Historias de clientes / Software e Internet / Estados Unidos

2024
Logotipo de DoorDash

Creación de una solución de centro de contacto con IA generativa para DoorDash mediante Amazon Bedrock, Amazon Connect y Claude de Anthropic

Descubra cómo DoorDash creó una solución de centro de contacto de autoservicio con IA generativa mediante Amazon Bedrock, Amazon Connect y Claude de Anthropic.

Multiplicación por 50

de la capacidad de pruebas

Reducción del 50 %

de la latencia de respuesta

2,5 segundos o menos

de latencia de respuesta con Claude 3 Haiku de Anthropic

100 000 llamadas

al día atendidas por una solución de IA generativa

Reducción del 50 %

del tiempo de desarrollo de aplicaciones de IA generativa con Amazon Bedrock

Información general

DoorDash recibe cada día cientos de miles de solicitudes de asistencia a través de su centro de contacto por parte de consumidores, comerciantes y Dashers (contratistas independientes que hacen entregas a través de la plataforma).

Para optimizar la asistencia, DoorDash quería aprovechar el potencial de la inteligencia artificial (IA) generativa para mejorar sus ofertas de autoservicio y la experiencia del usuario. DoorDash colaboró con Amazon Web Services (AWS) a través del programa Centro de innovación de IA generativa de AWS (GenAIIC), que conecta a las empresas con expertos de AWS para implementar soluciones de IA generativa, con el objetivo de crear una solución de centro de contacto con IA generativa de autoservicio y completamente operada por voz que estuvo lista para probarse en directo en solo 2 meses.

Repartidor de DoorDash en escúter: ilustración

Oportunidad | Creación de una solución de centro de contacto con IA generativa para mejorar la experiencia de usuario de millones de Dashers en todo el mundo

DoorDash comenzó en 2013 con la misión de hacer crecer y fortalecer las economías locales de diversas formas: ayudando a las empresas locales a tener éxito, conectando de forma oportuna a los consumidores locales con lo mejor de su vecindario y proporcionando a los Dashers formas flexibles de ganar dinero. A finales de 2023, su base de usuarios había crecido hasta alcanzar más de 37 millones de consumidores activos que utilizaban DoorDash cada mes y más de 2 millones de Dashers activos al mes.

Para satisfacer las necesidades de los consumidores, comerciantes y Dashers, DoorDash utiliza Amazon Connect, un centro de contacto de AWS que se basa en IA. A través de Amazon Connect, DoorDash gestiona un volumen colectivo de cientos de miles de llamadas al día, incluidas las de Dashers que necesitan ayuda con temas habituales que van desde la solución de problemas de la aplicación hasta los registros y las opciones de pago.

Al contactar con el servicio de asistencia, el sistema guía a los usuarios a través de una experiencia de respuesta de voz interactiva (IVR) de autoservicio, que se basa en Amazon Connect y Amazon Lex. De esta forma, las transferencias a agentes de DoorDash se han reducido en un 49 % y las resoluciones en el primer contacto han aumentado un 12 %, lo que ha supuesto una mejor experiencia para los usuarios de DoorDash y un ahorro interanual de 3 millones de USD en costos operativos. Sin embargo, como la mayoría de las llamadas se siguen redirigiendo a los agentes en directo, DoorDash vio la oportunidad de mejorar aún más su oferta de autoservicio. “Queríamos que los Dashers pudieran obtener ayuda con sus preguntas y problemas más comunes de la manera más rápida y eficiente posible para ahorrarles tiempo y esfuerzo y aumentar su confianza en las capacidades de autoservicio de DoorDash”, afirma Chaitanya Hari, jefe de productos del centro de contacto en DoorDash.

Por lo general, los Dashers prefieren llamar al servicio de asistencia en lugar de chatear mientras conducen hacia o desde las ubicaciones de los comerciantes o los consumidores. Confían en la asistencia telefónica para proporcionar ayuda rápida y confiable, lo que hace que la latencia de respuesta en cualquier solución de autoservicio sea doblemente importante. DoorDash necesitaba asegurarse de que los Dashers pudieran pasar el menor tiempo posible hablando por teléfono, por lo que la baja latencia de respuesta se convirtió en un factor clave para la solución telefónica.

Para optimizar la asistencia ofrecida a los Dashers, el equipo del centro de contacto de DoorDash quería utilizar la IA generativa para el autoservicio en Amazon Connect. El equipo buscaba una solución que pudiera implementarse rápidamente y a escala y, al mismo tiempo, mantener unos niveles altos de resolución de problemas y satisfacción del cliente. El equipo eligió como base de su solución Amazon Bedrock, un servicio totalmente administrado que ofrece una selección de modelos fundacionales de alto rendimiento de las principales empresas de IA mediante una sola API.

kr_quotemark

Con AWS, hemos creado una solución que ofrece a los Dashers un acceso confiable a la información que necesitan, cuando la necesitan”.

