Las empresas crean volúmenes masivos de datos en CRM, ERP y repositorios de contenido. Sin embargo, gran parte de esta información permanece encerrada en silos, lo que dificulta que los empleados accedan a los conocimientos que necesitan. Los equipos a menudo dedican demasiado tiempo a buscar, confían en expertos en la materia sobrecargados o corren el riesgo de cometer errores al confiar en información obsoleta. Al combinar la automatización de decisiones con la búsqueda y el razonamiento impulsados por IA, las organizaciones pueden establecer un motor de conocimiento centralizado que brinde la información correcta en el momento correcto, mejorando la eficiencia, la precisión y el cumplimiento.
Desafío
Antes de adoptar Decisiones, la empresa se enfrentaba a:
- Silos de conocimiento: información distribuida en CRM, ERP y sistemas de documentos.
- Dependencia de expertos: los equipos confiaron en las PYME para localizar o validar conocimientos críticos.
- Investigación lenta: las búsquedas manuales retrasaron los procesos de ventas, soporte y cumplimiento.
- Información inconsistente: los datos obsoletos o contradictorios aumentan el riesgo de error.
- Sin conocimientos proactivos: el conocimiento institucional no se aprovechó para brindar orientación predictiva.
Solución
La empresa utilizó Decisions para implementar un motor de conocimiento centralizado que:
- Fuentes de datos unificadas: repositorios estructurados y no estructurados integrados en un solo centro.
- IA/NLP aplicada: aproveché la búsqueda semántica y la comprensión del lenguaje natural para obtener resultados conscientes del contexto.
- Flujos de trabajo basados en reglas: información validada, etiquetada y surgida según el rol y el caso de uso.
- Paneles de control específicos para cada rol: brindamos vistas de conocimiento personalizadas para equipos de ventas, cumplimiento y soporte.