Esker Synergy Transformer: La revolución eficiente en la gestión de pedidos

La gestión de pedidos es una de esas tareas a las que muchas empresas no prestan demasiada atención y que, sin embargo, puede lastrar su actividad de manera silenciosa. Incluso cuando se realiza de manera aparentemente eficiente y sin errores, puede estar perjudicando la calidad del servicio al cliente. La respuesta a este enigma se encuentra en la cantidad de tiempo que es necesario invertir para alcanzar esos niveles de excelencia.

La introducción manual de los pedidos y su registro en el sistema ERP de la empresa puede llegar a absorber hasta el 50% del tiempo de la plantilla de customer service. Ello es debido al gran volumen de estos pedidos, la escasez de plantilla, la diversidad de canales por los que llegan y su formato, que también es de lo más variado. En consecuencia y aunque esta gestión se realice correctamente surge un problema: ¿cuántas otras tareas se han dejado de realizar para poder alcanzar esa buena gestión?

Además de los retrasos en la misma gestión de los pedidos, requerir tanto tiempo puede derivar en que no se dedique la jornada laboral a otras tareas de mucho mayor valor añadido, como la resolución de incidencias, la venta cruzada proactiva, etc. Consciente de ello, hace más de 20 años que Esker se propuso atajar esta problemática.

Larga trayectoria con IA

A pesar de que en la actualidad se ha generado una suerte de fiebre del oro de la Inteligencia Artificial (IA), lo cierto es que Esker ya trabajó con esta tecnología hace una docena de años. Entonces, la compañía aprovechó las ventajas de los algoritmos y el aprendizaje automático (machine learning) para automatizar la captura de datos de los pedidos.

En 2018, Esker dio un paso de gigante con su primera red neuronal de Deep Learning, llamada Synergy Shared Network, que incorporaba tecnología de reconocimiento facial. Un año más tarde lanzó Synergy Neural Network, que utilizaba arquitectura Bi-LSTM (Bi-directional Long Short-Term Memory) y era capaz de reducir los tiempos de introducción de los datos de pedidos hasta en un 91,66%.

La tecnología Synergy Neural Network de Esker era tan avanzada que, incluso en el caso de los primeros pedidos de un cliente, no era necesario un aprendizaje previo para que quedaran recogidos en el ERP de manera correcta. Parecía que poco más margen de mejora cabía esperar, pero la compañía gala ha vuelto a marcar un hito en el sector: Llega su nueva versión de IA Esker Synergy Transformer.

Mejora del 6%

El nuevo desarrollo de Esker es capaz de mejorar el anterior modelo de red neuronal de Esker Synergy hasta en un 6%, lo que eleva la tasa de reconocimiento a más del 92%. Esta notable mejora de la eficiencia de la solución se apoya en la misma tecnología que emplea uno de los modelos de IA más populares del mercado: GPT (Generative Pre-trained Transformer) de la empresa OpenAI.

Haciendo uso de esta arquitectura de transformers, Esker ha entrenado el modelo de con datos específicos del ámbito de la gestión de pedidos, recogiendo todos sus matices y particularidades. Gracias a ello, si esta tecnología ya superaba a las anteriores redes neuronales en cuanto al aprendizaje del contexto y la relación de datos entre sí, con este entrenamiento se ha rizado el rizo. 

La extracción de los datos, independientemente de su formato y canal de procedencia, se realiza ahora de una manera mucho más rápida y eficiente, lo que supone una descarga de tareas significativa para el departamento de Customer Service.

Pequeño, pero matón

En la actual efervescencia de la IA, no se puede obviar la realidad de que muchos proyectos no cumplen las expectativas, arrojando pobres retornos de la inversión. Esto se debe a que con demasiada frecuencia alcanzar la velocidad de crucero que requiere este tipo de tecnologías precisa más tiempo del que se había previsto. Además, las necesidades de computación que se demandan para satisfacer el procesamiento que necesita la fase de entrenamiento es muy superior al de una empresa media, por lo que se disparan los costes de infraestructura.

Esker Synergy Transformer también ha conseguido superar este hándicap. Es pequeño, pero matón, puesto que aunque es similar a los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), sus dimensiones son hasta 600 veces menor que los LLM más grandes. Con este SLM (Small Language Model), sin embargo, no se pierde un ápice de funcionalidad, permitiendo que su incorporación sea más sostenible y eficiente en el consumo de recursos. El entrenamiento previo con el lenguaje propio de la gestión de pedidos hace que la funcionalidad ofrezca un alto rendimiento desde su misma puesta en marcha.

Esker rompe falsos mitos

Esker Synergy Transformer es la prueba irrefutable de que la IA funciona y está al alcance de las empresas, proporcionando una ventaja competitiva para incrementar la eficiencia, en este caso, del área de customer service. Tal y como las hojas de cálculo facilitaron la vida de los departamentos contables y financieros sin que ello supusiera reemplazo alguno, la IA puede ser adoptada para amplificar y complementar capacidades, abriendo la puerta a otras tareas de valor añadido para las que anteriormente no había tiempo.

Paralelamente, otro falso mito que derriba Esker es que no se precisan grandes inversiones ni se ponen en riesgo datos confidenciales, dado que la información no sale de la empresa y aprovecha el entrenamiento previo realizado avalado por las décadas de experiencia de Esker.