Así que estás investigando sobre GigaML. Definitivamente ha causado sensación como plataforma de IA para el soporte al cliente empresarial, especialmente para empresas que manejan montones de llamadas telefónicas. Aporta algunas herramientas muy potentes, pero esa etiqueta de "empresarial" viene con ciertas condiciones, como complejidad, altos costos y un tiempo de configuración más largo.
En este análisis, te explicaremos qué hace GigaML, dónde destaca realmente y dónde podría quedarse corto. También te mostraremos un enfoque diferente para equipos que quieren una IA potente sin los quebraderos de cabeza de nivel empresarial.
¿Qué es GigaML?
En esencia, GigaML proporciona agentes de IA para gestionar el soporte al cliente a través de voz y chat. Han construido su reputación trabajando con grandes empresas B2C como DoorDash, demostrando que pueden gestionar un número masivo de problemas de clientes.
Su principal punto fuerte es una IA de voz que suena natural y emocionalmente consciente, creada para manejar el caos de un centro de llamadas concurrido. Afirman que pueden tener un sistema "en funcionamiento en dos semanas", lo que suena genial en teoría para una gran empresa. Técnicamente, GigaML utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM) ajustados que se pueden implementar on-premise. Para las empresas con reglas estrictas de privacidad de datos, mantener toda esa información en sus propios servidores es una gran ventaja.
Un vistazo más de cerca a las características principales de GigaML
La plataforma de GigaML se basa en algunos componentes clave que te permiten crear, gestionar y ajustar agentes de IA para una operación a gran escala. Vamos a desglosarlos.
El lienzo de agentes para construir flujos de trabajo de IA
Piensa en el Lienzo de Agentes como el centro de mando de tu IA. Es una herramienta visual donde diseñas cómo se comporta tu agente de IA, estableces sus políticas, lo pruebas y observas cómo interactúa con los clientes. Es todo un sistema para construir una IA personalizada desde cero.
Pero aquí está el detalle: una herramienta tan potente como esta generalmente implica mucha configuración y trabajo continuo. No es algo que simplemente enciendes y te olvidas. De hecho, GigaML tiene ofertas de trabajo para puestos como "Ingeniero de Agentes". Cuando una empresa necesita contratar a un ingeniero especializado solo para ejecutar su software, sabes que no es exactamente una solución lista para usar. Esto está a años luz de eesel AI, que te ofrece un panel de control sencillo y de autoservicio. Con eesel AI, un gerente de soporte no técnico puede conectar su helpdesk, configurar un agente de IA y ponerlo en marcha en solo unos minutos, sin necesidad de código.
Una captura de pantalla de la pantalla de personalización y flujo de trabajo de acciones en eesel AI, una alternativa a GigaML.Una experiencia de voz empática y natural
Vale, hay que reconocerlo: la IA de voz de GigaML es realmente buena. Está diseñada para ofrecer una experiencia bastante impresionante por teléfono. Incluye características como voces personalizadas que coinciden con tu marca, tiempos de respuesta ultrarrápidos y la capacidad de manejar interrupciones y diferentes acentos.
Si tu prioridad número uno es automatizar el soporte telefónico con una IA que suene sorprendentemente humana, definitivamente vale la pena echarle un vistazo a GigaML.
Información inteligente para el análisis de rendimiento
GigaML incluye una función llamada "Smart Insights", que analiza las transcripciones de las conversaciones para encontrar patrones y sugerir formas de mejorar. Puede detectar problemas recurrentes y recomendar cambios en la configuración de tu agente para ayudarte a alcanzar objetivos como la resolución en el primer contacto.
Esto es útil para realizar mejoras a lo largo del tiempo, pero es un poco como mirar por el retrovisor. Estás analizando lo que ya sucedió para intentar hacerlo mejor la próxima vez. En contraste, los Informes Accionables de eesel AI se centran más en mirar hacia adelante. No solo te dicen lo que hizo la IA; señalan automáticamente brechas específicas en tu base de conocimientos. Esto te da una lista de tareas clara e inmediata para hacer que la IA sea más precisa, sin que tengas que leer páginas de transcripciones.
