Para la plataforma HR & IT Helpdesk Chatbot con Transcripción de Audio, este flujo de trabajo automatizado permite a los empleados interactuar con un chatbot que responde preguntas sobre políticas internas y soporte técnico. Al integrar documentos PDF como base de conocimiento, el chatbot utiliza inteligencia artificial para proporcionar respuestas precisas y rápidas, mejorando la eficiencia en la atención al cliente. Además, puede manejar mensajes de texto y voz, transcribiendo automáticamente las consultas de audio, lo que garantiza una experiencia de usuario fluida y accesible.
- Departamentos de Recursos Humanos (RRHH): Para gestionar consultas sobre políticas internas y procedimientos de manera eficiente.
- Equipos de TI: Para proporcionar asistencia técnica rápida a los empleados mediante un chatbot automatizado.
- Organizaciones con una alta carga de consultas: Ideal para empresas que reciben un gran volumen de preguntas de los empleados y necesitan respuestas rápidas y precisas.
- Desarrolladores e Integradores: Aquellos que buscan implementar soluciones de automatización en sus sistemas de gestión de recursos humanos y tecnología de la información.
- Falta de Acceso Rápido a la Información: Permite a los empleados acceder rápidamente a políticas y procedimientos internos sin necesidad de intervención manual.
- Carga de Trabajo en el Soporte: Reduce la carga de trabajo del personal de RRHH y TI al automatizar respuestas a preguntas comunes.
- Inconsistencia en las Respuestas: Asegura que las respuestas a las consultas sean consistentes y se basen en una base de datos actualizada de políticas internas.
- Interacción Limitada con los Empleados: Mejora la interacción con los empleados a través de un chatbot que puede manejar texto y mensajes de voz.
1. Descarga y Extracción de Documentos de Políticas Internas: Se importan documentos PDF que contienen políticas internas y se extraen sus textos.
2. Creación de Almacenamiento Vectorial de Políticas: Los textos extraídos se convierten en vectores y se almacenan en una base de datos PostgreSQL para facilitar la recuperación.
3. Manejo de Mensajes de Telegram: El flujo comienza con un disparador de Telegram que escucha mensajes entrantes y verifica su tipo (texto o voz).
4. Transcripción de Mensajes de Voz: Los mensajes de voz se transcriben a texto utilizando un servicio de transcripción de audio.
5. Interacción con el Agente de IA: Tanto los mensajes de texto como los transcritos se envían a un agente de IA que proporciona respuestas basadas en la información almacenada.
6. Manejo de Mensajes No Soportados: Si el mensaje no es de texto ni de voz, se envía una respuesta de error adecuada al usuario.
7. Envío de Respuestas a los Usuarios: Finalmente, las respuestas generadas se envían de vuelta a través de Telegram, asegurando una experiencia de usuario fluida.
- Modificar Documentos de Políticas: Cambiar la URL del documento PDF en el nodo de HTTP Request para apuntar a los documentos internos relevantes.
- Ajustar el Almacenamiento Vectorial: Configurar diferentes parámetros en el nodo de Postgres PGVector Store para adaptarse a las necesidades específicas de la organización.
- Personalizar el Agente de IA: Cambiar el mensaje del sistema en el nodo AI Agent para reflejar el tono y estilo de comunicación de la empresa.
- Agregar Nuevos Tipos de Mensajes: Incluir más condiciones en el nodo Verify Message Type para manejar otros tipos de mensajes o formatos de entrada.
- Ajustar Respuestas de Fallback: Personalizar los mensajes de error en el nodo Unsupported Message Type para ofrecer una mejor experiencia al usuario.