Cómo Avaya utiliza la IA para modernizar los flujos de trabajo de contact center

Uno de los usos más poderosos y prácticos de la IA en la modernización del contact center es ayudar a las empresas a comprender lo que ya tienen. Los flujos de trabajo heredados pueden contener años de lógica de enrutamiento, indicaciones, integraciones, variables, rutas de excepción y código personalizado. He visto cuánto tiempo puede dedicar a simplemente reconstruir esa lógica antes de que pueda comenzar la modernización.

En Avaya, utilizamos la IA para analizar configuraciones de clientes existentes, artefactos del sistema, activos de conocimiento y materiales de origen, incluidos Avaya Aura/CC Elite y Avaya Experience Portal (AEP). El motor de IA documenta la lógica comercial existente, genera automáticamente flujos de trabajo revisables de Avaya Infinity y valida el resultado.

Algunos clientes han pasado décadas construyendo la lógica del contact center en torno a cómo funcionan realmente sus operaciones. La modernización asistida por IA puede reducir los meses de descubrimiento manual y reconstrucción del flujo de trabajo a horas, mientras ayuda a los equipos a llevar adelante la lógica comprobada.

Esto es lo que sucede detrás de escena.

Comenzamos con la aplicación que nuestros clientes ya ejecutan  

La modernización del contact center asistida por IA comienza con la fuente, no con un diseñador de flujo de trabajo en blanco.

Un proyecto de origen estándar puede incluir el flujo principal XML, variables de proyecto, archivos de propiedades, configuraciones XML, archivos gramaticales y clases de respaldo Java. El proceso también puede funcionar desde paquetes de origen WAR y JAR cuando los archivos originales del proyecto OD ya no están disponibles.

Esos archivos pueden contener años de decisiones de enrutamiento, variables, indicaciones, lógica personalizada, integraciones, dependencias y manejo de excepciones. Comenzar con el origen le da a la IA una visión más directa de la lógica del flujo de trabajo en la que nuestros clientes ya confían.

Una aplicación existente de Avaya Orchestration Designer proporciona material de origen para la modernización del flujo de trabajo asistida por IA.

1. La IA convierte la configuración técnica en algo que las personas pueden revisar.

El analizador de flujo lee los materiales de origen compatibles y crea una descripción estructurada de la aplicación. Puede capturar pasos del flujo de trabajo, variables, comportamiento de enrutamiento, elementos de configuración, opciones de gramática, lógica personalizada y dependencias en un idioma que los desarrolladores y revisores pueden comprender.

Ahora imagine la diferencia para el equipo responsable de la migración. En lugar de comenzar con los archivos de origen y la memoria institucional, las partes interesadas comerciales y técnicas tienen una representación más clara de lo que la aplicación está haciendo hoy. Pueden revisar una regla de transferencia, identificar una dependencia, rastrear una ruta de excepción y analizar si la lógica aún refleja cómo opera el negocio.

El análisis asistido por IA convierte el material fuente existente de Avaya Experience Portal y Orchestration Designer en una descripción legible por humanos en lenguaje sencillo del flujo de trabajo y su lógica comercial.

2. La IA genera el flujo de trabajo de Avaya Infinity.

Una vez analizada la aplicación existente, el convertidor de flujo de trabajo utiliza ese análisis estructurado junto con el catálogo de componentes de Avaya Infinity para generar el flujo de trabajo JSON de Avaya Infinity. Cuando una aplicación contiene subflujos, el proceso también puede generar flujos de trabajo de subrutina vinculados sin problemas en Avaya Infinity.

Esta es una distinción importante de simplemente resumir el código heredado. La IA está ayudando a crear una base de modernización funcional que los ingenieros pueden revisar y continuar desarrollando en Infinity.

Piense en un flujo de trabajo que contenga una variable establecida en una parte de la aplicación, una decisión más descendente, una indicación de audio y una transferencia basada en el resultado. El trabajo no es simplemente describir esos elementos. El flujo de trabajo debe reconstruirse utilizando los componentes y relaciones correspondientes en Avaya Infinity.

El análisis del flujo de trabajo estructurado se utiliza para generar el flujo de trabajo JSON de Avaya Infinity para la revisión de ingeniería.

3. Treinta y seis verificaciones deterministas prueban el flujo de trabajo generado.

El flujo de trabajo generado se somete a 36 verificaciones de validación deterministas realizadas por agentes de IA. Esos controles buscan problemas estructurales como:

• Nodos huérfanos
• Enlaces no válidos
• Elementos requeridos faltantes
• Puertos incorrectos
• Restos de Orchestration Designer que no deben trasladarse a un flujo de trabajo de Infinity

Mi equipo y yo separamos deliberadamente el trabajo en el que la IA es buena de las verificaciones que deben comportarse de la misma manera cada vez. La IA ayuda a interpretar y reconstruir la lógica compleja del flujo de trabajo. Las verificaciones de validación deterministas definen los requisitos estructurales de manera consistente. Se puede identificar un nodo desconectado, un enlace no válido o un elemento requerido faltante antes de que el flujo de trabajo avance a través del proceso.

4. Avaya compara el nuevo flujo de trabajo con el original.

El proceso califica la salida generada contra los archivos fuente originales de AEP WAR o la fuente de Orchestration Designer, según la entrada utilizada, en ocho áreas ponderadas: cobertura de nodos, enrutamiento y transiciones, webhooks, lógica de decisiones, inicialización variable, configuración de transferencia, integridad de datos, y audio e indicaciones.

