Data & Innovation • Transportation & Logistics • AWS
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
El banco requería una Prueba de Concepto (PoC) de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) para implementar un chatbot interno que permitiera consultas sobre archivos PDF, con foco en seguridad y privacidad. El objetivo era evaluar estas tecnologías dentro de un entorno controlado y evitar el uso de herramientas públicas que pudieran comprometer información confidencial.
Solución
Nubiral diseñó un entorno Profile as a Service para desarrollar un chatbot con carga dinámica de archivos PDF por parte de los usuarios.
La solución permitió realizar consultas sobre el contenido de cada archivo y generar texto asistido, manteniendo memoria de hasta 5 interacciones.
Además, se incorporó autenticación de usuarios, trazabilidad de uso y una capa analítica para el monitoreo de consumos.
Resultados
Se desarrolló una interfaz conversacional robusta, respaldada por un modelo de IA que interactúa con un índice de OpenSearch. El chatbot evalúa cada consulta para determinar si debe acceder al índice o responder en base al historial de conversaciones, que se mantiene activo en todo momento.
Todos los chats se almacenan en S3 y los tokens se registran en DynamoDB para control de uso. Esta implementación permitió al banco explorar con éxito las capacidades de GenAI en un entorno seguro y adaptado a sus necesidades operativas.
