Sciene AI Companion: construyendo una plataforma autónoma de Customer Success en Databricks

Sciene desarrolla productos de AI que estandarizan y escalan flujos de trabajo empresariales de gran volumen y centrados en las relaciones. Cuando Quartile, la plataforma de optimización de retail media más grande del mundo, que gestiona el marketing de rendimiento para más de 1000 marcas, comenzó a utilizar la plataforma de Sciene para escalar su operación de Customer Success, transformó su forma de trabajar en diferentes geografías y zonas horarias.

En la publicidad digital, los Customer Success Managers (CSMs) son el puente entre una agencia y sus clientes, ya que analizan el rendimiento de las campañas, preparan presentaciones de estrategia, identifican problemas de forma proactiva y mantienen la relación continua que mantiene las cuentas sanas y en crecimiento. Este rol exige tanto profundidad analítica como un toque personal. Sin embargo, a gran escala, esa combinación se desmorona.

Los CSMs pasan horas cada semana armando presentaciones desde cero, reconstruyendo el contexto de las cuentas y priorizándolas sin una lectura sistemática de toda su cartera de clientes. Sin las herramientas y la tecnología adecuadas, no pueden mantener el ritmo.

Esta es una aplicación perfecta para la AI generativa. Sciene, yendo más allá de Quartile, intenta resolver cómo introducir la eficiencia de la AI en los procesos de negocio basados en relaciones, manteniendo al mismo tiempo una personalización vital para la conexión humana esencial.

Barreras para la AI aplicada en Customer Success

La plataforma de Sciene tenía que resolver tres problemas simultáneamente:

1. Personalización a escala: ya sea un borrador de correo electrónico, una presentación para una reunión o un diagnóstico de cuenta, cada resultado generado por AI debe tener contexto empresarial: el rendimiento y las métricas de la cuenta, el estilo personal del CSM individual y sus estándares de comunicación.
   Aunque abordar esto una vez es sencillo, hacerlo para más de 350 CSMs con distintos estilos de comunicación en todo el mundo, y múltiples interacciones semanales de 1000 cuentas con su propia historia única.
2. Generación de contenido de alto volumen: producir 1600 presentaciones estandarizadas de 80 diapositivas cada semana, redactar borradores de respuestas de correo electrónico para cada cliente, con una calidad constante y sin cuellos de botella en el procesamiento.
3. Diagnóstico de la causa raíz, no solo detección: los clientes necesitan más que alertas de cambios en las cuentas; requieren explicaciones de por qué ocurrieron los cambios y orientación sobre qué hacer a continuación. La solución debe conectar datos de publicidad, campañas, inventario, facturación y CRM para diagnosticar anomalías, que pueden deberse a cambios estacionales, acciones de la competencia o cambios en el mercado global.

Desde la disponibilidad de los datos hasta la presentación del CSM, Sciene tiene una ventana de procesamiento muy estrecha. La plataforma debe ingerir, modelar, ejecutar inferencias de AI y ofrecer resultados en tiempo real. Todos los pipelines, las cargas de trabajo de AI y la capa operativa deben utilizar la misma fuente de verdad gobernada, lo que convierte a Databricks en la solución arquitectónica.

Databricks para Customer Success: dentro de AI Companion de Sciene

Para abordar todos los requisitos, Sciene creó una plataforma AI Companion, estructurando tres módulos para resolver distintos cuellos de botella en la forma en que se atiende a los usuarios:

• Email Hub: redacción de respuestas de correo electrónico con total conocimiento del contexto. Genera respuestas rápidas, reflexivas e informadas por datos, escritas con la voz del CSM y respetando los principios corporativos. Esto preserva las relaciones con los clientes y ahorra un tiempo significativo. Una encuesta interna mostró que el tiempo de respuesta disminuyó de 15-30 minutos a aproximadamente 3 minutos con AI Companion, lo que lo hace 8 veces más rápido.
• Meeting Hub: generación de presentaciones estandarizadas a escala. Centraliza los puntos de discusión y los resúmenes de reuniones anteriores para generar una presentación de más de 80 diapositivas, lo que garantiza que los clientes reciban una experiencia constante y actualizada. Este tiempo de preparación se reduce de más de 2 horas a unos 10 minutos (12 veces más rápido), lo que significa que los CSMs se preparan rápidamente.
• Account Flagging System: detección automática de fluctuaciones comerciales. Más allá de un panel de alertas, el sistema identifica qué cambió y diagnostica la causa raíz, eliminando horas de investigación manual. Los CSMs reciben un informe prediagnosticado en lugar de tener que buscar datos en hojas de cálculo, lo que permite una intervención más rápida con el cliente. Una encuesta de CSM mostró que el diagnóstico de una cuenta marcada disminuyó de más de 30 minutos a aproximadamente 5 minutos (6 veces más rápido).

Nada de esto reemplaza el criterio del CSM; elimina el trabajo que se interponía en su camino. El CSM sigue siendo el propietario de la cuenta, de la relación y de la decisión sobre qué hacer a continuación; AI Companion solo se asegura de que entren a cada conversación con el cliente con el contexto ya en la mano.

