Xatbot conversacional amb IA per a suport tècnic en maquinària agrícola.
Introducció
Un distribuïdor de maquinària agrícola va col·laborar amb AlamedaDev per desenvolupar un xatbot conversacional amb IA capaç de resoldre problemes tècnics complexos, interpretant símptomes, codis d'error i documentació tècnica. El sistema es va dissenyar per oferir suport en temps real a operaris i distribuïdors, augmentant l'autonomia dels usuaris i reduint la càrrega del suport tècnic.
El problema
Accelerar el suport tècnic
Quan una màquina s'atura, els operaris necessiten una solució immediata per minimitzar els temps d'inactivitat. El suport tradicional no sempre respon a aquesta urgència, especialment durant les campanyes agrícoles.
Accés limitat al coneixement tècnic
No tots els usuaris disposen dels manuals complets ni de l'experiència necessària per interpretar correctament les fallades de la maquinària.
Codi d'errors complexos
Els codis d'error en maquinària agrícola són complexos i difícils d'interpretar per part dels operaris, cosa que endarrereix el diagnòstic.
Alta dependència de tècnics especialitzats
El suport per a problemes comuns depèn excessivament de tècnics qualificats, creant colls d'ampolla i costos addicionals.
Fase 1: Integració i estructuració de la documentació tècnica
Integració de manuals tècnics
Documentació oficial dels fabricants: manuals d'usuari, de servei i esquemes tècnics.
Base de coneixement dels tècnics
Casos reals i tiquets resolts per tècnics, estructurats per enriquir el model d'IA.
Catàleg de codis d'error
Catàleg actualitzat de codis d'error i possibles solucions tècniques.
Suport multilingüe
Suport multilingüe per a operaris i distribuïdors en diversos mercats.
Fase 2: Desenvolupament de models NLU i orquestració d'agents
Natural Language Understanding (NLU)
Models NLU ajustats per entendre el llenguatge tècnic, símptomes i terminologia pròpia del sector agrícola.
Speech-to-Text i Text-to-Speech
Conversió de veu a text i de text a veu, optimitzada per a l'ús en camp, fins i tot en entorns sorollosos.
Generació de respostes tècniques
LLM + RAG amb orquestració d'agents per generar respostes basades en manuals i coneixement tècnic.
Personalització per al negoci
Adaptació dels models a cada marca, gamma de maquinària i context tècnic.
Fase 3: Entrenament de models amb exemples reals
L'usuari descriu el problema per text o veu (per exemple: 'el tractor mostra el codi E212 en arrencar').
El sistema transcriu les entrades de veu i extreu intenció, context, codi d'error i simptomatologia.
La resposta es genera combinant RAG sobre manuals i base de coneixement amb generació per LLM, orquestrada per agents especialitzats.
El sistema entrega una solució o diagnòstic guiat, en text o veu, adaptable al context (camp, taller, oficina).
Fase 4: Optimització per a ús en camp (veu + text)
S'han utilitzat tècniques de Transfer Learning i exemples de converses reals per optimitzar la comprensió del llenguatge tècnic en entorns diversos.
Integració d'històrics de tiquets
Ingesta de tiquets antics del sistema de suport, amb descripcions d'incidències i solucions aplicades.
Anàlisi de correus electrònics
Processament d'emails rebuts pel suport tècnic per extreure descripcions de problemes freqüents.
Ús d'imatges i vídeos
Integració d'imatges i vídeos enviats pels clients per enriquir la comprensió del context de la incidència.
Gravacions de trucades de suport
Quan existeixen, es processen gravacions de trucades per extreure patrons lingüístics i vocabulari tècnic.
Transfer Learning i adaptació contínua
Ús de models preentrenats i ajustats progressivament amb dades específiques del sector i de l'empresa.
Resultats
1. Reducció del temps mitjà de resolució d'incidències en un 60%.
2. 95% de precisió en la identificació de codis d'error.
3. 80% dels problemes recurrents resolts sense intervenció humana.
Millores futures
Reconeixement emocional
Detecció del to en la consulta per adaptar les respostes en situacions crítiques.
Suport proactiu
Integració amb sistemes de telemetria per anticipar fallades i recomanar accions preventives.
Integració amb CRM
Registre d'incidències i consultes al CRM per millorar el seguiment del client.
El potencial dels xatbots tècnics amb IA en el sector industrial
Els models NLU extreuen intenció, context, codis d'error i simptomatologia, garantint una comprensió precisa.
Les respostes es generen mitjançant LLM + RAG, orquestrades per agents, basant-se en documentació oficial i coneixement tècnic.
El pipeline multimodal permet interaccions precises i naturals per text o veu, adaptades a l'entorn de l'usuari (camp, taller, oficina).
Aplicacions en múltiples escenaris de suport
Assistència tècnica 24/7
Suport ininterromput per a operaris i distribuïdors, sense restriccions horàries.
Automatització de diagnòstic
Guia automatitzada per interpretar símptomes i codis d'error.
Suport en camp
Accessible des de dispositius mòbils, amb interacció per veu o text, fins i tot en entorns agrícoles.
Integració amb sistemes de gestió
Connexió amb ERP, CRM i plataformes de manteniment.
Formació i onboarding
Assistent formatiu per a nous tècnics i operaris.
Anàlisi de dades i insights
Identificació de patrons de fallada i millores potencials en productes i processos.
Beneficis d'implementar xatbots tècnics amb IA
Major eficiència operativa
Reducció del temps de resolució i menor dependència del suport humà.
Major autonomia per al client
Els operaris poden resoldre moltes incidències pel seu compte.
Escalabilitat
Permet gestionar un volum elevat de consultes sense ampliar els equips.
Suport 24/7
Accés al suport tècnic en qualsevol moment i lloc.
Dades valuoses per al negoci
Recollida d'insights sobre fallades recurrents i necessitats dels usuaris.
Reducció d'errors
Diagnòstics més precisos gràcies al coneixement tècnic consolidat.
Millora contínua
El sistema aprèn de les noves consultes i incidències, millorant la seva precisió.