Chaitanya Hari
Jefe de productos del centro de contacto, DoorDash

Solución | Impulso de la experiencia de IVR de DoorDash mediante servicios de IA generativa

El programa GenAIIC de AWS invirtió en DoorDash y colaboró para diseñar, crear e implementar una solución de IA generativa personalizada para mejorar su asistente de IA de voz existente. Durante 8 semanas, los equipos de DoorDash y GenAIIC revisaron en repetidas ocasiones el diseño y la implementación y desarrollaron una arquitectura de referencia adecuada para las pruebas A/B de producción. La solución basada en Amazon Bedrock redujo el tiempo de desarrollo de aplicaciones de IA generativa en un 50 %.

Para crear la solución, DoorDash eligió usar los modelos de Claude de Anthropic en Amazon Bedrock. Con Amazon Bedrock, DoorDash accedió rápidamente a todos los modelos que necesitaba. Claude desempeñó un papel decisivo en el proyecto gracias a su capacidad de mitigar las alucinaciones y los eventos de inyección de peticiones y de detectar el lenguaje ofensivo. Con el lanzamiento de Claude 3 Haiku, DoorDash logró la precisión y la velocidad que necesitaba para su aplicación de voz y alcanzó una latencia de respuesta de 2,5 segundos o menos. DoorDash no proporciona información de identificación personal a la que se pueda acceder a través de estas soluciones de IA generativa. Además, Amazon Bedrock facilita la seguridad de los datos mediante el cifrado y garantiza que los datos de DoorDash o de sus clientes solo se utilicen en la aplicación de DoorDash.

“El empleo de respuestas generadas por IA para la asistencia telefónica presentaba desafíos únicos que exigían estrategias innovadoras para mejorar los tiempos y la calidad de las respuestas y, así, ofrecer a los Dashers la mejor asistencia posible. Amazon Bedrock demostró cumplir a la perfección nuestros requisitos, lo que nos permitió concentrarnos en ajustar los detalles más sutiles de la solución”, señala Vraj Shah, ingeniero jefe del proyecto en DoorDash.  

El acceso a una amplia base de conocimientos fue otro factor importante para la solución de autoservicio. Cuanto más amplia y diversa sea la base de conocimientos, más eficaz será la solución. DoorDash agregó datos de su centro de ayuda que está disponible para el público a fin de usar la generación aumentada por recuperación (RAG), una técnica que obtiene datos de los orígenes de la empresa y que enriquece la petición para ofrecer respuestas más pertinentes y precisas a los Dashers.

Para indexar el contenido existente, utilizó Bases de conocimiento de Amazon Bedrock, una capacidad totalmente administrada que ayuda a las organizaciones a implementar todo el flujo de trabajo de la RAG, desde la ingesta hasta la recuperación y el aumento de peticiones, sin tener que crear integraciones personalizadas con los orígenes de datos ni administrar los flujos de datos. Bases de conocimiento de Amazon Bedrock se encargó del trabajo de backend de DoorDash.

Figura 1. Arquitectura de la solución de RAG del centro de contacto con análisis de conversaciones

Figura 1. Arquitectura de la solución de RAG del centro de contacto con análisis de conversaciones

DoorDash también aumentó la capacidad de probar la solución con la ayuda del programa GenAIIC. Anteriormente, el equipo tenía que sacar a los agentes del centro de contacto de las colas de ayuda para completar una pequeña cantidad de casos de pruebas manuales por hora. Con Amazon SageMaker, que los desarrolladores utilizan para crear, entrenar e implementar modelos de machine learning, DoorDash creó un marco de pruebas y evaluación que extrajo rápidamente información de las pruebas A/B y evaluó las principales métricas de éxito a escala. Este marco ayuda a DoorDash a completar miles de pruebas automatizadas por hora (una capacidad 50 veces mayor) y a evaluar semánticamente las respuestas comparándolas con datos reales.

Al gestionar automáticamente las consultas comunes de los Dashers, DoorDash ha mejorado los flujos de trabajo de autoservicio y ha aumentado la velocidad de resolución de problemas, lo que ayuda a acelerar el tiempo de entrega y a mejorar la productividad y la satisfacción de los Dashers. Al resolver las preguntas habituales con IA generativa, los agentes en directo de DoorDash tienen más tiempo para resolver problemas de mayor complejidad que se benefician de la resolución humana de problemas.

