Resource Management

El proyecto es una frontera útil de recursos y permisos, pero hay que diseñar cómo cruzan los datos entre productos. El organigrama comercial de la suite no reemplaza el diagrama de arquitectura.

Índice

CES y sus componentes principales Entorno operacional Control de Acceso GCP y 3rd Party Ecosistema Vertex Historia y opciones de integración

CES y sus componentes principales

Customer Engagement Suite (CES) con Google AI Architecture es una solución diseñada para transformar y optimizar los centros de contacto. Antes de implementarla, es crucial hacerse algunas preguntas básicas:

¿Qué soluciones necesitas?
- CCaaS (Contact Center as a Service): Si buscas una solución integral para modernizar tu centro de contacto.
- Customer Engagement Suite (CES): Si solo necesitas implementar soluciones específicas como:
  - Agentes conversacionales: Para escalar la auto-asistencia y mejorar la satisfacción del cliente.
  - Agent Assist: Para proporcionar asistencia a agentes humanos y mejorar su eficiencia.
  - Conversational Insights: Para realizar análisis profundos de las interacciones y obtener KPIs de clientes y agentes.

Consideraciones arquitectónicas y de recursos

Al planificar una solución CES, es importante considerar varios factores para una implementación exitosa:

Interconexión de tecnologías: La forma en que los componentes de CES se comunican y comparten datos es crucial para una operación eficiente.
Recursos operacionales: Debes definir los recursos necesarios para soportar tus entornos operacionales.
Captura de datos: Es esencial definir cómo se capturarán los datos de la solución CES para medir el éxito operacional y los KPIs.

Solución integral de CES

Una solución CES completa puede combinar varias tecnologías:

Telefonía: La base de la comunicación.
Agentes conversacionales: Manejan las interacciones iniciales o de rutina.
Tecnologías de asistencia al agente humano: Ayudan a los agentes en sus interacciones.
Conversational Insights: Se utiliza para analizar los datos generados por todas estas tecnologías, interactuar con las APIs y la capa de datos, y conectarse con otros servicios para personalizar la solución.

Las necesidades de la empresa son el principal motor de decisión para determinar qué soluciones de CES implementar.

Entorno operacional

Gestión de recursos y proyectos

Proyectos de Google Cloud: Se recomienda crear al menos dos proyectos para mantener una separación clara: uno para entornos de no producción (desarrollo y pruebas) y otro para producción (staging y producción). Algunos usuarios prefieren tener tres proyectos separados para cada entorno.
Agentes conversacionales (Conversational Agents): Generalmente, solo necesitas un agente para los entornos de no producción y otro para los de producción.
- Si diferentes equipos gestionan agentes para distintos tipos de usuarios o líneas de negocio, es aconsejable colocarlos en proyectos separados para gestionar el control de acceso de forma independiente.
Término "agente": Cuando se usa en el contexto de recursos, "agente" se refiere a un Conversational Agent, no a un agente humano.

Conectividad: pública vs. privada

La decisión sobre la conectividad depende de los requisitos de seguridad y de la infraestructura.

Conectividad pública:
- No requiere infraestructura adicional.
- Los clientes se conectan a un endpoint público de la API de Conversational Agents.
- La comunicación está encriptada con TLS y utiliza credenciales OAuth y una cuenta de servicio para autenticación.
- Su adecuación depende del modelo de amenazas y controles; un endpoint público con TLS no demuestra seguridad completa.
Conectividad privada:
- Requiere una interconexión privada a una VPC de Google Cloud.
- Es más compleja, ya que necesita configurar Private Service Connect y un servidor DNS interno.
- Usada por industrias o ubicaciones con requisitos estrictos de privacidad o que necesitan un mayor ancho de banda de red.

Ruta del flujo de conversación

La forma en que las conversaciones se enrutan a CES depende de la solución que implementes:

Con Agent Assist:
- Si usas CCaaS en Google Cloud: El sistema gestionará automáticamente el envío de las conversaciones a los agentes conversacionales y mostrará la información relevante al agente humano.
- Si usas un enfoque híbrido (on-premises): Debes asegurar que exista una integración para enviar los datos a CES.
Sin Agent Assist: El flujo de audio debe ser enviado directamente al agente conversacional. Hay dos maneras de hacerlo:
1. Solicitudes gRPC: Usando APIs de Conversational Agents como StreamingDetectIntent en CX. AnalyzeContent corresponde al servicio de conversaciones de Dialogflow/Agent Assist, no a la API de sesiones CX.
2. SIP Endpoint: Usando el endpoint SIP proporcionado por la Plataforma de Telefonía de Google (GTP).

