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Chatbot desarrollado con GenAI para mejorar la experiencia del cliente
Empresa de logística chilena implementa un chatbot que responde en tiempo real consultas sobre servicios y estado de envíos.
Acerca del cliente
Empresa chilena con más de 25 años de trayectoria se ha consolidado como líder en soluciones logísticas para el comercio electrónico y servicios de courier. Su enfoque se centra en conectar eficientemente a personas y empresas a lo largo de todo Chile, incluyendo las zonas más remotas del país. Desde su origen como Lan Courier en 1996, ha experimentado una evolución significativa, adoptando el nombre actual en 2008. En 2022, pasó a formar parte del portafolio de Empresas Copec, lo que ha potenciado su crecimiento y expansión.
Actualmente, cuenta con una red de más de 3.200 puntos de retiro, incluyendo almacenes de barrio y estaciones de servicio, ofreciendo a los clientes la comodidad de enviar, devolver o recoger paquetes en horarios flexibles. Además, ha implementado innovaciones como lockers inteligentes y sistemas de envío automatizados, facilitando procesos rápidos y autónomos para los usuarios. Con una infraestructura robusta y un compromiso con la innovación, esta empresa continúa liderando la transformación digital de la logística en Chile, ofreciendo soluciones ágiles, seguras y sostenibles para sus clientes.
Desafío
Empresa de logística en Chile tiene el objetivo de reducir tiempos de respuestas a sus clientes/usuarios. Se requiere utilizar Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) para brindar información sobre el servicio de logística y consultas sobre el estado de los envíos.
Solución
Implementación de una Prueba de Concepto (PoC) de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) con un asistente conversacional que interactúe con los clientes/usuarios finales, respondiendo-utilizando el contenido de la página web, un documento de FAQs propio y la simulación de la base de Órdenes de Servicios para seguimiento de los envíos.
El desarrollo se realiza en el ambiente AWS del cliente.
Resultados
Se desarrolló la interfaz del asistente conversacional y un modelo que es capaz de generar respuestas en lenguaje natural basadas en un patrón RAG utilizando el documento de FAQs proporcionado por el cliente y que utiliza una vista simplificada en formato CSV para obtener detalles sobre el estado de entregas a partir de un ID de orden de servicio.
