¿De qué recursos se dispone en caso de errores de modelo u otros problemas relacionados con la IA que afecten a los clientes?

Todos los servicios y modelos desplegados en Genesys Cloud tienen definidos acuerdos de nivel de servicio (SLA) sobre diversas métricas relevantes definidas en la fase de diseño, y mecanismos de control y reversión para modelos en escenarios específicos. Por ejemplo:

1. El enrutamiento predictivo de Genesys incorpora mecanismos a prueba de fallos para que la llamada se enrute a un grupo específico de agentes cuando el modelo no sea capaz de identificar a un agente adecuado en un periodo predefinido.
2. Genesys Predictive Engagement cuenta con un mecanismo de seguridad que limita el número de interacciones ofrecidas a los clientes cuando el modelo se dirige erróneamente a un público demasiado amplio.
3. La orquestación del ciclo de vida de los modelos define acuerdos de nivel de servicio sobre determinadas métricas y devuelve los modelos activos recién desplegados a la versión anterior cuando el número de errores de predicción supera los umbrales definidos.

Estos mecanismos se supervisan activamente siguiendo los procesos típicos del desarrollo de software en la nube. Este proceso puede incluir alertas al equipo de guardia si parámetros del modelo como los umbrales de valores de características ausentes, los errores de predicción, etc., superan los umbrales predefinidos.