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Ada revolutioniert auf Grundlage von MongoDB Atlas den Kundenservice mit KI-gestützten Automatisierungen

Bild einer Frau, die ein Paket auspackt.

BRANCHE

Software und Technologie

PRODUKTE

MongoDB Atlas,
Change Streams,
Queryable Encryption

ANWENDUNGSFALL

Künstliche Intelligenz

KUNDE SEIT

2016

Vielleicht sagt Ihnen Ada noch nichts. Das kanadische Unternehmen konnte sein Kundenservice-Erlebnis mit KI revolutionieren. Mit bekannten Marken wie Meta, Verizon und AT&T, die zu seinen 300 Kunden zählen, haben Sie dessen Technologie aber wahrscheinlich schon genutzt, ohne es zu wissen.

Seit seiner Gründung im Jahr 2016 hat sich Ada zu einem führenden Unternehmen im Bereich der KI-gestützten Automatisierung entwickelt und ist im Bereich der generativen KI ganz vorne mit dabei. Durch eine Omnichannel-Automatisierungserfahrung hat Ada die Aufgabe, die meisten – und komplexesten – Kundenanfragen mit minimalem Aufwand zu lösen.

Es gibt eine enorme Menge an unstrukturierten Daten, mit einer Reihe von Macken, Eigenheiten und Datenformaten über viele Kanäle hinweg, die ein KI-Sprachmodell (Large Language Model, LLM) berücksichtigen muss, um eine konstruktive Antwort oder Lösung zu finden.

Um schnell und sicher voranzukommen, ist dies eine äußerst wichtige Überlegung für Unternehmen, die unter Verwendung von Kundendaten KI-Lösungen entwickeln. Mike Gozzo, Chief Product and Technology Officer von Ada, diskutierte mit Dev Ittycheria, Chief Executive Officer von MongoDB, und Sahir Azam, Chief Product Officer, auf der Bühne der MongoDB 2023 .local NYC Keynote darüber, wie Ada in der Lage ist, Innovationen schneller und selbstbewusster umzusetzen und der generativen KI-Kurve auf MongoDB Atlas immer einen Schritt voraus zu sein.

Firmengründung mit dem Ziel von mehr Geschwindigkeit

Von Anfang an wollte Ada Lösungen so schnell wie möglich auf den Markt bringen. Um dies zu erreichen, benötigte das Unternehmen eine Multi-Cloud-No-SQL-Datenbankplattform, die Innovation ohne Einschränkungen ermöglicht. Sobald MongoDB Atlas verfügbar war, wechselte Ada schnell zu dieser Lösung, denn, so Gozzo: „Wir wollten uns auf unseren Betrieb konzentrieren, nämlich auf die Automatisierung von Kundendienstanfragen, und nicht auf die Verwaltung von Mongo. Das war für uns ein großer ,Türöffner' in Bezug auf die Geschwindigkeit.“ MongoDB Atlas bildet die Grundlage für alle Lösungen von Ada, harmonisiert mehrere Datentypen und ermöglicht es dem Team, sich auf die Erforschung von generativer AI und von Large Language Models zu konzentrieren.

„Durch die Verwendung von MongoDB sind wir bei der Datenbeschaffung nicht eingeschränkt, wenn wir etwas Neues aufbauen wollen. Wir können unstrukturierte Daten abfragen und sie zum Trainieren anderer Datenmodelle verwenden“, erklärt Gozzo. „Wir setzen generative KI mühelos in unserem gesamten Produktstack ein, um Abfragen zu automatisieren und einen Support zu bieten, der über die Beantwortung mehrstufiger Anfragen hinausgeht. Mit MongoDB können wir neue Produkte in nur wenigen Monaten ausliefern.

Gozzo fährt fort zu erklären, warum Ada seit Gründung des Startups weiterhin auf MongoDB setzt: „Die Flexibilität und die Fähigkeit, jederzeit umzuschwenken, waren wirklich wichtig. Als wir das Unternehmen weiterentwickelt und neue Kanäle und Modalitäten eingeführt haben, wurde uns klar, dass wir nur mit MongoDB einen Datenspeicher erhalten, der ohne umständliche Migrationen einfach erweitert werden kann und unsere Anforderungen wirklich erfüllt. Wir sind immer bei Atlas geblieben, weil die Performance stimmt, der Support durch das Team großartig ist und wir finden, dass wir dank MongoDB nicht so stark von einem zentralen Cloud-Anbieter abhängig sind.

Wir begrüßen die neuesten Veröffentlichungen von MongoDB

Ada hat kürzlich Change Streams übernommen, um Modelle in Echtzeit zu iterieren und zu trainieren und gleichzeitig den internen Data Lake synchron zu halten. Dies ermöglichte es dem Team, ein verteiltes Ereignisverarbeitungssystem aufzubauen, das Bots und Analysen unterstützt.

Ada erforscht auch Queryable Encryption, das hilft, das KI-Training voranzutreiben und gleichzeitig die Privatsphäre von Gesprächen zu wahren. „Interessanter als einfach nur Transkripte in ein KI-Modell zu füttern, ist es, die Kernbotschaft und die Anleitung hinter verschlüsselten Gesprächen zu destillieren. Die Technologie kann sich das Feedback des Bot-Managers zur Qualität ansehen und lernen, wie gute Interaktionen aussehen“, erklärt Gozzo.

In ein paar Jahren wird KI wahrscheinlich in jede App eingebettet sein. Mit MongoDB ist Ada einer der Marktdisruptoren, mit denen dies erreicht werden kann. „Wir freuen uns schon sehr auf die Zusammenarbeit mit MongoDB Atlas und darauf, was uns an Interessantem noch alles erwartet“, so Gozzo abschließend.

Erfahren Sie mehr darüber, wie MongoDB Atlas die Erstellung von KI-gestützten Anwendungen optimiert.

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