Generative AI

Caso de Éxito: KreatioLab & NeuronAI

Descripción del proyecto

KreatioLab, una academia de datos en español, ofrece una enseñanza integral del mundo de los datos a través de su plataforma interactiva KreatioDocs y mentorías personalizadas. Antes, los alumnos esperaban respuestas de los mentores por canales de comunicación tradicionales. Buscando mejorar la eficiencia y la interacción, KreatioLab se alió con NeuronAI, una plataforma avanzada para desarrollar asistentes virtuales basada en GenAI y LLM, reconocida por su entrenamiento simplificado y su enfoque en la seguridad de los datos, para optimizar procesos y reducir costos.

Desafío: KreatioLab enfrentaba retos en la gestión de servicio al cliente y la optimización de su equipo de mentores en su academia de datos.

Ejecución

Solución: Implementación de NeuronAI para asistencia virtual avanzada.

El proyecto se centró en el uso de Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI) para obtener un rendimiento superior ante las diferentes consultas por parte de los alumnos. Los pasos principales en la ejecución del proyecto incluyeron:

  1. Recopilación de Información: En esta primera etapa, KreatioLab brindó las diferentes fuentes de información para que el Chabot pueda responder correctamente las preguntas. Entre ellos tenemos PDFs de distintos tamaños y longitud con los planes de estudio, metodología, etc; la URL de la página y preguntas tipo QA con múltiples tópicos.

  2. Preprocesamiento de Texto: Toda esta información fue limpiada y preprocesada. Esto incluyó la eliminación de ruido, texto redundante y datos duplicados que puedan hacer confundir el modelo de Gen IA.

  3. Creación de la Estructura del Chatbot: Utilizando diferentes frameworks y librerías, entre ellas la últimamente reconocida LangChain, se procedió a armar la estructura general del Chatbot. Comenzando del embebido de los datos, pasando por la vectorización de los mismos a una base de datos vectorial hasta la conexión con el modelo LLM (Large Language Model) vía API.

  4. Entrenamiento del Chatbot con los Datos de KreatioLab: Una vez construida la estructura general, entrenamos el Chatbot con toda la información brindada por KreatioLab mediante el método conocido como RAG (Retrieval Augmented Generation). Además, el modelo está dotado de distintos tipos de “memoria“ para siempre recordar la conversación en particual.

  5. Integración con Sistemas Existente: Ya construido el Chatbot, comenzamos con la última etapa de construcción que implica conectar dicha estructura con los sistemas de comunicación de KreatioLab. Se incluyeron dos tipos de integración: vía web y vía WhatsApp. La primera consiste en la aparición del Chatbot en la página web mediante un ícono y la segunda a través de una conversación con el modelo en una conversación de la aplicación.

  6. Evaluación y Mejora Continua: Finalmente, cabe recordar que el proceso es una evolución y mejora continua. Esto quiere decir que, aquellas preguntas o conversaciones que no tuvieron respuestas satisfactorias son evaluadas y retroalimentadas al modelo para la próxima ocasión estar preparado. Además de proveer a KreatioLab de feedback continuo para que tenga conocimiento de cuáles son las dudas más frecuentes de sus alumnos.

Resultados del proyecto

Resultado: NeuronAI logra reducir los tiempos de espera en la atención al estudiante, brindando un acceso rápido a información relevante y una mayor eficiencia y enfoque de mentores.

Este proyecto permitió potenciar a KreatioLab - Academia de Datos hacia la innovación y liderazgo en la educación. La implentación del Chatbot no sólo logró reducir los tiempos de espera al instante en la atención al estudiante, sino que también les proporcionó un acceso mucho mayor y más rápido a información relevante de la academia.

Además, esto permitió a KreatioLab una mayor eficiencia y un mayor enfoque de mentores a sus respectivas tareas. Con el adicional de conocer y analizar en profundidad las inquietudes más frecuentes de los estudiantes.

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