Control de Acceso

IAM y roles

IAM (Identity and Access Management): Es el marco de políticas y tecnologías que te permite definir quién tiene permisos para realizar acciones sobre los recursos de Google Cloud.
Roles: Son conjuntos de permisos que se agrupan y se asignan a usuarios o cuentas de servicio. Google Cloud ofrece roles predefinidos, pero también puedes crear roles personalizados para permisos más granulares.

Roles recomendados para equipos de CES

Para implementar una solución CES, se recomienda asignar roles específicos a los diferentes equipos:

Equipo de Operaciones de Desarrollo (Developer Operations):
- Gestiona las configuraciones principales de los agentes. Se les puede asignar un rol personalizado para esta tarea.
Desarrolladores de Agentes Conversacionales (Conversational Agents Developers):
- Necesitan permisos para editar flujos (flows).
Desarrolladores de webhooks (Webhook Devs):
- Pueden necesitar permisos para desplegar servicios de Cloud Run; no asumir que todos requieren el rol amplio Cloud Run Administrator para administrar los servicios de Cloud Run donde se alojan los webhooks.
- También necesitan permisos de configuración de webhooks de Dialogflow; Dialogflow Webhook Admins no se ha identificado aquí como rol predefinido vigente.
- Nota: Los roles todavía se denominan Dialogflow a pesar de que el producto se llama Conversational Agents.
Desarrolladores de Agent Assist:
- La lista del curso propone Dialogflow Admin y PubSub Admin, roles amplios que deben sustituirse o acotarse según operaciones (debido al papel crucial de PubSub en Agent Assist).
Analistas de datos de Conversational Insights:
- Asignar acceso a datasets y operaciones de Insights según tarea; analizar datos no requiere por defecto BigQuery Admin.
Personal que despliega servicios CES:
- El rol Contact Center AI Platform Admin solo corresponde cuando se administra ese producto; no es requisito universal para desplegar cualquier componente CES.

GCP y 3rd Party

Servicios de Google Cloud que complementan CES

Estos servicios son clave para la observabilidad, el análisis de datos, la seguridad y la conectividad:

Observabilidad (Cloud Observability):
- Cloud Logging: Permite capturar información de logs de tus recursos para monitorear las interacciones de tus agentes conversacionales.
- Cloud Monitoring: Recopila y observa métricas, eventos y metadatos importantes (como tasas de error y latencia) para evaluar el rendimiento de CES.
Análisis de Datos:
- BigQuery: Ideal para crear data warehouses cuando necesitas registrar e analizar interacciones de CES. Permite adaptar, mantener y evolucionar tu solución.
- Looker Studio: Facilita la visualización de datos de BigQuery, permitiendo crear reportes y monitorear el rendimiento de CES.
Seguridad de Datos:
- Cloud Data Loss Prevention (Cloud DLP): Protege la información de identificación personal (PII) al identificarla y luego enmascararla, reemplazarla o eliminarla. Es crucial para identificar y proteger parámetros recolectados por agentes conversacionales que podrían ser PII.
Conectividad y Ejecución de Código:
- Webhooks: Permiten a los agentes conversacionales conectarse a sistemas externos para buscar información o realizar transacciones.
- Cloud Functions y Cloud Run: Opciones populares y elásticas para implementar código de webhook, facilitando la creación de microservicios que escalan rápidamente. Otras opciones incluyen Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine o Apigee.

Integraciones con proveedores de terceros

CES facilita la integración con:

Proveedores de telefonía y chat: Estas integraciones son esenciales para el éxito de cualquier implementación de CES.
Integraciones "one-click": Conversational Agents ofrece integraciones directas con muchos proveedores populares.
Conexiones personalizadas: Si no existe una integración directa, se pueden desarrollar conexiones personalizadas a través de las APIs de CES.

