Customer Experiences with Contact Center AI

Acerca de este curso

En la presente formación el alumno aprenda a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de conversación con el cliente utilizando la Inteligencia Artificial del Centro de Contacto (CCAI).

También aprenderá algunas de las mejores prácticas para integrar soluciones conversacionales con su software de centro de contacto existente, establecer un marco para la asistencia de agentes humanos e implementar soluciones de manera segura y a escala.

A quién va dirigido

Objetivos del curso

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

• Defina qué es Google Contact Center AI.
• Explique cómo se puede utilizar Dialogflow en aplicaciones de centros de contacto.
• Describe cómo se usa la comprensión del lenguaje natural (NLU) para habilitar las conversaciones de Dialogflow.
• Implementar un agente virtual de chat.
• Implementar un agente virtual de voz.
• Describa las opciones para almacenar parámetros y cumplir con las solicitudes de los usuarios.
• Implementar un agente virtual en producción.
• Identificar las mejores prácticas para el diseño y la implementación de agentes virtuales.
• Identificar aspectos clave, como la seguridad y el cumplimiento en el contexto de los centros de contacto.

Contenidos

Módulo 1: Descripción general de la IA del centro de contacto

• Defina qué es Contact Center AI (CCAI) y qué puede hacer por los centros de contacto.
• Identifique cada componente de la arquitectura CCAI: reconocimiento de voz, flujo de diálogo, síntesis de voz, asistencia de agente e información.
• Describa el papel que juega cada componente en una solución CCAI.

Módulo 2: Experiencias conversacionales

• Enumere los principios básicos de una experiencia conversacional.
• Explique el papel de los agentes virtuales de conversación en una experiencia de conversación.
• Exprese cómo STT (voz a texto) puede determinar la calidad de una experiencia de conversación.
• Demuestre y pruebe cómo la adaptación de voz puede mejorar la precisión del reconocimiento de voz del agente.
• Reconocer las diferentes técnicas de NLU (comprensión del lenguaje natural) y NLP (procesamiento del lenguaje natural) y el papel que desempeñan en las experiencias de conversación.
• Explica los diferentes elementos de una conversación (intenciones, entidades, etc.).
• Utilice el análisis de sentimientos para ayudar a lograr una experiencia de conversación de mayor calidad.
• Mejore las experiencias de conversación eligiendo diferentes voces TTS (Wavenet vs. Estándar).
• Modifica la velocidad y el tono de una voz sintetizada.
• Describe cómo aprovechar SSML para modificar el tono y el énfasis de un pasaje sintetizado.

Módulo 3: Fundamentos de la creación de conversaciones con Dialogflow

• Identifique los roles de los usuarios y sus recorridos.
• Escriba personas para agentes y usuarios virtuales.
• Modele las interacciones entre el usuario y el agente.
• Enumere los elementos básicos de la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Cree un agente virtual para manejar los viajes de los usuarios identificados.
• Entrena el modelo de NLU a través de la consola de Dialogflow.
• Defina y pruebe las intenciones de un agente básico.
• Entrene al agente para manejar escenarios de usuarios esperados e inesperados.
• Reconocer los diferentes tipos de entidades y cuándo utilizarlas.
• Crea entidades.
• Definir y probar entidades en un agente básico.
• Implemente el llenado de espacios con la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Describe cuándo se puede utilizar Mega Agent.
• Demuestre cómo agregar acceso a una base de conocimientos para que su agente virtual responda las preguntas de los clientes directamente desde las preguntas frecuentes de la empresa.

Módulo 4: Mantener el contexto en una conversación

• Crea intenciones de seguimiento.
• Reconozca los escenarios en los que se debe utilizar el contexto.
• Identificar los posibles estados de un contexto (contexto activo o inactivo).
• Implementar diálogos usando contextos de entrada y salida.

