Customer Experiences with Contact Center AI

Módulo 1: Descripción general de la IA del centro de contacto

• Defina qué es Contact Center AI (CCAI) y qué puede hacer por los centros de contacto.
• Identifique cada componente de la arquitectura CCAI: reconocimiento de voz, flujo de diálogo, síntesis de voz, asistencia de agente e información.
• Describa el papel que juega cada componente en una solución CCAI.

Módulo 2: Experiencias conversacionales

• Enumere los principios básicos de una experiencia conversacional.
• Explique el papel de los agentes virtuales de conversación en una experiencia de conversación.
• Exprese cómo STT (voz a texto) puede determinar la calidad de una experiencia de conversación.
• Demuestre y pruebe cómo la adaptación de voz puede mejorar la precisión del reconocimiento de voz del agente.
• Reconocer las diferentes técnicas de NLU (comprensión del lenguaje natural) y NLP (procesamiento del lenguaje natural) y el papel que desempeñan en las experiencias de conversación.
• Explica los diferentes elementos de una conversación (intenciones, entidades, etc.).
• Utilice el análisis de sentimientos para ayudar a lograr una experiencia de conversación de mayor calidad.
• Mejore las experiencias de conversación eligiendo diferentes voces TTS (Wavenet vs. Estándar).
• Modifica la velocidad y el tono de una voz sintetizada.
• Describe cómo aprovechar SSML para modificar el tono y el énfasis de un pasaje sintetizado.

Módulo 3: Fundamentos de la creación de conversaciones con Dialogflow

• Identifique los roles de los usuarios y sus recorridos.
• Escriba personas para agentes y usuarios virtuales.
• Modele las interacciones entre el usuario y el agente.
• Enumere los elementos básicos de la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Cree un agente virtual para manejar los viajes de los usuarios identificados.
• Entrena el modelo de NLU a través de la consola de Dialogflow.
• Defina y pruebe las intenciones de un agente básico.
• Entrene al agente para manejar escenarios de usuarios esperados e inesperados.
• Reconocer los diferentes tipos de entidades y cuándo utilizarlas.
• Crea entidades.
• Definir y probar entidades en un agente básico.
• Implemente el llenado de espacios con la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Describe cuándo se puede utilizar Mega Agent.
• Demuestre cómo agregar acceso a una base de conocimientos para que su agente virtual responda las preguntas de los clientes directamente desde las preguntas frecuentes de la empresa.

Módulo 4: Mantener el contexto en una conversación

• Crea intenciones de seguimiento.
• Reconozca los escenarios en los que se debe utilizar el contexto.
• Identificar los posibles estados de un contexto (contexto activo o inactivo).
• Implementar diálogos usando contextos de entrada y salida.

Módulo 5: Pasar de un agente de chat a un agente de voz

• Describe dos formas en que el tipo de medio cambia la conversación.
• Configure la puerta de enlace de telefonía para realizar pruebas.
• Pruebe un agente de voz básico.
• Modifica la voz del agente.
• Muestre cómo los diferentes tipos de medios pueden tener diferentes respuestas.
• Tenga en cuenta las modificaciones necesarias al pasar a producción.
• Tenga en cuenta la integración de telefonía para voz en un entorno de producción.

Módulo 6: Tomar acciones con satisfacción

• Definir el rol del cumplimiento con respecto a Contact Center AI.
• Caracterice lo que debe recopilarse para cumplir con una solicitud.
• Identifique los sistemas backend existentes en la infraestructura del cliente.
• Utilice Firestore para almacenar asignaciones devueltas de funciones.
• Aprecie que la interacción con el almacenamiento de datos de los clientes variará según sus almacenes de datos.
• Implementa el cumplimiento con Cloud Functions.
• Implemente el cumplimiento usando Python en AppEngine.
• Describe el uso de Apigee para la implementación de aplicaciones.

Módulo 7: Prueba y registro

• Depura un agente virtual probando la precisión de la intención.
• Depurar el cumplimiento probando las diferentes funciones e integraciones con sistemas backend a través de llamadas a API.
• Implemente el control de versiones para lograr una colaboración más escalable.
• Registra conversaciones usando Cloud Logging.
• Reconocer las formas en que se pueden realizar las auditorías.

Módulo 8: Asistencia inteligente para agentes activos

• Reconozca los casos de uso en los que Agent Assist agrega valor.
• Identificar, recopilar y seleccionar documentos para la construcción de la base de conocimientos.
• Establezca bases de conocimientos.
• Describe cómo funciona FAQ Assist.
• Describe cómo funciona Document Assist.
• Describe cómo funciona la interfaz de usuario de Agent Assist.
• Describe cómo funciona Dialogflow Assist.
• Describe cómo funciona la Smart Reply.
• Describe cómo funciona la extracción de entidades en tiempo real.

Módulo 9: Extracción de conocimientos a partir de grabaciones

• Analice grabaciones de audio utilizando Speech Analytics Framework (SAF).

Módulo 10: Integración de un agente virtual con terceros

• Utilice la API de Dialogflow para crear y modificar el agente virtual mediante programación.
• Describa los protocolos de conectividad: gRPC, REST, terminales SIP y números de teléfono a través de PSTN.
• Reemplace la detección de intenciones de cabeza existente en IVR con intenciones de Dialogflow.
• Describe la integración del agente virtual con el Asistente de Google.
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas de mensajería.
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas CRM (como Salesforce y Zendesk).
• Describir la integración de agentes virtuales con plataformas de comunicación empresarial (como Genesys, Avaya, Cisco y Twilio).
• Explique la capacidad que tienen los proveedores de telefonía para identificar a la persona que llama y cómo eso puede modificar el diseño del agente.
• Incorporar funciones de IVR en el agente virtual.

Módulo 11: Gestión del medio ambiente

• Cree versiones en borrador y publicadas de su agente virtual.
• Crea entornos donde se publicará tu agente virtual.
• Cargue una versión guardada de su agente virtual en Draft.
• Cambie la versión que se carga en un entorno.

Módulo 12: Métodos de cumplimiento de las regulaciones federales

• Describa dos formas en que se puede implementar la seguridad en una integración de AI de Contact Center.
• Identifique las medidas de cumplimiento actuales y los escenarios donde se necesita el cumplimiento.

Módulo 13: Mejores prácticas para agentes virtuales

• Convierta los árboles de decisiones y la coincidencia de patrones en un diseño conversacional inteligente.
• Reconocer situaciones que requieren escalada a un agente humano.
• Admite múltiples plataformas, dispositivos, idiomas y dialectos.
• Utilice los análisis integrados de Diagflow para evaluar el estado del agente virtual.
• Realice la validación del agente a través de la interfaz de usuario de Dialogflow.
• Supervise las conversaciones y Agent Assist.
• Instituya un marco de DevOps y control de versiones para el desarrollo y mantenimiento de agentes.
• Considere habilitar la corrección ortográfica para aumentar la precisión del agente virtual.

Módulo 14: Resumen del curso

• Recapitular lo que se cubrió durante este curso.