Ecosistema Vertex

Integración con Google Cloud

Las soluciones de CES no funcionan de forma aislada. Se complementan con otros servicios de Google Cloud para potenciar sus capacidades. Los servicios más comunes que se integran con CES son:

Cloud Logging & Cloud Monitoring: Para monitorear el rendimiento, los eventos y las métricas de tu solución CES, incluyendo tasas de error y latencia.
BigQuery & Looker Studio: Para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de interacción en un data warehouse. Looker Studio se utiliza para crear informes y visualizar los datos de BigQuery.
Sensitive Data Protection (Cloud DLP): Para identificar y proteger información de identificación personal (PII) en tus datos, permitiendo enmascarar, reemplazar o eliminar información sensible.
Cloud Functions & Cloud Run: Opciones populares para el desarrollo de microservicios, como webhooks, que conectan a los agentes conversacionales con otros sistemas para buscar información o realizar transacciones.

CES dentro del ecosistema de Vertex AI

Vertex AI es la plataforma de machine learning de Google Cloud. CES se sitúa en la parte superior de su ecosistema, aprovechando toda la tecnología subyacente. El stack de Vertex AI se compone de varias capas:

Infraestructura optimizada para IA: La base del stack con GPU y TPU.
Vertex AI Model Garden: Un catálogo de modelos de lenguaje grandes (LLMs) propios, de código abierto y de terceros.
AI Platform: Las herramientas para construir, desplegar y monitorear modelos de IA generativa (Gen AI) y flujos de trabajo.
Vertex AI Search and Conversation: La interfaz que permite a los desarrolladores infundir rápidamente capacidades de Gen AI y búsqueda en sus aplicaciones.
Soluciones de IA: Aquí es donde se ubican soluciones preempaquetadas como Contact Center as a Service y CES. Estas soluciones utilizan Vertex AI Search and Conversation para desplegar chatbots y voicebots a escala.

Enfoques de implementación

La forma de implementar una solución de CES depende del nivel de experiencia técnica y las necesidades de personalización.

"Construye tu propia solución": Para clientes con alta competencia en IA, que buscan casos de uso altamente personalizados. Estos pueden usar componentes individuales de Vertex AI como Model Garden, AI Platform y AI Applications para ensamblar su propia solución.
Productos "listos para usar": Para clientes que buscan productos de bajo o nulo código. Pueden usar soluciones preempaquetadas como CES, Agentes Conversacionales, Agent Assist o Conversational Insights.
Prebuilts (soluciones predefinidas): Plantillas para casos de uso específicos de verticales como servicios financieros o pedidos de comida, que solo requieren un ajuste fino.

Historia y opciones de integración

Integraciones con ISVs (2019 en adelante): Inicialmente, Google Cloud se asoció con los principales proveedores de software independientes (como Genesys, NICE, Avaya, Cisco, Five9, etc.) para que los clientes pudieran agregar capacidades de IA conversacional a su infraestructura de centro de contacto existente. Esta opción prolongó la vida útil de las soluciones tradicionales.
CCaaS (Contact Center as a Service): A raíz de la demanda por una solución de extremo a extremo, surgió CCaaS, la propia oferta de Google Cloud para un centro de contacto moderno y potenciado por IA. CES forma parte de esta solución.

Modelos de adopción de CES

La elección del modelo de implementación depende de las necesidades y la infraestructura existente del cliente. Tienes tres opciones principales:

Adopción de una nueva infraestructura: Puedes optar por CCaaS como una solución completa de Google Cloud, que incluye CES. Este modelo es ideal para una configuración optimizada y resultados rápidos.
CES over the top: Si deseas mantener tu plataforma actual de centro de contacto, puedes agregar las capacidades de IA de CES a tu solución existente. Esta opción es flexible y te permite migrar a una plataforma completa en el futuro si lo deseas.
Integración con socios OEM: Si quieres retener tu infraestructura existente, puedes aprovechar las integraciones de CES con socios originales (OEM partners).

Navegación del módulo

Siguiente: 02 Planning

Contexto del curso: CES y Vertex AI Search and Conversation son nombres/esquemas históricos; no interpretar el dibujo de capas como dependencias obligatorias de todos los productos. CCaaS es una categoría, no solo la oferta de Google. Separar staging/producción y decidir proyectos por riesgo. IAM de CX y sesiones CX permiten contrastar permisos y API. Redacción DLP, rutas privadas e integraciones necesitan configuración; el esquema no prueba cobertura ni cumplimiento.

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