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hay que iterar mucho este tipo de de robots para que realmente funcionen bien particularmente estos que son robots sincrónicos

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El video muestra cómo crear un call center con IA usando Retel, Google Sheets y un proveedor de telefonía IP local. Se enfatiza la importancia de prompts claros para los agentes de IA y la clasificación de clientes para optimizar ventas. También se utilizan GPT-4 Mini y Eleven Labs para personalizar voces y mejorar la eficiencia.

💡 Key Ideas

• El video presenta la creación de un call center utilizando IA, patrocinado por la UBA y empleando la plataforma Retel.
• La comunicación entre plataformas se gestiona a través de make y Google Sheets para almacenar datos.
• Importancia de un proveedor de telefonía IP local, especialmente en Latinoamérica, para el funcionamiento del call center.
• Los agentes de IA son programados con 'One Shot prompt', lo que demanda una cuidadosa definición del comportamiento esperado.
• Uso de símbolos en prompts para estructurar la información y mejorar resultados en tareas como calificación de leads y soporte técnico.
• Clasificación de clientes según su inversión en marketing (A, B, C) para optimizar el enfoque de ventas.
• GPT-4 Mini y Eleven Labs se utilizan para mejorar la rapidez y personalización de las voces en el call center.
• Funciones personalizadas y webhooks permiten validar y gestionar datos de clientes durante las llamadas.
• Simulaciones revelan limitaciones en la interacción del robot, enfatizando la necesidad de iteración en su diseño.
• El sistema permite añadir contactos y gestionar llamadas de manera iterativa utilizando Google Sheets y APIs.
• Se proporcionarán recursos y tutoriales para facilitar la implementación sin necesidad de programación.

🎓 Lessons Learnt

• Importancia de un proveedor de telefonía IP local: Un buen proveedor asegura la eficacia del call center en la región específica, evitando problemas de comunicación.

• Definición clara de funciones para agentes de IA: Establecer roles específicos para los agentes de IA previene confusiones y mejora su desempeño.

• Uso de 'One Shot prompt' para agentes de IA: Proveer un prompt claro y estructurado desde el inicio es crucial, ya que las interacciones iterativas no funcionan bien.

• Estructura efectiva de un prompt: Incluir rol, comportamiento esperado, formato de respuesta y límites mejora la efectividad de los agentes de IA.

• Preparación previa a las llamadas: Organizar la información del cliente antes de llamar optimiza la comunicación y la relevancia de la conversación.

• Personalización en la comunicación: Usar el nombre del cliente al iniciar la llamada crea una conexión más fuerte y significativa.

• Establecer un objetivo claro para la llamada: Definir un foco, como el presupuesto de marketing del cliente, ayuda a mantener la conversación alineada.

• Uso de plataformas de telefonía IP y automatización: Implementar servicios como Twilio y automatizar llamadas mediante Google Sheets mejora la eficiencia y reduce costos.

• Pruebas y ajustes constantes en el desarrollo de robots: Realizar simulaciones y ajustes en los prompts asegura que los robots respondan adecuadamente a diversas situaciones.

• Registrar clasificaciones de clientes: Clasificar y documentar la información de los clientes después de las interacciones es vital para futuras estrategias y seguimiento.

🌚 Conclusion

La implementación de un call center con IA requiere una planificación cuidadosa, desde la elección del proveedor de telefonía hasta la estructuración de prompts. La personalización y la iteración son clave para mejorar la interacción y el rendimiento del sistema.

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Detalles sobre el video y la implementación de IA

• El video está patrocinado por posgrados en Inteligencia Artificial de la UBA, con opciones para todos los niveles, incluyendo cursos remotos.
• Se utilizarán cuatro plataformas, siendo retel la principal para crear agentes de voz que llamen por teléfono.
• La comunicación entre retel y otras plataformas se realizará a través de make, utilizando hojas de cálculo de Google para almacenar información.
• Es importante contar con un proveedor de telefonía IP local, ya que no hay un proveedor internacional que funcione bien en todos los países, especialmente en Latinoamérica.
• La intención es crear un pequeño call center que califique contactos, levantando información fila por fila.
• Un agente es una implementación de IA que puede tener conocimiento específico y debe cumplir funciones determinadas para evitar errores.
• Los agentes trabajan con 'One Shot prompt', lo que requiere un prompt bien curado para definir su comportamiento en lugar de iterar como en un chat.

