Databricks Agent Bricks: IA para la segmentación de ofertas de venta
Para los equipos de ventas, una oferta potente es tan efectiva como su entrega precisa. En empresas de tecnología como Databricks, proporcionar ofertas de crédito gratuitas tiene como objetivo incorporar nuevos clientes o acelerar la adopción existente. Sin embargo, una pregunta engañosamente simple a menudo atasca a los representantes de ventas: ¿qué cuentas de clientes son elegibles para estas ofertas y cuáles deberían priorizarse para el contacto?
Lo que parece sencillo puede convertirse rápidamente en un esfuerzo opaco y que consume mucho tiempo, a menudo requiriendo múltiples equipos. El personal de ventas con frecuencia se encuentra revisando una extensa documentación, buscando en canales de comunicación internos e investigando manualmente los detalles de las cuentas con los equipos de operaciones. Este proceso engorroso crea idas y venidas innecesarias, ralentiza el impulso de las ventas y, en última instancia, retrasa la entrega de ofertas valiosas a los clientes. Incluso cuando la elegibilidad es clara, discernir los prospectos de mayor impacto para la priorización sigue siendo un desafío.
Para abordar este cuello de botella interno, Databricks aprovechó su propia plataforma “Agent Bricks”, diseñada para construir agentes de IA sofisticados sobre datos empresariales. El resultado fue un sistema multi-agente diseñado para ofrecer orientación clara y accionable directamente a su fuerza de ventas. Sorprendentemente, esta herramienta integral fue desarrollada en menos de dos días por un pasante de Estrategia y Operaciones Comerciales, lo que subraya la velocidad y simplicidad de la plataforma. El sistema permite a los representantes de ventas identificar rápidamente las cuentas de clientes que califican, comprender las razones precisas de cualquier inelegibilidad y clasificar las cuentas elegibles para centrarse primero en los prospectos de mayor impacto.
El núcleo de esta solución reside en el Supervisor Multi-Agente de Agent Bricks, que orquesta las actividades de tres agentes de IA especializados. Al igual que un controlador de tráfico aéreo, el Supervisor delega inteligentemente partes específicas de una consulta al agente apropiado, luego une sin problemas sus respuestas individuales en una única respuesta cohesiva.
El primer componente es un Agente de Detalles de Oferta, impulsado por un Asistente de Conocimiento. Este agente está entrenado en documentación interna no estructurada de ofertas, incluidos PDF y presentaciones, lo que le permite comprender profundamente las reglas intrincadas, los requisitos de elegibilidad y todo el proceso de divulgación y entrega para diversas ofertas. Crucialmente, el Asistente de Conocimiento procesa estos documentos en su formato nativo, eliminando la necesidad de cualquier preprocesamiento o trabajo de incrustación.
Luego está el Agente de Elegibilidad de Ofertas, construido usando un AI/BI Genie. Este agente analiza datos estructurados de cuentas de clientes, gobernados de forma segura dentro de Unity Catalog, para determinar no solo qué clientes califican para ofertas específicas, sino, igualmente importante, por qué otros no. Puede identificar los criterios de elegibilidad exactos que una cuenta no cumple e incluso sugerir pasos de seguimiento si un representante de ventas desea solucionar problemas adicionales. Para facilitar este análisis, las tablas de datos subyacentes están meticulosamente estructuradas con columnas relevantes para cada criterio de elegibilidad.
Finalmente, un Agente de Priorización de Cuentas, también impulsado por un AI/BI Genie, examina datos estructurados de salida al mercado. Este agente clasifica las cuentas elegibles considerando factores como los datos de uso, las señales de crecimiento y la relevancia general de la oferta para el cliente. Esto proporciona a los equipos de ventas una lista clara y priorizada, dirigiéndolos primero a los contactos más prometedores.
Este innovador sistema multi-agente agiliza un proceso de ventas previamente engorroso, transformando las conjeturas manuales en precisión basada en datos. La facilidad con la que una solución de IA tan sofisticada podría construirse directamente sobre los datos de clientes existentes y la documentación de ofertas, sin requerir una investigación exhaustiva de arquitecturas complejas de agentes o la participación de equipos técnicos especializados, destaca un avance significativo en la aplicación de la IA empresarial.