Control de CRM por Voz mediante LLM Fine-tuned Local
Creación de un sistema de control por voz para CRM utilizando un Large Language Model (LLM) entrenado (fine-tuning) específicamente para la tarea. El modelo opera localmente, garantizando la privacidad de los datos, y se refina continuamente con las interacciones del usuario.
Mi Rol
Lead AI & RPA Consultant
Tamaño del Equipo
4 personas
Duración
7 meses
El Desafío
El cliente, un proveedor de soluciones CRM, buscaba diferenciar su producto con una interfaz de control por voz natural y eficiente.
La solución debía cumplir estrictamente con GDPR y políticas de privacidad, lo que impedía el uso de servicios de voz en la nube de terceros.
Los usuarios necesitaban poder actualizar registros, crear nuevos leads, programar reuniones y buscar información mediante comandos de voz naturales, no predefinidos.
El sistema debía entender jerga específica del sector, terminología de ventas y nombres de empresas/productos sin necesidad de deletreo.
Era necesario minimizar la latencia para garantizar una experiencia fluida, lo que descartaba soluciones que dependieran completamente de APIs externas.
El modelo debía mejorar con el tiempo, aprendiendo de las interacciones y corrigiendo errores de interpretación de forma automática.
La Solución
Desarrollamos un módulo en Python que captura comandos de voz a través del micrófono y los transcribe utilizando un modelo de reconocimiento de voz optimizado para ejecutarse localmente.
Implementamos un fine-tuning de un LLM (Llama 2) con datos específicos del dominio CRM, incluyendo entrenamiento con comandos reales, terminología de ventas y estructura de datos del sistema.
Diseñamos una arquitectura que ejecuta el modelo LLM on-premise o en la infraestructura privada del cliente, eliminando dependencias de servicios en la nube para el procesamiento principal.
Creamos una capa de abstracción entre el modelo de lenguaje y la API del CRM, permitiendo que el LLM interprete la intención del usuario y la traduzca a llamadas API específicas.
Implementamos un sistema de validación de comandos que verifica la coherencia y seguridad de las acciones antes de ejecutarlas, solicitando confirmación para operaciones críticas.
Desarrollamos un pipeline de entrenamiento continuo que utiliza las interacciones y correcciones de los usuarios para mejorar el modelo de forma incremental.
Integramos un sistema de logging que mantiene registros detallados de las interacciones para fines de auditoría, sin comprometer la privacidad de los datos sensibles.
Galería del Proyecto
Interfaz de control por voz
Panel de control mostrando comandos de voz interpretados
Arquitectura del sistema
Diagrama de la arquitectura on-premise con LLM
Pipeline de entrenamiento
Sistema de fine-tuning continuo con retroalimentación
Dashboard de analítica
Métricas de uso y precisión del sistema de voz
Tecnologías Utilizadas
Python
Lenguaje principal para el desarrollo del backend y procesamiento de voz
LLM (Llama 2)
Modelo de lenguaje base para fine-tuning
PyTorch
Framework para entrenamiento y ejecución del modelo
HuggingFace Transformers
Librería para manipulación y fine-tuning de modelos de lenguaje
REST API
Integración con el CRM mediante API REST
ONNX Runtime
Optimización de rendimiento para inferencia
FastAPI
Desarrollo de la API de servicio
WebSockets
Comunicación en tiempo real para comandos de voz
Resultados
- Automatización del 70% de tareas repetitivas en CRM mediante comandos de voz, liberando tiempo valioso para los agentes de ventas.
- Reducción del 40% en tiempo de entrada de datos comparado con los métodos tradicionales de teclado y ratón.
- Precisión de comprensión de comandos del 85% desde el lanzamiento, con mejora continua gracias al aprendizaje adaptativo.
- Procesamiento local garantizando cumplimiento GDPR y privacidad, eliminando la necesidad de enviar datos sensibles a servicios en la nube.
- Mejora de la experiencia de usuario, especialmente en situaciones de movilidad donde el teclado no es práctico.
- Incremento del 25% en la adopción del CRM por parte de equipos comerciales que anteriormente mostraban resistencia.
Aspectos Destacados
- Desarrollo de un conjunto de técnicas específicas para reducir el tamaño del modelo LLM y optimizarlo para dispositivos con recursos limitados.
- Creación de un sistema de retroalimentación que permite a los usuarios corregir errores de interpretación, mejorando el modelo para todos los usuarios.
- Implementación de un módulo de seguridad que verifica que los comandos de voz provienen de usuarios autorizados mediante reconocimiento de voz biométrico.
- Desarrollo de una arquitectura híbrida que permite la ejecución local para comandos comunes, con opción de utilizar un modelo más complejo en la nube privada para consultas más complejas.
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