.@eoghan, CEO de @intercom, y @fergal_reid, Chief AI Officer, se unen a @labenz on @cogrev_podcast para hablar sobre cómo construyeron Fin, el agente de servicio al cliente de IA que pasó de una tasa de resolución del 35% al 65% en 30 meses mientras era pionero en precios basados en resultados a 99 centavos por resolución. Exploran: * Por qué la inteligencia no es el cuello de botella: GPT-4 ya era lo suficientemente inteligente, y solo unos pocos puntos porcentuales de su mejora de 30 puntos provino de mejores modelos base * Ingeniería de contexto como verdadero impulsor: modelos de recuperación personalizados, reclasificadores y miles de pruebas A/B de producción que detectan cambios en la tasa de resolución del 0,1% * El modelo de precios de 99 centavos por resolución que comenzó sin ser rentable pero logró márgenes a nivel de software a través de tasas de éxito mejoradas y costos de inferencia decrecientes * Cómo Fin resolvió el problema del equipo de soporte submarino sin despidos masivos, ralentizando las nuevas contrataciones mientras los humanos ascendían en la cadena de valor (excepto los BPO, que se reemplazan de inmediato) MARCAS DE TIEMPO: (00:00) Sobre el episodio (03:43) Mantenerse al día con la IA (09:56) Evaluación de modelos y evaluaciones (13:04) Titulares vs. Startups (18:54) Riesgo y juicio del producto (Parte 1) (19:00) Patrocinadores: Lineal | AGNTCY (21:34) Riesgo y juicio del producto (Parte 2) (23:42) La historia del despido de Klarna (Parte 1) (32:11) Patrocinadores: Claude | Shopify (36:13) La historia del despido de Klarna (Parte 2) (36:14) Velocidad de resolución de conducción (45:00) La inteligencia no es el cuello de botella (50:10) Cerrando la brecha de automatización (56:20) Precisión humana vs. IA (1:01:03) El matiz de la velocidad (1:04:48) Considerando los cambios de paradigma (1:09:31) Modelo de precios basado en resultados (1:19:12) Piratería casual e información (1:26:05) Adopción y ambición de la IA (1:36:00) Salida