Figura 2. Pruebas automatizadas

Figura 2. Pruebas automatizadas

Resultado | Lanzamiento de la solución de DoorDash y expansión a nuevos casos de uso

Tras completar con éxito una prueba de la solución de IA generativa a principios de 2024, DoorDash ha completado la implementación de las nuevas opciones de autoservicio para todos los Dashers. Actualmente, la solución atiende cientos de miles de llamadas de asistencia de Dashers al día y ha reducido de forma importante y sustancial el volumen de llamadas para consultas de asistencia relacionadas con los Dashers. La solución también ha reducido la cantidad de derivaciones a agentes en directo en miles por día y ha reducido la cantidad de tareas de agentes en directo que se necesitan para resolver las consultas de asistencia.

Dado el éxito inicial de la implementación, el equipo está trabajando para agregar más funciones a la solución, ampliar el tamaño de las bases de conocimiento disponibles para que la solución extraiga información e incorporar el servicio del flujo de trabajo de logística basado en eventos de DoorDash para ofrecer asistencia en materia de preguntas y respuestas y tomar medidas en nombre del usuario.

“Con AWS y Claude de Anthropic, hemos creado una solución que ofrece a los Dashers un acceso confiable y fácil de entender a la información que necesitan, cuando la necesitan”, afirma Hari. “Esto genera un impacto positivo en cascada en nuestros usuarios y en la plataforma en su conjunto y esperamos expandirnos a nuevos casos de uso en el futuro”.

Acerca de DoorDash

DoorDash es una plataforma de comercio local que se dedica a ayudar a los comerciantes a prosperar en la economía de conveniencia al ofrecer a los consumidores acceso a más servicios de sus comunidades y proporcionar trabajos que las fortalecen.

Chaitanya Hari

Chaitanya Hari

Jefe de producto del centro de contacto y voz, DoorDash

En su cargo, Chaitanya encabeza el avance estratégico y tecnológico de los sistemas de voz de DoorDash en todas las aplicaciones de ventas y asistencia, entre otros ámbitos. Se esfuerza constantemente por ir más allá de los límites de la tecnología de centros de contacto en beneficio de DoorDash y, para ello, se aprovecha de los avances más recientes en materia de IA para mejorar la eficiencia operativa, mejorar la economía general de las unidades de DoorDash y, en última instancia, crear una experiencia de cliente excelente.

Vraj Shah

Vraj Shah

Desarrollador de Connect, DoorDash

Vraj es un desarrollador del equipo de voz de DoorDash. Tiene una amplia experiencia en las tecnologías de AWS (especialmente en Amazon Connect) y la utiliza para conseguir avances en la tecnología de centros de contacto de DoorDash. Ha diseñado e implementado soluciones que han sido la clave para aumentar la excelencia operativa, mejorar la productividad de los agentes y mejorar la satisfacción de los clientes. Esto ha ayudado a proporcionar una experiencia personalizada y fluida a los clientes, lo que se ha traducido en una mayor satisfacción para los clientes y un mayor ahorro de costos para la empresa.

Servicios de AWS utilizados

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que ofrece una selección de modelos fundacionales (FM) de alto rendimiento de las principales empresas de IA y un amplio conjunto de funcionalidades que necesita para crear aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad e IA responsable.

Más información »

Amazon Connect

Transforme su experiencia de cliente (CX) a escala con Amazon Connect, un centro de contacto de AWS que se basa en IA.

Más información »

Amazon Lex

Amazon Lex es un servicio de inteligencia artificial (IA) completamente administrado con modelos avanzados de lenguaje natural que sirve para diseñar, crear, probar y desplegar interfaces de conversación en las aplicaciones.

Más información »

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado que reúne un amplio conjunto de herramientas para permitir el machine learning (ML) de alto rendimiento y bajo costo para cualquier caso de uso. 

Más información »

Centro de innovación de IA generativa de AWS

Se trata de un programa que lo conecta con expertos en ciencia y estrategia de AWS con una amplia experiencia en técnicas de IA, ML e IA generativa para imaginar nuevas aplicaciones de IA generativa que satisfagan sus necesidades, identificar nuevos casos de uso en función del valor empresarial e integrar la IA generativa en sus aplicaciones y flujos de trabajo existentes.

Más información »

Más historias de clientes de IA generativa

Showing results: 1-4
Total results: 254

no se encontraron elementos 

1 64

Comenzar

Organizaciones de todos los tamaños y de todos los sectores transforman sus negocios y cumplen sus misiones todos los días con AWS. Contacte nuestros expertos y comience hoy mismo su propia jornada en AWS.