En la era digital, la capacidad de una empresa para gestionar y procesar eficazmente su información se ha convertido en una piedra angular de su éxito. Este tipo de procesos puede tener mejoras significativas gracias a las Inteligencias Artificiales y en este caso de éxito contamos cómo la implementación de Azure OpenAI y Cognitive Search, combinada con estrategias innovadoras, nos sirvió para revolucionar la accesibilidad y utilidad de la información en uno de nuestros aliados en el sector de las aseguradoras.
Génesis del proyecto: La necesidad de un sistema de Portafolios Inteligentes
Nuestro aliado tiene una cobertura nacional y, al enfocarse en el mundo de los seguros, también cuenta con una gran cantidad de productos cuyas características cambian y se actualizan constantemente.
Nuestra colaboración comenzó con una idea: desarrollar un sistema de portafolios inteligentes que pudiera ser usado por los colaboradores de la aseguradora y que ofrecieran información precisa y en tiempo real sobre sus productos.
Estos portafolios inteligentes deberían poder ser consultados de forma sincrónica para así transformar la manera en que se almacena, accede, consulta y procesa la información de la empresa.
La idea era ir más allá de un simple almacenamiento de datos; se buscaba una solución que pudiera ofrecer, a cada uno de los colaboradores de la empresa, accesibilidad intuitiva y análisis profundo de la información contenida en brochures y portafolios, por lo que se optó por la creación de un chatbot potenciado por inteligencia artificial.
Implementación Inicial
El primer paso de este proyecto fue la carga de documentos esenciales en un contenedor de Blob Storage en Azure. Este enfoque no solo garantiza la seguridad y la escalabilidad sino que también sienta las bases para una gestión de datos más accesible y controlada.
Estos documentos fueron indexados, es decir, divididos usando herramientas de identificación de formularios y cada una de estas divisiones fue almacenada y referenciada en un espacio diseñado para esto.
Adicionalmente, se crearon indexadores, los cuales fueron programados para que cuando se almacenara información nueva en el contenedor o se hiciera algún cambio, este fuera indexado de forma automática.
Despliegue de Modelos en Azure OpenAI
Con el núcleo de conocimiento listo, el siguiente paso fue seleccionar y desplegar cuidadosamente modelos avanzados de OpenAI dentro de la infraestructura de Azure OpenAI.
Los modelos que utilizamos fueron calibrados, parametrizados y probados para establecer las bases del procesamiento inteligente de la información y la forma en la que los usuarios iban a interactuar con ella.
Integración de la Búsqueda Vectorizada
Una pieza clave del proyecto fue la integración de un modelo para incrustación de texto embedding-ada.
Gracias a esto, logramos aplicar búsquedas vectorizadas, es decir, búsquedas que utilizan el Machine Learning para capturar el significado y el contexto de la información y la transforman en una representación numérica.
El modelo tomaba cada uno de los grupos de información almacenados en el index, lo incrustaba hacia el modelo de IA generativa en la instancia de Azure OpenAI y vectorizaba su información.
Con esta tecnología avanzada pudimos empezar a hacer consultas complejas en lenguaje natural y nos permitió ofrecer respuestas con un alto grado de relevancia y precisión.
Creación del Bot en Python
Una primera versión del bot se desarrolló en Python, aprovechando la versatilidad y la potencia de este lenguaje de programación.
Este bot inicial ya mostraba un gran potencial, sentando las bases para lo que sería una herramienta mucho más sofisticada y adaptada a las necesidades de los usuarios. En él se realizaron las primeras pruebas de interacción con usuario y comportamiento en las respuestas. Aunque era un recurso sencillo, estableció las mejoras y el punto de partida para llegar al objetivo final.
Mejoras en la Experiencia del Usuario: Un salto con Azure Chat Solution Accelerator
Con la intención de mejorar aún más la experiencia del usuario, se tomó la decisión estratégica de migrar y expandir la solución existente al Azure Chat Solution Accelerator powered by Azure Open AI Service. Este cambio representó una gran mejora en términos de funcionalidad, estética y adaptabilidad.
El Azure Chat Solution Accelerator permitió incorporar características avanzadas como el manejo contextualizado de las conversaciones, una identidad empresarial más definida y una integración aún más profunda con el conocimiento acumulado en los documentos archivados.
Esta herramienta también permitió el uso de hilos e historial a través de bases de datos no relacionadas. Igualmente nos permitió crear la opción de cargar los documentos propios de los usuarios directamente desde la ventana del chat e interactuar con la información extraída de ellos.
Esto no solo mejoró la interfaz de usuario, sino que también elevó la calidad y la precisión de las interacciones, además de ampliar los usos del producto.
Impacto en los usuarios finales y beneficios empresariales
El chatbot, intuitivo y eficiente, transformó la experiencia del usuario. Las consultas complejas ahora se responden con rapidez y precisión, en una interfaz de usuario atractiva, proporcionando a los usuarios acceso inmediato a información relevante, precisa y detallada.
Por otro lado, este sistema avanzado de portafolios inteligentes no solo mejoró la eficiencia operativa permitiendo a los usuarios conocer las características vigentes de los productos ofrecidos, sino que su objetivo creció y ahora cuenta con información mucho más allá de solo los portafolios, tales como normativas y políticas.
La capacidad de proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios se tradujo en una nueva manera para estar al día y actualizado con los productos y condiciones de la empresa.
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