Módulo 5: Pasar de un agente de chat a un agente de voz

• Describe dos formas en que el tipo de medio cambia la conversación.
• Configure la puerta de enlace de telefonía para realizar pruebas.
• Pruebe un agente de voz básico.
• Modifica la voz del agente.
• Muestre cómo los diferentes tipos de medios pueden tener diferentes respuestas.
• Tenga en cuenta las modificaciones necesarias al pasar a producción.
• Tenga en cuenta la integración de telefonía para voz en un entorno de producción.

Módulo 6: Tomar acciones con satisfacción

• Definir el rol del cumplimiento con respecto a Contact Center AI.
• Caracterice lo que debe recopilarse para cumplir con una solicitud.
• Identifique los sistemas backend existentes en la infraestructura del cliente.
• Utilice Firestore para almacenar asignaciones devueltas de funciones.
• Aprecie que la interacción con el almacenamiento de datos de los clientes variará según sus almacenes de datos.
• Implementa el cumplimiento con Cloud Functions.
• Implemente el cumplimiento usando Python en AppEngine.
• Describe el uso de Apigee para la implementación de aplicaciones.

Módulo 7: Prueba y registro

• Depura un agente virtual probando la precisión de la intención.
• Depurar el cumplimiento probando las diferentes funciones e integraciones con sistemas backend a través de llamadas a API.
• Implemente el control de versiones para lograr una colaboración más escalable.
• Registra conversaciones usando Cloud Logging.
• Reconocer las formas en que se pueden realizar las auditorías.

Módulo 8: Asistencia inteligente para agentes activos

• Reconozca los casos de uso en los que Agent Assist agrega valor.
• Identificar, recopilar y seleccionar documentos para la construcción de la base de conocimientos.
• Establezca bases de conocimientos.
• Describe cómo funciona FAQ Assist.
• Describe cómo funciona Document Assist.
• Describe cómo funciona la interfaz de usuario de Agent Assist.
• Describe cómo funciona Dialogflow Assist.
• Describe cómo funciona la Smart Reply.
• Describe cómo funciona la extracción de entidades en tiempo real.

Módulo 9: Extracción de conocimientos a partir de grabaciones

• Analice grabaciones de audio utilizando Speech Analytics Framework (SAF).

Módulo 10: Integración de un agente virtual con terceros

• Utilice la API de Dialogflow para crear y modificar el agente virtual mediante programación.
• Describa los protocolos de conectividad: gRPC, REST, terminales SIP y números de teléfono a través de PSTN.
• Reemplace la detección de intenciones de cabeza existente en IVR con intenciones de Dialogflow.
• Describe la integración del agente virtual con el Asistente de Google.
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas de mensajería.
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas CRM (como Salesforce y Zendesk).
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas de comunicación empresarial (como Genesys, Avaya, Cisco y Twilio).
• Explique la capacidad que tienen los proveedores de telefonía para identificar a la persona que llama y cómo eso puede modificar el diseño del agente.
• Incorporar funciones de IVR en el agente virtual.

Módulo 11: Gestión del medio ambiente

• Cree versiones en borrador y publicadas de su agente virtual.
• Crea entornos donde se publicará tu agente virtual.
• Cargue una versión guardada de su agente virtual en Draft.
• Cambie la versión que se carga en un entorno.

Módulo 12: Métodos de cumplimiento de las regulaciones federales

• Describa dos formas en que se puede implementar la seguridad en una integración de AI de Contact Center.
• Identifique las medidas de cumplimiento actuales y los escenarios donde se necesita el cumplimiento.

Módulo 13: Mejores prácticas para agentes virtuales

• Convierta los árboles de decisiones y la coincidencia de patrones en un diseño conversacional inteligente.
• Reconocer situaciones que requieren escalada a un agente humano.
• Admite múltiples plataformas, dispositivos, idiomas y dialectos.
• Utilice los análisis integrados de Diagflow para evaluar el estado del agente virtual.
• Realice la validación del agente a través de la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Supervise las conversaciones y Agent Assist.
• Instituya un marco de DevOps y control de versiones para el desarrollo y mantenimiento de agentes.
• Considere habilitar la corrección ortográfica para aumentar la precisión del agente virtual.

Módulo 14: Resumen del curso

• Recapitular lo que se cubrió durante este curso.