Ertas para Soporte al Cliente

Ajusta modelos de IA con tus conversaciones reales de soporte para que resuelvan tickets con precisión — no con respuestas genéricas que evaden todo.

The Challenge

Los equipos de soporte al cliente se ahogan en volumen de tickets mientras luchan por mantener la calidad. Los chatbots genéricos de IA prometen alivio pero consistentemente decepcionan — alucinan características de producto que no existen, dan pasos de solución de problemas incorrectos con total confianza y escalan a agentes humanos a tasas tan altas que la automatización apenas mueve la aguja. La causa raíz es simple: estos modelos nunca han visto tu documentación de producto, tus runbooks internos ni los miles de casos límite matizados que tus agentes senior han aprendido a manejar.

El problema se profundiza a medida que los productos se vuelven más complejos. Cada nueva funcionalidad, cambio de precios o integración añade otra superficie donde un modelo genérico fallará. Los pipelines RAG ayudan pero introducen sus propios problemas de fiabilidad — artefactos de fragmentación, fallos de recuperación y desbordamientos de ventana de contexto que degradan la calidad de las respuestas de forma impredecible. Los líderes de soporte necesitan IA que genuinamente comprenda su producto a la profundidad de un agente entrenado, no un sistema que hace coincidencia de patrones contra fragmentos recuperados y espera lo mejor.

The Solution

Ertas transforma tu mejor conocimiento de soporte en un modelo de IA construido a medida. Con Studio, los equipos de operaciones de soporte pueden ajustar modelos directamente con historiales de tickets resueltos, bases de conocimiento internas y pares de preguntas y respuestas curados exportados como datasets JSONL. El modelo resultante no solo recupera documentación relevante — ha internalizado la lógica de tu producto, terminología y árboles de decisión de solución de problemas, produciendo respuestas que igualan la calidad de tus mejores agentes humanos.

Ertas Cloud despliega estos modelos de soporte ajustados como endpoints de inferencia siempre activos que se integran directamente con tu plataforma de helpdesk vía REST API. Como los modelos son compactos (7B-14B parámetros) y optimizados con cuantización GGUF, los tiempos de respuesta se mantienen por debajo de 500ms incluso en picos de volumen de tickets. A medida que tu producto evoluciona, Studio facilita el reentrenamiento con datos frescos de tickets y el despliegue de modelos actualizados con cero tiempo de inactividad — manteniendo el conocimiento de tu agente de IA tan actualizado como tus últimas notas de versión.

Key Features

Studio

Entrenamiento de Modelo Ajustado para Soporte

Importa tickets resueltos, macros y artículos de base de conocimiento como datos de entrenamiento JSONL en Studio. Ajusta con adaptadores LoRA para que el modelo aprenda la terminología específica de tu producto, los modos de fallo comunes y las rutas de resolución preferidas — no frases genéricas de servicio al cliente.

Hub

Modelos Base Conversacionales

Comienza desde la selección curada de Hub de modelos base optimizados para instrucciones y chat. Filtra por licencia, soporte de idiomas y cantidad de parámetros para encontrar la base adecuada para tu caso de uso de soporte — desde modelos ligeros de 7B para FAQ simples hasta modelos de 14B para solución de problemas complejos.

Cloud

Servicio de Baja Latencia

Despliega en Cloud con inferencia cuantizada en GGUF para tiempos de respuesta menores a 500ms. Configura autoescalado para manejar picos de tickets, establece despliegues canary para actualizaciones seguras del modelo y monitorea la calidad de resolución a través de paneles de análisis integrados.

Vault

Protección de Datos de Conversación

Vault detecta y redacta automáticamente PII — direcciones de email, números de teléfono, IDs de cuenta — de los datasets de entrenamiento antes de que lleguen al modelo. Las políticas de retención aseguran que los datos de conversación se purguen según lo programado, y los registros de acceso proporcionan un rastro de auditoría claro para revisiones de privacidad.

Example Workflow

El equipo de soporte de una empresa SaaS exporta 100,000 tickets resueltos de Zendesk como un dataset JSONL, filtrando tickets con altas puntuaciones CSAT y resoluciones verificadas. El dataset se sube a Vault, que escanea y redacta PII de clientes. En Studio, el equipo selecciona un modelo Llama 3 8B ajustado para instrucciones de Hub y ejecuta un trabajo de fine-tuning con LoRA enfocado en los dominios de solución de problemas y gestión de cuentas de la empresa. Después de la validación contra un conjunto reservado de 5,000 tickets, el modelo alcanza un 87% de precisión en auto-resolución — comparado con el 34% de su chatbot anterior basado en RAG. El modelo se despliega vía Cloud como un endpoint REST integrado con su webhook de Zendesk, manejando tickets de nivel 1 de forma autónoma y escalando solo cuando las puntuaciones de confianza caen por debajo del umbral. Los costos mensuales de soporte disminuyen un 35% mientras que el tiempo promedio de primera respuesta baja de 4 horas a menos de 10 segundos.

Compliance & Security

Las conversaciones de soporte frecuentemente contienen PII de clientes incluyendo nombres, emails y detalles de cuenta. El pipeline de detección y redacción automática de PII de Vault debe aplicarse a todos los datos de entrenamiento antes del fine-tuning. Las organizaciones sujetas a requisitos de GDPR, CCPA o SOC 2 pueden configurar las políticas de retención y controles de acceso de Vault para cumplir con sus obligaciones de cumplimiento específicas.