Meilleur Logiciel d'observabilité pour l'IA des centres de contact

Le logiciel d'observabilité de l'IA pour les centres de contact fournit des outils spécialement conçus pour surveiller, analyser et garantir la performance des agents IA, tels que les voicebots et chatbots, dans les opérations de service client. Ces plateformes offrent aux responsables des opérations IA et de l'expérience client (CX) la visibilité nécessaire pour gérer la « boîte noire » de l'IA conversationnelle et générative, leur permettant de tester de manière proactive le comportement de l'IA, de diagnostiquer les échecs et de valider que chaque interaction automatisée est précise et sûre. Les organisations utilisent ce logiciel pour réduire les risques des déploiements IA, améliorer les taux de rétention en libre-service, réduire les erreurs générées par l'IA et instaurer une confiance essentielle dans leur automatisation du service client.

Cette catégorie est essentielle pour gérer les centres de contact modernes alimentés par des logiciels d'automatisation du service client ou des agents de support client IA, où la surveillance traditionnelle est insuffisante. L'observabilité de l'IA pour les centres de contact est distincte du logiciel d'assurance qualité des centres de contact, qui se concentre sur les agents humains, et non sur le comportement de l'IA. Elle diffère également des plateformes de surveillance de la performance des applications et de logiciel d'observabilité qui surveillent la santé de l'infrastructure plutôt que la qualité de l'IA conversationnelle. Enfin, bien que les plateformes de création de bots soient utilisées pour construire des agents IA, l'observabilité de l'IA est utilisée pour garantir leur performance et leur sécurité une fois qu'ils sont en ligne et interagissent avec les clients.

Pour être inclus dans la catégorie Observabilité de l'IA pour les centres de contact, un produit doit :

Permettre des tests automatisés à grande échelle des modèles de langage de grande taille (LLM) orientés client en simulant des interactions utilisateur réalistes, y compris des cas limites et des conditions stressantes Capturer et fournir des diagnostics tour par tour pour toutes les conversations en direct entre l'IA et les clients Automatiser le scoring ou le signalement de la performance de l'IA en fonction de métriques spécifiques telles que la précision de l'intention, les hallucinations factuelles et le respect des protocoles de conformité ou de sécurité Diagnostiquer la source d'un échec d'interaction, en distinguant entre une erreur de modèle, un problème d'intégration de données ou un problème technique Rapporter sur les indicateurs clés de performance (KPI) spécifiques à l'automatisation, tels que les taux de rétention, le succès de l'accomplissement des tâches et les tendances d'escalade, et non seulement les métriques générales des appels Avoir la capacité d'évaluer la qualité et la performance de l'infrastructure de communication (par exemple, téléphonie, opérateurs de réseau) qui soutient l'IA du centre de contact