DTDC Express Limited, uno de los líderes en logística express en India, ha dado un significativo paso hacia la modernización de sus servicios. La compañía ha mejorado su asistente de logística, DIVA, integrando inteligencia artificial generativa con Amazon Bedrock. Esta innovadora actualización responde a la necesidad de superar las limitaciones del anterior sistema, que dificultaba la interacción natural con los clientes, lo que afectaba negativamente la resolución de problemas y la satisfacción del usuario.
Para abordar este desafío, DTDC se asoció con ShellKode, un socio especializado en soluciones tecnológicas avanzadas de AWS. Juntos, han desarrollado DIVA 2.0, un asistente inteligente que ahora puede comprender mejor el contexto y gestionar consultas complejas en lenguaje natural. Este avance tecnológico permite a DIVA 2.0 proporcionar respuestas precisas y personalizadas, reduciendo drásticamente la necesidad de intervención humana.
La arquitectura modulable y escalable del nuevo sistema ha optimizado el flujo de trabajo, permitiendo que los clientes realicen consultas sobre seguimiento de envíos, tarifas y disponibilidad de servicios de manera más intuitiva. Utilizando servicios de AWS como Amazon CloudFront y Amazon RDS, los datos se procesan en tiempo real, mejorando la rapidez y precisión de las respuestas.
El impacto ha sido significativo: DIVA 2.0 logra entender y responder consultas con una precisión del 93%, reduciendo el volumen de preguntas gestionadas por el equipo de atención al cliente en un 51.4%. Esto no solo optimiza el tiempo de respuesta, sino que permite al personal atender cuestiones más críticas, incrementando la eficiencia general.
Esta colaboración marca un precedente sobre cómo la inteligencia artificial puede transformar las interacciones y operatividad en el sector logístico. La adopción de tecnologías como Amazon Bedrock demuestra el compromiso de DTDC por mejorar su servicio y adaptar su oferta a las crecientes demandas del mercado, garantizando así una atención al cliente de primer nivel.
