Obtener un agente de CX en vivo es solo el primer paso. El trabajo más difícil comienza cuando los clientes reales lo están utilizando. Nuestra nueva guía analiza cómo los equipos de Lyft, Vodafone y LATAM Airlines ejecutan agentes de CX en producción.

Cubre cómo evalúan las respuestas, monitorean fallos y usan conversaciones en producción para mejorar el sistema con el tiempo. Aprenderá cómo: Mantener la calidad de los prompts que no ralenticen el desarrollo; Integrar observabilidad en el agente desde el principio; Capturar modos de fallo antes de que afecten a más clientes; Convertir conversaciones de clientes en señales útiles para soporte, producto y operaciones; Elegir arquitecturas que resistan flujos de trabajo reales de CX. MCP es un protocolo de código abierto.

Conecta modelos de IA a herramientas y fuentes de datos externas. Estas pueden ser API, bases de datos o aplicaciones como Gmail, Slack o Git Hub. En lugar de escribir la integración usted misma o hacerlo para cada una de estas aplicaciones por separado, MCP básicamente le brinda una forma estándar de conectarse a estos sistemas.

En RAG, el modelo recupera información fresca cuando llega una consulta. Y esto es por qué el modelo no tiene que inventarse por sí mismo, sino que recupera la información fresca de fuentes de datos externas, como documentos, PDFs y bases de datos, para dar la respuesta más actualizada al prompt. Un agente de IA es en cierto modo un sistema de IA donde el agente ejecuta tareas de forma autónoma y toma decisiones.

Y asegurarse de que todo funcione bien, en lugar de un chatbot, que realmente es una interacción de solicitud-respuesta.