Aspectos a considerar antes de elegir GigaML
Aunque las características son robustas, el enfoque de GigaML en las grandes empresas trae consigo algunas limitaciones prácticas en las que deberías pensar antes de firmar el contrato.
Proceso de configuración e implementación centrado en la empresa
La promesa de GigaML de tenerte "en funcionamiento en dos semanas" puede sonar rápida para una herramienta empresarial, pero es probable que ese período de dos semanas esté repleto de reuniones. Puedes esperar múltiples llamadas de ventas, una demo obligatoria, negociaciones de contrato y una buena parte del tiempo de tu equipo de ingeniería para integrar todo.
Con eesel AI, el enfoque es completamente diferente. Puedes registrarte por tu cuenta, usar integraciones de un solo clic para conectar tu helpdesk y tener un agente de IA funcionando en menos tiempo del que se tarda en preparar un café. No tienes que esperar a que nadie te devuelva la llamada.
Un modelo de implementación que pide un salto de fe
GigaML permite hacer pruebas, pero su modelo no te ofrece una forma libre de riesgos de ver cómo se desempeñará el agente con los problemas reales de tus clientes antes de haber firmado un contrato. A menudo, estás tomando una gran decisión basada en una demo pulida que está diseñada para lucir bien.
Aquí es donde el Potente Modo de Simulación de eesel AI realmente marca la diferencia. Te permite probar tu agente de IA con miles de tus propios tickets de soporte pasados en un entorno seguro. Puedes ver exactamente cómo habría respondido la IA, obtener una predicción precisa de su tasa de resolución y encontrar áreas de mejora, todo antes de que hable con un cliente real. Elimina todas las conjeturas del lanzamiento.
El panel de simulación de eesel AI, una característica que contrasta con el modelo de implementación de GigaML.Fuentes de conocimiento desconectadas
Por lo que podemos ver en el sitio web de GigaML, sus agentes de IA aprenden de documentos de entrenamiento que tienes que subir manualmente. Este es un problema clásico con los sistemas de IA. El conocimiento de tu empresa no es un montón de documentos estáticos; vive en wikis, unidades compartidas y conversaciones pasadas, y siempre está cambiando. Un proceso de carga manual es una tarea tediosa y prácticamente garantiza que tu IA trabajará con información desactualizada.
eesel AI fue diseñado para resolver este problema exacto con su capacidad de unificar el conocimiento al instante. Se conecta directamente con todos los lugares donde ya existe el conocimiento de tu equipo, como tu helpdesk (Zendesk), wikis (Confluence) y almacenamiento en la nube (Google Docs). También aprende de tus tickets pasados automáticamente, por lo que sus respuestas siempre se basan en la información más actual sin ninguna alimentación manual.
Una infografía que muestra cómo eesel AI unifica el conocimiento de múltiples fuentes, una diferencia clave con GigaML.Precios de GigaML
Hablemos de dinero. O, en el caso de GigaML, hablemos de no hablar de dinero, porque no publican sus precios en línea. Para obtener una cifra, tienes que pasar por su equipo de ventas usando un botón de "Habla con nosotros" o "Obtén una demo personalizada".
Esto es bastante estándar para el software empresarial, pero te dice algunas cosas. El precio está hecho a medida para grandes presupuestos, no para equipos que necesitan una solución predecible y escalable. También es probable que firmes un contrato anual o de varios años. Y olvídate de simplemente probarlo, no hay opción de registrarse con una tarjeta de crédito para un plan mensual flexible. Esta falta de transparencia hace que sea difícil evaluar realmente GigaML sin comprometerse a un proceso de ventas completo.
| Característica | GigaML | eesel AI |
|---|---|---|
| Precios públicos | No disponible | Totalmente transparente |
| Prueba gratuita | Desconocido, requiere demo | Sí, de autoservicio |
| Planes mensuales | Improbable, enfocado a empresas | Sí, cancela cuando quieras |
| Tarifas por resolución | Desconocido | Ninguna, planes predecibles |
eesel AI: La alternativa simple y potente a GigaML
Si has estado leyendo, probablemente ya has notado el patrón. Las herramientas empresariales como GigaML a menudo significan configuraciones lentas, software complicado y precios ocultos. Están creadas para empresas que tienen equipos de ingenieros y meses de sobra para una nueva herramienta.