La AI aumenta los flujos de trabajo humanos estratégicos

Sciene AI Companion está implementado en toda la organización de CS de Quartile, que gestiona más de 1000 marcas. Con la recopilación de datos y la redacción resueltas, los CSMs dedican más tiempo de su semana a lo que siempre ha sido el núcleo de su función: una estrategia de cuenta más profunda, conversaciones más agudas con los clientes y las decisiones de criterio que más importan. El impacto se transmite hacia abajo: los clientes reciben un servicio más rápido e informado por datos, y la empresa opera una organización de CS que escala con eficiencia.

Por qué Databricks: gobernanza y contexto en el núcleo

La arquitectura de AI Companion se construyó sobre un principio: todos los consumidores (pipelines de datos, modelos de AI, dashboards) deben leer de las mismas tablas gobernadas sin desviaciones de sincronización.

Sciene evaluó que la alternativa de utilizar una pila fragmentada de bases de datos, cómputo e infraestructura de servicio de AI independientes crearía una enorme sobrecarga de mantenimiento debido a las múltiples copias de datos, la conciliación compleja y la inevitable desviación de datos. Databricks elimina esto por completo mediante el uso de:

• Delta Sharing lleva los datos de Quartile al entorno de Sciene sin copias, sin exportaciones y sin desviaciones: las mismas tablas gobernadas sobre las que Quartile dirige su negocio están disponibles de inmediato para su ingesta y modelado. Sin Delta Sharing, Sciene tendría que crear y mantener pipelines ETL personalizados para cada fuente de datos, lo que introduciría latencia y riesgos de conciliación en cada paso. Esto también permite que el ecosistema de Sciene crezca hacia nuevos espacios mientras mantiene los datos descentralizados.
• Lakebase, el Postgres administrado de Databricks, contiene el estado operativo, las configuraciones e historial de alertas, los metadatos de las reuniones, las acciones de los usuarios y el contenido generado por AI, con capacidad de respuesta transaccional y gobernanza de lakehouse. Cierra la brecha entre las cargas de trabajo analíticas y operativas sin obligar a Sciene a ejecutar una base de datos independiente fuera del ecosistema de Databricks.
• Databricks SQL Warehouses sirven cargas de trabajo analíticas, inferencias de AI y lecturas operativas desde las mismas tablas gobernadas en endpoints serverless, sin administración de clusters ni costos de preparación. Cada consumidor ve los mismos números porque cada consumidor consulta la misma capa.

Como resultado: la ingeniería de datos nunca envía exportaciones personalizadas, la aplicación nunca vuelve a calcular la lógica analítica y las cargas de trabajo de AI nunca mantienen su propio almacenamiento de datos. Una sola base, sin desviaciones.

Cómo la base de Databricks impulsa cada módulo

La misma arquitectura es compatible con los tres módulos de AI Companion de formas ligeramente diferentes:

• Email Hub combina datos recientes de la cuenta con el estilo de comunicación del CSM y los principios de la empresa, todo basado en consultas de AI Platform en Databricks. Esto elimina la obsolescencia de los datos al recuperar copias. Los clientes reciben respuestas oportunas y profundamente informadas porque la capa de datos escala, no porque cada respuesta mantenga su propio contexto.
• Meeting Hub crea cada presentación con el estado más reciente de la cuenta, extrayendo el contenido de las diapositivas de las mismas tablas gobernadas que impulsan los informes en otras partes del negocio. Una sola fuente de verdad significa que los clientes ven números que siempre coinciden: las presentaciones nunca contradicen a los dashboards.
• Account Flagging realiza una evaluación diaria del rendimiento publicitario, el estado de la campaña, el inventario, la facturación y los datos de CRM. Escribe alertas clasificadas por gravedad en Lakebase, donde la aplicación las recopila de inmediato. El CSM puede intervenir antes de que el cliente note un problema. El ajuste de umbrales y las nuevas definiciones de alertas son cambios de configuración, no lanzamientos de código.

La base para la expansión de la AI en Databricks

La arquitectura unificada de Databricks Data Intelligence Platform habilita nuevas capacidades. Sciene está explorando una integración más profunda con la plataforma de AI de Databricks, lo que incluye Databricks Apps para inferencias de AI escalables, MLflow para el seguimiento de experimentos en las múltiples tareas de generación de AI Companion, y Unity Catalog Lakeflow Connect para extender la gobernanza y la ingesta de datos en la creciente cantidad de activos generados por AI que produce la plataforma.

A medida que Databricks lanza nuevas funciones, la plataforma de Sciene las incorpora, lo que hace que AI Companion sea más rápido y capaz sin requerir cambios arquitectónicos.

Para obtener más información sobre cómo Sciene se asocia con Databricks para crear productos nativos de datos y AI para flujos de trabajo empresariales, visita sciene.com o ponte en contacto con tu contacto de Sciene o Databricks.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original