Estados UnidosTecnología y telecomunicaciones2025 – en cursoAT&T
Agentes de atención al cliente Ask AT&T con modelos ajustados
NVIDIA comunicó una precisión de las respuestas hasta un 40% mayor después de que AT&T entrenara más a sus agentes de IA
Problema
Los costes de computación y los tiempos de respuesta aumentaban. Casi 10.000 documentos cambiaban varias veces por semana, lo que dificultaba mantener la precisión de las respuestas de los modelos.
Enfoque
AT&T y Quantiphi utilizaron NVIDIA NeMo y NIM para preparar los datos, ajustar los modelos y evaluar los resultados de forma repetida. Mistral 7B obtuvo el mejor rendimiento entre los modelos probados. Los agentes recurrieron a la recuperación de información para acceder a los documentos vigentes.
Cifras clave
Conclusión
AT&T combinó el ajuste fino de los modelos con evaluaciones repetidas y la recuperación de documentos actualizados.
Categorías
- Tamaño
- Gran empresa
- Función empresarial
- Atención al clienteTI e I+D
- Tipo de innovación
- Innovación de procesos
- Tecnología de IA
- Agentes de IAIA generativa
- Adopción
- Desarrollo conjunto con socios
- Respaldo
- Caso de cliente del proveedor
Fuentes
Resúmenes de fuentes
NVIDIA informó de que AT&T ajustó modelos para sus agentes de atención al cliente con NeMo y NIM. Comunicó una precisión de las respuestas hasta un 40% mayor tras el entrenamiento adicional y una reducción del 84% del coste del análisis del centro de atención telefónica.
La información completa figura en las fuentes originales.