el potencial de GPT‑3 ―ahora GPT‑4― para no solo resumir, sino también analizar los datos en profundidad con una precisión asombrosa a gran escala.

La extracción de resúmenes y el análisis son tareas típicas del aprendizaje automático que emplean modelos y datos de entrenamiento diferentes: la elaboración de un resumen se obtiene condensando la información, mientras que el análisis añade contexto para facilitar la comprensión. Al convertir muchos datos en informes precisos, la elaboración de resúmenes pasa por alto ciertos aspectos esenciales y necesarios para entender el sentimiento de los clientes, además de distorsionar la información. Esto puede llevar a tomar decisiones empresariales equivocadas. Además, los textos como las reseñas online o los tickets de soporte suelen estar repletos de ambigüedades, sarcasmo y negaciones, por lo que es necesario tener un contexto más amplio para entenderlos de verdad. 

Viable ha afrontado este reto optimizando los LLM de OpenAI⁠(se abre en una ventana nueva) de forma que ofrezcan rápidamente información precisa a partir de las interacciones con los equipos de asistencia y las transcripciones de grabaciones, entre otros recursos. Para ello, GPT‑4 analiza datos cualitativos a una escala inviable para las técnicas y el nivel de rendimiento actuales. La plataforma de Viable ofrece a las empresas información que pueden utilizar para mejorar el Net Promoter Score (NPS), reducir el volumen de tickets de soporte y preparar mejor las hojas de ruta de los productos a la vez que ahorran en costes operativos.

Viable se fundó en 2020 con el objetivo inicial de ayudar a las empresas a encajar sus productos en el mercado. Sin embargo, pronto se dieron cuenta de que la mayoría de las organizaciones que basaban sus decisiones en datos no eran capaces de exprimir al máximo el potencial de los datos cualitativos de los que disponían. 

«Vimos que había una muy buena oportunidad para implementar la IA en el proceso. Podíamos ayudar a las empresas a comprender de verdad la enorme cantidad de datos que se generaban con los comentarios de sus clientes», comenta Dan Erickson, director ejecutivo de Viable. «Aprovechar el potencial de GPT‑4 en NLP ha sido de vital importancia a la hora de desarrollar nuestra plataforma. Hacerlo nos permite obtener información más precisa y detallada en mucho menos tiempo que analizando los datos manualmente».

Los LLM de OpenAI han permitido a Viable afinar su análisis de datos sin estructurar, lo que hace que sus clientes puedan exprimir al máximo los datos de los que disponen con más facilidad y rapidez. La empresa ha trabajado codo con codo con OpenAI durante casi tres años para desarrollar modelos de IA que pueden analizar datos a una escala que antes era impensable.

La plataforma de Viable permite a sus clientes extraer información clave de sus fuentes de datos no estructurados, como Zendesk, Intercom y Gong, gracias a integraciones sencillas, una sincronización continua y un análisis automatizado. Con tan solo unos clics, la plataforma clasifica los datos en diversos temas y ofrece un análisis comparativo semanal para ayudar a los clientes a comprender el contexto que rodea estos datos, el riesgo de deserción e, incluso, el perfil de los usuarios que dejan esos comentarios. Por otro lado, los clientes de Viable también pueden hacer preguntas más complejas a la IA sobre sus datos y recibir información clave en base a un conjunto de datos concreto.

Tras tomar decisiones basadas en la información clave, los clientes de Viable han ahorrado cerca de 1000 horas al año⁠(se abre en una ventana nueva), reducido el volumen de tickets de soporte y disminuido el riesgo de deserción de sus clientes. «Gracias a Viable hemos logrado analizar datos no estructurados a una escala que anteriormente era impensable», comenta Kalie Bishop, vicepresidenta de Customer Support de Sticker Mule⁠(se abre en una ventana nueva). «Anteriormente dedicábamos demasiados recursos a revisar, etiquetar y analizar comentarios cualitativos manualmente».

Viable se ha convertido en una herramienta imprescindible para las empresas que quieren tomar decisiones basándose en toda su colección de datos, no solo en KPI cuantitativos fáciles de medir. Gracias al funcionamiento avanzado de GPT‑4, Viable puede ofrecer información clave precisa, detallada y útil con la que sus clientes siempre estarán por delante de la competencia.