EUATecnologia e telecomunicações2025 – em andamento

AT&T

Agentes de atendimento do Ask AT&T com modelos ajustados

NVIDIA informou precisão de respostas até 40% maior depois que a AT&T treinou mais seus agentes de IA

Com resultadosCaso de cliente do fornecedorFornecedor ↗

Problema

Os custos de computação e os tempos de resposta estavam subindo. Quase 10.000 documentos mudavam várias vezes por semana, o que dificultava manter precisas as respostas dos modelos.

Abordagem

A AT&T e a Quantiphi usaram o NVIDIA NeMo e o NIM para preparar dados, ajustar modelos e avaliar os resultados repetidamente. O Mistral 7B teve o melhor desempenho entre os modelos testados. Os agentes usaram recuperação de informação para acessar documentos atuais.

Números principais

Up to 40%Melhora na precisão das respostas do agente após treinamento adicionalCaso de cliente do fornecedor[1]

84%redução do custo de análise do call center, segundo a NVIDIACaso de cliente do fornecedor[1]

Lição

A AT&T combinou o ajuste fino dos modelos com avaliação repetida e recuperação de documentos atuais.

Categorias

Porte: Grande empresa
Setor: Tecnologia e telecomunicações
Função empresarial: Atendimento ao cliente TI e P&D
Tipo de inovação: Inovação de processos
Tecnologia de IA: Agentes de IA IA generativa
Forma de adoção: Codesenvolvimento com parceiros
Objetivo: Qualidade e riscos Redução de custos
Evidência: Caso de cliente do fornecedor

Fontes

AT&T drives AI agents with NeMo
NVIDIA2025Publicação do fornecedor

Resumos das fontes

[1]NVIDIA2025

A NVIDIA informou que a AT&T ajustou modelos de seus agentes de atendimento com o NeMo e o NIM. Relatou precisão de respostas até 40% maior após treinamento adicional e redução de 84% no custo de análise do call center.

Os detalhes completos estão disponíveis nas fontes originais.

Adicionado em 25 de out. de 2026 · Atualizado em 25 de out. de 2026