Para todos los demás, existe eesel AI. Es la alternativa perfecta para los equipos que quieren una automatización de IA fiable sin todas las complicaciones de las soluciones empresariales.
La ruta de GigaML
Empezar generalmente implica contactar a ventas, asistir a una demo, obtener un presupuesto personalizado, negociar un contrato y luego pasar al menos dos semanas con tu equipo técnico en la implementación antes de poder finalmente ponerte en marcha.
La ruta de eesel AI
Puedes registrarte para una prueba gratuita, conectar tu helpdesk en unos cinco minutos, ejecutar una simulación para ver cómo funciona con tus datos y luego activar un plan mensual simple. Puedes estar en marcha hoy mismo.
Todo se resume en esto:
-
Ponte en marcha en minutos, no en meses: Una verdadera configuración de autoservicio con integraciones de un solo clic te permite estar operativo de inmediato.
-
Control total y pruebas sin riesgos: Controles detallados y un potente modo de simulación te permiten lanzar una IA con total confianza.
-
Precios transparentes y predecibles: Planes mensuales y anuales claros sin cargos sorpresa basados en la cantidad de tickets que resuelvas.
¿Es GigaML la IA adecuada para tu equipo de soporte?
GigaML es una herramienta seria para grandes empresas centradas en la voz que tienen el presupuesto, el tiempo y el personal técnico para manejar un sistema complejo y personalizado. Su IA de voz es de primera categoría y está hecha para la automatización de centros de llamadas de alta importancia.
Pero para la mayoría de las empresas que solo necesitan una plataforma de soporte con IA flexible, rápida y fácil de usar, eesel AI es una opción mucho más práctica y transparente. Te ofrece un poder de nivel empresarial en un paquete que cualquier persona de tu equipo de soporte puede usar realmente.
Este vídeo explica cómo los modelos de GigaML se pueden implementar on-premise.
¿Por qué no lo compruebas por ti mismo? Puedes conectar tu helpdesk y empezar a simular tu agente de IA en los próximos minutos.
Preguntas frecuentes
GigaML proporciona principalmente agentes de IA para gestionar el soporte al cliente a través de voz y chat para grandes empresas B2C. Se especializa en automatizar respuestas y resolver un gran volumen de problemas de clientes, especialmente en centros de llamadas.
La IA de voz de GigaML es muy apreciada por ser empática y sonar natural. Está diseñada para ofrecer una experiencia telefónica impresionante, incluyendo voces personalizadas, tiempos de respuesta rápidos y la capacidad de gestionar interrupciones y diversos acentos.
Aunque GigaML sugiere una configuración de dos semanas, este período probablemente implica una participación significativa de tu equipo de ingeniería, múltiples llamadas de ventas, demos obligatorias y negociaciones de contrato. Es un proceso de implementación enfocado en empresas que requiere recursos internos dedicados.
GigaML está diseñado principalmente para grandes empresas con presupuestos considerables, equipos técnicos dedicados y necesidades complejas. Para la mayoría de los negocios que buscan una plataforma de soporte con IA flexible, rápida y fácil de usar, podría resultar demasiado compleja y costosa.
Los precios de GigaML no se publican en línea porque se adaptan a los grandes presupuestos empresariales, lo que requiere una demo personalizada y una consulta de ventas. Este enfoque indica una preferencia por contratos personalizados, a menudo de varios años, en lugar de planes transparentes y de autoservicio.
GigaML generalmente aprende de documentos de entrenamiento que los usuarios deben subir manualmente. Esto significa que tu equipo necesita gestionar y actualizar activamente estos documentos estáticos para asegurar que la IA siempre tenga la información más actualizada.