Aspectos Clave sobre Prompts y Agentes de IA

• La importancia de dar un rol y comportamiento esperado al robot en un prompt para obtener mejores resultados.
• Utilización de símbolos en prompts: numerales, guiones, comentarios, llaves o corchetes, y comillas para estructurar y aclarar información.
• Casos de uso interesantes para agentes de IA incluyen calificación de leads, automatización de respuestas, soporte técnico, prospección y reclutamiento.
• Ejemplo práctico de calificación de leads utilizando la plataforma Retel, donde se organiza la comunicación y se gestiona información sobre clientes potenciales.
• Diferenciación entre agentes de single prompt y multi prompt en la plataforma Retel, según la complejidad de la tarea.

Aspectos del Call Center

• La clasificación de clientes se basa en el monto que invierten en marketing, categorizándolos en tipo A, B o C según sus inversiones.
• El objetivo principal de la llamada es determinar la inversión del cliente potencial en marketing.
• Se utiliza GPT-4 Mini para las funciones del call center debido a su rapidez y costo.
• Eleven Labs permite integrar voces personalizadas para los agentes del call center, mejorando la experiencia del usuario.
• Es crucial que el robot finalice la llamada correctamente para evitar costos adicionales.

Funciones y recomendaciones para el sistema de calificación de clientes

• La función 'calificar cliente' se crea como una custom function para validar datos del cliente en una llamada.
• Se utiliza un webhook para recibir datos de 'calificar cliente' a través de una URL.
• Se puede agregar una base de datos con conocimiento específico del negocio para mejorar las respuestas del robot.
• Hay opciones de configuración como sonido de fondo y detección de contestador para hacer la llamada más realista.
• Se recomienda probar el sistema tanto en texto como en audio para evaluar su funcionamiento.

Interacciones con el Robot en el Call Center

• Se configuró un proceso automático para recibir información y calificar clientes en un call center.
• Se realizó una simulación de llamada donde un robot interactuó con un cliente potencial.
• La interacción del robot mostró limitaciones al no poder responder adecuadamente a preguntas específicas del cliente.
• Es crucial iterar y ajustar el diseño del robot para mejorar su capacidad de respuesta en conversaciones reales.
• Se utilizó un motor de voz para facilitar la interacción en la simulación.

Aspectos del sistema de comunicación

• El motor del sistema puede fallar y comunicarse en un japonés complicado.
• Se presenta un ejemplo de un robot que interactúa con el mundo real mediante módulos simples.
• Es posible añadir números de teléfono y utilizar telefonía IP a un costo accesible.
• Twilio se menciona como una plataforma para gestionar servicios de voz.
• Se pueden estructurar agentes que llaman y agentes que reciben llamadas de manera distinta.
• Se puede implementar un sistema para llamar a múltiples contactos de forma iterativa utilizando Google Sheets y una API.

Instrucciones

• Se proporcionarán links y blueprints para importar fácilmente a las plataformas sin necesidad de programación.
• Es necesario tener un teléfono para realizar llamadas, ya que sin uno no se puede llamar a ningún lado.
• El tutorial se presenta de manera simple para facilitar la comprensión del proceso.

All Lessons Learnt

Aspectos Clave para un Call Center Efectivo

• Importancia de un proveedor de telefonía IP local: Para armar un call center, es crucial contratar un proveedor de telefonía IP que funcione bien en la región específica, ya que no todos los proveedores son efectivos en todos los países.
• Definición de funciones específicas para agentes de IA: Los agentes de inteligencia artificial deben tener funciones específicas para evitar confusiones y resultados ineficaces; de lo contrario, pueden desviarse de su propósito y hacer un mal trabajo.
• Uso de 'One Shot prompt' para agentes: Al crear agentes, es vital proporcionar un 'prompt' bien estructurado y claro desde el principio, ya que no funcionarán de manera efectiva con interacciones iterativas como en un chat normal.
• Planificación y programación de llamadas: Es útil tener una hoja de cálculo con información de contacto y programar automáticamente las llamadas a ciertas horas, optimizando así el proceso de comunicación.

