Las ciudades y gobiernos locales buscan constantemente mejorar sus servicios no urgentes, reconociendo la importancia de soluciones inteligentes y escalables para centros de contacto, clave para optimizar la experiencia del ciudadano. InterVision Systems, LLC, socio de servicios Premier de AWS y socio de entrega de servicios de Amazon Connect, lidera esta transformación con su solución de centro de contacto llamada ConnectIV CX, diseñada específicamente para servicios municipales. Esta innovación ya optimiza la entrega de servicios a través de la automatización impulsada por inteligencia artificial y la participación omnicanal. Sin embargo, InterVision ha identificado oportunidades para mejorar aún más con capacidades avanzadas de inteligencia artificial generativa.
InterVision ha utilizado el programa AWS LLM League para acelerar el desarrollo de IA generativa en centros de contacto no urgentes. Con el inicio de los eventos de la liga en América del Norte, esta iniciativa se convierte en un hito estratégico en la democratización del aprendizaje automático, permitiendo a los socios desarrollar soluciones prácticas de IA generativa para sus clientes.
Los arquitectos de soluciones, ingenieros y equipos de ventas de InterVision participaron en la optimización de modelos de lenguaje a gran escala utilizando Amazon SageMaker AI, específicamente para escenarios de servicio municipal. Esta experiencia permitió a la empresa perfeccionar su solución ConnectIV CX, demostrando cómo los socios de AWS pueden desarrollar y desplegar rápidamente soluciones de IA específicas para un dominio.
El programa AWS LLM League presenta un enfoque innovador para democratizar el aprendizaje automático a través de la habilitación gamificada. Este programa destaca que, con las herramientas y la orientación adecuadas, casi cualquier persona, desde arquitectos de soluciones hasta analistas empresariales, puede afinar y desplegar modelos de IA generativa sin necesidad de una experiencia profunda en ciencia de datos.
La competencia se estructura en tres etapas, comenzando con un taller práctico donde los participantes aprenden a afinar modelos de lenguaje. Posteriormente, pasan por una fase de desarrollo intensivo de modelos, iterando en múltiples enfoques, preparando conjuntos de datos y utilizando técnicas avanzadas. Finalmente, los participantes se someten a un sistema de clasificación donde sus modelos se evalúan basándose en métricas específicas de rendimiento.
El programa culmina en una final interactiva estructurada como un concurso, donde los mejores participantes exhiben sus modelos a través de desafíos en tiempo real. Las respuestas se evalúan mediante un sistema de triple juicio que incluye un panel de expertos, métricas de rendimiento y la participación del público, asegurando que los modelos no solo sean evaluados por su rendimiento técnico, sino también por su practicidad.
El ajuste fino o fine-tuning, un tipo de aprendizaje por transferencia, permite entrenar un modelo preentrenado en nuevos conjuntos de datos sin comenzar desde cero. Este proceso puede producir modelos precisos con conjuntos de datos más pequeños y menos tiempo de entrenamiento. Por ejemplo, un modelo de 3 mil millones de parámetros puede superar a modelos de 70 mil millones en tareas especializadas, requiriendo menos recursos computacionales.
El AWS LLM League adaptó específicamente estos métodos para la solución ConnectIV CX de InterVision, permitiendo un manejo preciso de respuestas específicas de los municipios, ofreciendo costos operativos reducidos y tiempos de respuesta más rápidos para mejorar la experiencia del cliente.
La solución se centra en SageMaker JumpStart, que acelera el proceso de aprendizaje automático. Con JumpStart, los practicantes de ML tienen un entorno de bajo código que simplifica el proceso de ajuste fino y despliegue de modelos personalizados. Este enfoque reducido en complejidad logra un desarrollo y despliegue de modelos IA más eficiente.
Participar en la AWS LLM League brindó a InterVision una vía práctica para mejorar sus capacidades de IA, permitiendo aplicar inmediatamente lo aprendido a desafíos reales relacionados con su solución ConnectIV CX. El formato intensivo del programa resultó altamente efectivo, permitiendo a InterVision comprimir significativamente su ciclo de desarrollo de IA.
Con el conocimiento adquirido, la empresa ha podido enriquecer sus discusiones técnicas con los clientes sobre la implementación de IA generativa, facilitando conversaciones detalladas sobre la adopción de IA en escenarios de servicio al cliente. Esto condujo a la creación de un asistente virtual interno utilizando Amazon Bedrock, sirviendo como prueba de concepto para soluciones similares.
El programa AWS LLM League demuestra cómo la habilitación gamificada puede acelerar las capacidades de IA de los socios mientras impulsa resultados comerciales tangibles. A través de este enfoque, InterVision no solo mejoró sus capacidades técnicas en la afinación de modelos de lenguaje, sino que también aceleró el desarrollo de soluciones de IA prácticas para su entorno ConnectIV CX. A medida que las organizaciones continúan explorando la implementación de IA generativa, la capacidad de desarrollar y desplegar modelos especializados eficientemente se convierte en una prioridad crítica.