El puntaje de migración le da al equipo de modernización de Avaya otra capa de trazabilidad. Una transferencia que no se mapeó como se esperaba se vuelve visible. Se puede investigar una inicialización de variable faltante. Puede surgir una indicación o ruta de decisión que necesite atención antes de que el flujo de trabajo alcance las pruebas de producción.

Para un cliente, recientemente pusimos 18 flujos de trabajo existentes a través del proceso de modernización asistida por IA. Los flujos de trabajo individuales y las conversiones de vectores que pueden requerir días de trabajo manual ahora se pueden completar en minutos, según la complejidad. En todo el esfuerzo de modernización más amplio, esto comprime el trabajo que tradicionalmente tarda meses en horas.

También hemos ampliado nuestro trabajo de vector de CM a Avaya Infinity en 35 vectores, con 30 con puntaje A+ y siete con 100. La puntuación de migración ha promediado alrededor de 95 de 100. Los resultados pueden variar con la complejidad del flujo de trabajo, por lo que la validación y la revisión de ingeniería siguen siendo parte del proceso.

5. La automatización tiene otra oportunidad antes de que un especialista tenga que intervenir.

También hemos construido un bucle de autorrecuperación en el proceso. Cuando la validación identifica ciertos problemas, o un flujo de trabajo cae por debajo del umbral de puntaje de migración requerido, esos problemas pueden volver a introducirse en otro intento. Luego, el flujo de trabajo se valida y califica nuevamente, y el candidato más sólido se conserva para la revisión de ingeniería.

En este proceso de autorrecuperación, el agente de IA puede volver a intentarlo hasta dos veces mientras conserva el mejor resultado producido. La automatización tiene la oportunidad de resolver problemas detectables antes de que un especialista dedique tiempo a ellos, mientras que la revisión de ingeniería sigue siendo parte del proceso.

Los flujos de trabajo y subflujos principales generados se preparan para su revisión antes de importarlos a Avaya Infinity.

6. Las personas deciden qué está listo para avanzar

El proceso de modernización asistida por IA puede preparar flujos de trabajo principales, subflujos y activos asociados para Avaya Infinity, lo que incluye vincular artefactos del flujo de trabajo y cargar activos de audio.

Se generaron flujos de trabajo después de la importación a Avaya Infinity.

Los desarrolladores aún revisan esos artefactos antes de la implementación del cliente. El cliente y los equipos de Avaya siguen siendo responsables de las decisiones comerciales, las pruebas funcionales, la gobernanza, la aceptación y la implementación.

Un flujo de trabajo importado en el lienzo de Avaya Infinity, donde los desarrolladores pueden revisar y continuar el desarrollo.

Ese modelo humano en el bucle es fundamental para la forma en que Avaya aborda la IA empresarial.

La IA es más útil cuando acorta el camino desde la complejidad hasta la decisión. Puede ayudarnos a analizar los materiales de origen, generar flujos de trabajo de Avaya Infinity, validar el resultado y mostrar a los desarrolladores dónde necesitan prestar más atención. Las personas determinan qué está listo para avanzar.

Por qué es importante reducir el trabajo de descubrimiento y reconstrucción  

Generar flujo de trabajo JSON es técnicamente interesante. El caso de negocio es el tiempo y la experiencia necesarios para modernizarse a escala empresarial. Para una gran empresa, la modernización también consume capacidad de ingeniería, tiempo de expertos en la materia del cliente, recursos de servicios, presupuesto del proyecto y atención operativa.

Considere lo que los equipos pueden tener que hacer manualmente antes de que un flujo de trabajo de contact center heredado pueda avanzar: inspeccionar los archivos de origen, determinar lo que hace la aplicación, rastrear el enrutamiento y las integraciones, documentar las dependencias, reconstruir el flujo de trabajo, comparar la nueva versión con el original, solucionar las diferencias y prepararlas para la prueba.

La IA puede asumir más de ese análisis repetitivo, documentación, generación de flujo de trabajo, comparación y trabajo de validación temprana. En nuestro trabajo de automatización, el flujo de trabajo individual o las conversiones de vectores pueden completarse en minutos, según la complejidad. En todo el esfuerzo de modernización más amplio, la automatización del descubrimiento y la reconstrucción del flujo de trabajo pueden comprimir el trabajo que tradicionalmente tarda meses en horas.

Los desarrolladores de Avaya y los equipos de clientes pueden pasar más tiempo revisando las reglas comerciales, las excepciones, las pruebas, la gobernanza y las decisiones sobre lo que debe seguir adelante.

Una visión más clara de la lógica comercial existente también brinda a los equipos una base más sólida para lo que viene a continuación. Pueden ver lo que debe conservarse, identificar lo que debe cambiar y gestionar futuras actualizaciones del flujo de trabajo con mayor contexto. En Avaya Infinity, esos flujos de trabajo pueden extenderse más allá de la voz a través de la interacción saliente con el cliente, la atención en tándem, la automatización y la orquestación del recorrido del cliente, el análisis del rendimiento de IA y los datos empresariales y el contexto del cliente.

En todo el trabajo de IA que he realizado, el caso de negocio se vuelve más claro cuando observamos el trabajo en torno al modelo: el esfuerzo manual involucrado, la rapidez con la que los equipos pueden tomar una decisión y dónde se está gastando la experiencia escasa.

Para las grandes empresas, el tiempo aparece como costo. La oportunidad es gastar menos capacidad experta para redescubrir cómo funciona el entorno existente y más de eso para decidir cuál debería ser la próxima experiencia.

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