Aspectos Clave de Prompts y Agentes de IA

• Estructura de un buen prompt: Es importante darle un rol, comportamiento esperado, formato de respuesta, tono y estilo, y establecer límites. Esto mejora la efectividad de los agentes de IA.
• Uso de símbolos en prompts: Usar numerales para títulos, guiones como separadores, llaves para variables y comillas para ejemplos ayuda a estructurar mejor los prompts.
• Casos de uso de agentes de IA: Calificar clientes potenciales, automatizar respuestas, soporte técnico, prospección y seguimiento son aplicaciones útiles para los agentes de IA.
• Preparación previa a las llamadas: Es crucial organizar la información y los datos antes de realizar la llamada, como tener lista una planilla con detalles relevantes del cliente.
• Personalización en la comunicación: Usar el nombre del cliente al iniciar la llamada mejora la conexión y la relevancia en la conversación.

Consejos para mejorar la comunicación con el cliente

• No decir al cliente que lo vas a clasificar: Mantén la información sobre la clasificación del cliente en privado para no generar desconfianza.
• Establecer un objetivo claro para la llamada: Definir el monto que el cliente invierte en marketing como el objetivo principal de la conversación ayuda a mantener el enfoque.
• Utilizar el tono y estilo adecuados en las respuestas: Adaptar el tono y estilo de la conversación según la respuesta del cliente mejora la comunicación.
• Elegir el modelo de IA correcto: Utilizar GPT-4 mini por su velocidad y costo, en lugar de opciones más caras y lentas, optimiza recursos.
• Integrar voces personalizadas: Usar voces de Eleven Labs permite que el agente suene más auténtico y regional, mejorando la experiencia del cliente.
• Finalizar la llamada correctamente: Asegurarse de incluir la función 'end call' es importante para no incurrir en costos adicionales innecesarios.

Mejoras en el sistema de calificación de clientes

• Usar funciones personalizadas para calificar clientes: Crear una función llamada 'calificar cliente' permite estructurar y validar los datos que se reciben del cliente, mejorando la calidad de la información recopilada.
• Implementar webhooks para la comunicación: Utilizar URLs de webhooks facilita la interacción entre el robot y el sistema, asegurando que se envíen los datos necesarios cada vez que se necesite calificar a un cliente.
• Agregar una base de datos de conocimiento: Incluir información relevante sobre productos o servicios en una base de datos ayuda a que el robot pueda ofrecer respuestas informadas y precisas durante las llamadas.
• Personalizar la experiencia con sonidos de fondo: Incorporar sonidos de ambiente de call center en las configuraciones de audio hace que las interacciones sean más realistas y agradables para el cliente.
• Definir tiempos y límites de llamada: Establecer un tiempo máximo de duración de las llamadas, como 3 minutos, ayuda a mantener la eficiencia y evita que las conversaciones se extiendan innecesariamente.
• Probar el sistema antes de implementarlo: Realizar pruebas de audio y chat permite verificar el comportamiento del sistema y ajustar cualquier detalle antes de su uso real, asegurando un mejor rendimiento.

Tareas para el desarrollo de robots

• Iterar mucho en el desarrollo de robots: Es importante hacer muchas pruebas y simulaciones de llamadas para ajustar el funcionamiento del robot y asegurarse de que responda correctamente a diferentes situaciones.
• Arreglar el prompt para mejorar respuestas: Si el robot tiene problemas para entender o responder preguntas, se deben hacer ajustes en el prompt para optimizar su rendimiento y asegurar respuestas más adecuadas.
• Probar el sistema a nivel audio: Realizar pruebas de audio es crucial para verificar que el robot funcione bien en un entorno real y pueda comunicarse efectivamente con los usuarios.

Mejoras en el Call Center

• Utilizar plataformas de telefonía IP: Comprar una línea local de telefonía IP puede reducir costos y mejorar la eficiencia de un call center.
• Interacción simple con múltiples módulos: Se puede armar un robot que interactúe con el mundo real utilizando módulos simples, lo cual permite personalizar la lógica del negocio.
• Uso de Twilio para servicios de voz: Twilio es una buena opción para manejar servicios de voz y facilitar la compra de números telefónicos para el call center.
• Automatización de llamadas: Se puede automatizar el proceso de llamadas mediante la integración de datos desde Google Sheets, permitiendo llamar a contactos de manera eficiente y ordenada.
• Registrar clasificaciones de clientes: Es importante clasificar y registrar la información de los clientes después de las interacciones para llevar un control adecuado y coordinar futuras reuniones.

Lecciones Aprendidas

• Importar blueprints facilita la implementación.
• Necesitas un teléfono para realizar llamadas.
• Mantén la simplicidad en tutoriales.