Enrutamiento de tickets

Los procesos tradicionales de ML requieren conjuntos de datos etiquetados masivos. El modelo pre-entrenado de Claude puede clasificar tickets de manera efectiva con solo unas docenas de ejemplos etiquetados, reduciendo significativamente el tiempo y costos de preparación de datos.

Una vez que se establece un enfoque tradicional de ML, cambiarlo es una tarea laboriosa e intensiva en datos. Por otro lado, a medida que tu producto o las necesidades del cliente evolucionan, Claude puede adaptarse fácilmente a cambios en las definiciones de clase o nuevas clases sin un extenso reetiquetado de datos de entrenamiento.

Los modelos tradicionales de ML a menudo tienen dificultades con datos no estructurados y requieren una extensa ingeniería de características. La comprensión avanzada del lenguaje de Claude permite una clasificación precisa basada en contenido y contexto, en lugar de depender de estructuras ontológicas estrictas.

Los enfoques tradicionales de ML a menudo dependen de modelos de bolsa de palabras o coincidencia simple de patrones. Claude sobresale en entender y aplicar reglas subyacentes cuando las clases se definen por condiciones en lugar de ejemplos.

Muchos modelos tradicionales de ML proporcionan poca información sobre su proceso de toma de decisiones. Claude puede proporcionar explicaciones legibles por humanos para sus decisiones de clasificación, construyendo confianza en el sistema de automatización y facilitando la adaptación si es necesario.

Los sistemas tradicionales de ML a menudo tienen dificultades con valores atípicos y entradas ambiguas, frecuentemente clasificándolos erróneamente o recurriendo a una categoría general. Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de Claude le permiten interpretar mejor el contexto y los matices en los tickets de soporte, potencialmente reduciendo el número de tickets mal enrutados o no clasificados que requieren intervención manual.

Los enfoques tradicionales de ML típicamente requieren modelos separados o procesos extensos de traducción para cada idioma soportado. Las capacidades multilingües de Claude le permiten clasificar tickets en varios idiomas sin la necesidad de modelos separados o procesos extensos de traducción, simplificando el soporte para bases de clientes globales.