El correo electrónico continúa siendo un componente esencial de la comunicación para las empresas, especialmente en departamentos como Recursos Humanos (RRHH), donde la necesidad de responder consultas consume una cantidad significativa de tiempo y recursos. La tarea de contestar manualmente cada correo puede resultar no solo agotadora sino también ineficiente, con potenciales demoras en la respuesta que pueden generar insatisfacción.
Con el objetivo de mejorar esta dinámica, la utilización de inteligencia artificial generativa se posiciona como una solución clave para optimizar la gestión y automatización de correos electrónicos. Esta tecnología permite que las empresas automaticen respuestas a consultas comunes, liberando a los empleados para que se concentren en los casos más complejos, lo que a su vez mejora la productividad global.
Una herramienta tecnológica que está ganando protagonismo es la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Al combinarla con bases de conocimiento, se mejora la precisión de las respuestas automatizadas. Integrando modelos de recuperación y generación, se accede a bases de datos para crear respuestas precisas y contextualmente relevantes. Este sistema asegura que las respuestas no solo sean pertinentes sino también verídicas y consistentes, aumentando la confianza en la comunicación.
Un ejemplo de esta automatización es la integración de Amazon Bedrock Knowledge Bases junto con Amazon Simple Email Service (Amazon SES). A través de estos servicios, es posible personalizar respuestas en función de la información de una empresa específica. Amazon Bedrock Knowledge Bases utiliza modelos de base (FMs, por sus siglas en inglés) que se nutren de fuentes de datos internas para lograr mayor precisión y relevancia en las respuestas que se generan. Por otro lado, Amazon SES simplifica el envío y recepción de correos electrónicos utilizando direcciones y dominios propios.
El proceso que subyace a este sistema implica dos principales flujos de trabajo: la ingesta de datos y la generación de texto. Inicialmente, la información se transforma en incrustaciones semánticas almacenadas en una base de datos vectorial. En la fase de generación de texto, se comparan las similitudes vectoriales para seleccionar el contenido documental más relevante, lo que se traduce en respuestas más fundadas y precisas.
Amazon Bedrock facilita este enfoque mediante la oferta de bases de conocimiento gestionadas que almacenan datos de manera semántica, simplificando el despliegue y manejo de estas soluciones y permitiendo a los desarrolladores centrarse en crear aplicaciones sin preocuparse por la gestión de la infraestructura.
Este sistema automatizado de respuesta a correos electrónicos promete revolucionar la comunicación dentro de las empresas, particularmente en RRHH, al reducir los tiempos de respuesta y liberar recursos para asuntos más estratégicos. Esto supone un avance significativo en la eficiencia operacional, al tiempo que ofrece respuestas exactas y personalizadas a los usuarios, fortaleciendo la relación entre la empresa y sus clientes.
