Agente Inteligencia Artificial para Reclamos

Funcionamiento del agente de inteligencia artificial

«He desarrollado una interfaz gráfica que permite interactuar con un agente de inteligencia artificial para hacer reclamos.»

• En el video, se demuestra cómo un asistente de reclamos, basado en inteligencia artificial, puede ayudar a los usuarios a registrar nuevos reclamos, consultar el estado de reclamos existentes, listar reclamos por DNI y actualizar su estado.
• La interfaz está compuesta por archivos HTML que facilitan la interacción con el agente, que se presenta como un chatbot.
• Cuando se consulta el estado de un reclamo, el asistente responde con información sobre el número de reclamo, su estado y detalles adicionales.

Proceso de registro de reclamos

«Para registrar un nuevo reclamo necesito los siguientes datos: nombres, apellidos, DNI, correo electrónico, medio de respuesta, motivo de reclamo, producto asociado y número de tarjeta.»

• El proceso de registro de un nuevo reclamo requiere que el usuario proporcione varios datos personales y específicos relacionados con el reclamo.
• Una vez ingresados los datos, el sistema genera un código de reclamo para poder hacer un seguimiento y consultar su estado, similar a lo que se hace en instituciones bancarias.

Actualización y consulta de estados de reclamos

«Para consultar el estado de un reclamo, se puede preguntar y el sistema responderá con la información correspondiente.»

• Durante la interacción, también se pueden actualizar los estados de los reclamos ya registrados, como cambiarlo a «rechazado».
• El video ilustra cómo se realizan estas operaciones y cómo el sistema utiliza un LLM (modelo de lenguaje de gran tamaño) para procesar y proporcionar respuestas en tiempo real.

Utilización de tecnologías y componentes

«Utilizo Java, Quarkus y LangChain4J como componentes para construir la interfaz y el servidor MCP.»

• El software desarrollado se basa en varios componentes de tecnología, siendo Java y Quarkus fundamentales para crear tanto la interfaz gráfica como el servidor necesario para manejar las operaciones y solicitudes.
• Los modelos de OpenAI y la plataforma Red Hat Podman Desktop se usan para configurar y ejecutar el agente de inteligencia artificial en un entorno local, permitiendo un desarrollo eficiente y escalable.

Implementación y escalabilidad de la IA

«Red Hat también entrega vLLM para llevar esto a escala y hacerlo más empresarial.»

• La implementación de un agente de inteligencia artificial puede ser escalada utilizando tecnologías y plataformas específicas, como Red Hat.
• Estos modelos y protocolos pueden facilitar la creación de sistemas robustos que integren funcionalidades de atención al cliente efectivas, utilizando APIs y servidores MCP.