Disponible con: Estudio Copilot
Escenario de servicio al cliente: Agente de metadatos de conocimiento
Guión
Uso de agentes de IA para crear un agente de metadatos de conocimiento
Optimice la gestión del conocimiento con clasificación automatizada de documentos, etiquetado de metadatos y seguimiento de versiones.
Escanea contenido existente estructurado y no estructurado (por ejemplo, SharePoint, notas de CRM, historial de tickets) para detectar temas, tipos, metadatos, etc.

Agente de estudio Copilot
Identifica rápidamente temas clave, metadatos y tipos de contenido en fuentes estructuradas y no estructuradas.
Genera automáticamente etiquetas de metadatos relevantes (por ejemplo, tema, producto, tipo de problema, propietario, versión, fecha de creación) que se alinean con la taxonomía de la organización.

Agente de estudio Copilot
Ahorra tiempo al etiquetar automáticamente los documentos con metadatos consistentes y alineados con la taxonomía.
Indexa etiquetas de metadatos para una recuperación fácil y precisa.

Agente de estudio Copilot
Permite la recuperación rápida y precisa de documentos a través de la indexación inteligente.
Realiza un seguimiento y compara versiones de documentos para evitar la duplicación.

Agente de estudio Copilot
Evita la duplicación comparando versiones de documentos y mostrando la más actual.
Supervisa continuamente y actualiza automáticamente la versión de los documentos y utiliza el control de versiones para garantizar que se utilicen los artículos más recientes para la búsqueda.

Agente de estudio Copilot
Garantiza que los usuarios siempre accedan a las últimas versiones actualizando automáticamente el contenido etiquetado.
El contenido de este escenario de ejemplo es sólo para fines de demostración. Debe evaluar cómo se alinea el Copilot con los procesos comerciales, los requisitos regulatorios y los principios de IA responsable de su organización.
¿Qué sigue?
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