65%
taxa de automação em fluxos de trabalho de centro de contacto
NOS
80%
redução nos custos de processamento de documentos
Sonae Sierra
6–12
semanas do arranque à implementação em produção
Modelo de entrega GenOS
Porquê o GenOS
O que torna o GenOS diferente do Kore.ai
01
Nativo em LLM. Sem esforço de treino de intenções.
O núcleo de NLP do Kore.ai exige anotação de intenções antes de conseguir lidar com a sua linguagem. O GenOS usa LLMs de fronteira de forma nativa. Descreva o que o agente deve fazer e ele fá-lo. Sem sprints de anotação. Sem treino de entidades. Sem ciclos de retreino quando a sua linguagem ou os seus fluxos de trabalho evoluem.
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02
Em produção em 6 a 12 semanas
A implementação média do Kore.ai demora dois meses (G2, 470 avaliações). Isso é só a configuração. A equipa necessária para a manter acresce a esse tempo. O Forward Deployed Engineer do GenOS entrega uma implementação delimitada e integrada, e mantém-se responsável pela qualidade e pela melhoria depois do arranque.
03
Uma plataforma para as três superfícies
O AI for Work, o AI for Service e o AI for Process do Kore.ai são produtos separados, com governação separada. O GenOS corre o assistente de colaboradores, os agentes de apoio ao cliente e a automação de documentos numa única plataforma de controlo: o mesmo RBAC, o mesmo registo de auditoria, o mesmo ciclo de melhoria em tudo.
Porquê mudar para o GenOS
As equipas escolhem o GenOS em vez do Kore.ai quando
- Precisa de estar em produção em semanas. Não tem uma equipa para construir e manter a plataforma.
- O seu caso de uso envolve linguagem não estruturada. O NLP do Kore.ai exige treino de intenções. O GenOS é nativo em LLM desde o primeiro dia.
- Quer uma única plataforma governada para o assistente de colaboradores, o apoio ao cliente e a automação de documentos. O Kore.ai divide isto em três produtos separados.
- A melhoria após o arranque importa: no Kore.ai, o cliente fica responsável pelo afinamento; no GenOS, o FDE é dono do ciclo de qualidade.
- O seu processo tem uma taxa de exceções elevada, que exige critério. O human-in-the-loop do GenOS é de nível de produção. O do Kore.ai é configurável, mas pesado.
Funcionalidade a funcionalidade
| GenOS | Kore.ai | |
|---|---|---|
| Arquitetura | Nativo em LLM: modelos de fronteira tratam a linguagem sem anotação de intenções | Núcleo baseado em NLP, alargado com LLMs: exige treino de intenções e anotação de entidades por caso de uso |
| Tempo até à produção | 6-12 semanas com um Forward Deployed Engineer; o arranque está incluído no âmbito do contrato | Tempo médio de implementação de 2 meses (G2, 470 avaliações); varia consoante o integrador e a complexidade da configuração |
| Modelo de implementação | Um FDE nomeado constrói e opera a implementação; o cliente não precisa de configurar nada | O cliente ou um integrador constrói e mantém; os serviços profissionais da Kore são um contrato à parte, não incluído |
| Integrações com contact centres | Disponível por integração; não é nativo do Genesys, da Avaya ou da Nice | Conectores nativos profundos para Genesys, Avaya, Nice, Salesforce Service Cloud e ServiceNow |
| Abrangência da plataforma | Três superfícies (Assistant, Service, Supervisor) numa só plataforma com governação partilhada | AI for Work, AI for Service, AI for Process: cobertura ampla, mas cada produto tem a sua própria administração |
| Camada de governação | RBAC unificado, registo de auditoria e regras de política em todas as superfícies, numa única plataforma de controlo | A governação existe por produto; não há uma única plataforma de controlo entre as superfícies internas e as de cliente |
| Melhoria após o arranque | Ciclo de melhoria liderado pelo FDE: análise de utilização, auditorias de conhecimento, avaliação de qualidade, afinação do encaminhamento de modelos | O cliente é dono da manutenção: os fluxos do bot quebram quando o conhecimento muda; não há um enquadramento de melhoria incorporado |
| Reconhecimento de analistas | Em crescimento; foco no mercado europeu | Forte: Gartner Magic Quadrant, G2 Enterprise Leader, cobertura da Forrester |
| Human-in-the-loop | Filas de exceções estruturadas com contexto completo, fluxos de aprovação e histórico de correções | Transferência para humanos configurável; o contexto passado aos agentes é limitado sem desenvolvimento à medida |
| Suporte multilíngue | Herda dos LLMs subjacentes; forte para línguas europeias | Mais de 50 línguas com treino de NLP dedicado; maduro para implementações multilingues em grande escala |
Perguntas frequentes
GenOS vs Kore.ai: qual é a diferença?
O Kore.ai é uma plataforma para a qual precisa de destacar uma equipa que a construa, configure e mantenha, com um núcleo de NLP que exige treino de intenções. O GenOS é nativo em LLM, entregue por um engenheiro nomeado, em produção em 6 a 12 semanas, e melhorado continuamente após o arranque.
O GenOS exige treino de intenções como o Kore.ai?
Não. O núcleo de NLP do Kore.ai exige anotação de intenções e treino de entidades por caso de uso. O GenOS usa LLMs de fronteira de forma nativa: descreva o que o agente deve fazer e ele fá-lo, sem sprints de anotação nem retreino quando a sua linguagem muda.
Quanto tempo demora uma implementação do GenOS em comparação com o Kore.ai?
O GenOS chega à produção em 6 a 12 semanas com um Forward Deployed Engineer, com o arranque incluído no contrato. As implementações do Kore.ai demoram em média cerca de dois meses só na configuração (G2, 470 avaliações), a que se soma a equipa necessária para a manter.
Resumindo
O Kore.ai dá-lhe uma plataforma ampla e deixa a construção, o treino de intenções e a manutenção a seu cargo. O GenOS é nativo em LLM desde o primeiro dia, entra em produção em 6 a 12 semanas e é melhorado continuamente pelo engenheiro que o gere. Precisa de IA em produção. Não precisa de uma equipa para operar a plataforma. O GenOS foi construído para isso.
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