TecnologíaInteligencia de Negocio

Cómo Omilia usa Snowflake para reducir la carga operativa y acelerar los informes

Omilia es un proveedor de plataformas de IA conversacional que ayuda a las empresas a reemplazar los sistemas IVR heredados con centros de contacto impulsados por IA de extremo a extremo, atendiendo a clientes en sectores altamente regulados a nivel global. La compañía adoptó Snowflake AI Data Cloud para consolidar sus operaciones de datos fragmentadas, habilitar analíticas en tiempo casi real y reducir la complejidad de la infraestructura a medida que su presencia empresarial crecía. El cambio liberó a los equipos de DevOps del mantenimiento rutinario, redujo los tiempos de despliegue en un 33% y otorgó a los clientes de Omilia una mayor visibilidad sobre el rendimiento de sus modelos de IA.

Impacto

33% faster

Aceleración en el despliegue de entornos

Hundreds of hours

Horas de DevOps ahorradas al mes

Desafío

A medida que Omilia ampliaba sus despliegues empresariales globalmente, su infraestructura de analíticas no podía manejar los volúmenes de datos generados por modelos avanzados de IA conversacional, dejando a los equipos de DevOps atrapados en el mantenimiento y a los clientes sin información oportuna sobre el rendimiento de sus modelos.

Solución

Omilia desplegó Snowflake AI Data Cloud en AWS, consolidando datos de CRM, entrega y PMO en una plataforma unificada y gobernada con almacenamiento y cómputo separados, habilitando informes en tiempo casi real y liberando a DevOps para centrarse en el desarrollo de productos.

Herramientas y tecnologías

Lo que dicen los líderes

Desde el primer día, Omilia se ha centrado en ofrecer herramientas de IA potentes que ayudan a los equipos de servicio a poner al cliente en primer lugar. A medida que nuestra huella se expandió, queríamos mantener esa misma agilidad y visibilidad en un rango cada vez mayor de entornos y despliegues de clientes.

Anna-Maria Giannakidi, Directora de Analíticas, Omilia

Ofrecemos información detallada sobre cómo están rindiendo nuestros modelos, para que los clientes puedan mejorarlos y ofrecer una mejor experiencia. Con Snowflake, podemos entregar esos insights de forma más rápida y eficiente.

Anna-Maria Giannakidi, Directora de Analíticas, Omilia

A continuación, planeamos ampliar nuestra automatización y profundizar la integración entre nuestro stack de IA y Snowflake AI Data Cloud de forma más eficiente. Snowflake nos ayuda a cumplir con el núcleo de nuestro negocio: ofrecer experiencias inteligentes e impulsadas por datos.

Anna-Maria Giannakidi, Directora de Analíticas, Omilia
Entiende todo el contexto.

Regístrate para leer casos de estudio completos, acceder a métricas detalladas y recibir todos los reportes.

Historia completa

Omilia opera en la capa de infraestructura del mercado de centros de contacto impulsados por IA. Su plataforma reemplaza los frustrantes y fragmentados sistemas de respuesta de voz interactiva que han caracterizado durante mucho tiempo el servicio al cliente empresarial, sustituyéndolos por IA conversacional propietaria de extremo a extremo. A medida que la adopción escaló y se incorporaron clientes empresariales globales, los requisitos de datos crecieron proporcionalmente: los modelos de IA avanzados generan enormes volúmenes de registros, métricas de rendimiento y señales operativas que deben procesarse, gobernarse y presentarse como información oportuna.

Antes de adoptar Snowflake, la infraestructura de analíticas de Omilia no podía seguir el ritmo de este crecimiento. El equipo carecía de un entorno de datos unificado que pudiera soportar simultáneamente integraciones de CRM, sistemas de entrega y gestión de proyectos, experimentación de machine learning e informes para clientes en tiempo casi real. El tiempo de ingeniería se consumía en el mantenimiento de infraestructura en lugar de en la innovación de productos, y la ausencia de visibilidad en tiempo real significaba que los clientes tenían que esperar por información sobre volúmenes de llamadas, rendimiento de modelos de IA y tendencias de clientes.

Omilia desplegó Snowflake AI Data Cloud sobre AWS como su plataforma central de datos. La separación entre almacenamiento y cómputo de Snowflake permitió al equipo ajustar el tamaño de los entornos para cargas de trabajo distintas: informes, ingesta de datos y experimentación de machine learning, cada uno ejecutándose de forma independiente sin pagar por recursos inactivos. El catálogo Snowflake Horizon proporcionó capacidades de gobernanza integradas, respondiendo a los estrictos requisitos de protección de datos y cumplimiento normativo de los clientes de Omilia en servicios financieros, salud y otros sectores regulados.

Los resultados fueron inmediatos y medibles. El escalado automático de Snowflake permitió a Omilia desplegar nuevos entornos un 33% más rápido y recuperar cientos de horas de DevOps cada mes. Los informes en tiempo casi real se hicieron posibles por primera vez: si el sitio web de un cliente cae o se produce un pico de llamadas entrantes en un centro de contacto, Omilia puede alertar al cliente casi al instante y comenzar a preparar sus modelos de IA para el tráfico. Los paneles de control se actualizan automáticamente, liberando a los analistas para centrarse en la interpretación en lugar del ensamblaje de datos.

De cara al futuro, Omilia planea profundizar la integración entre su propio stack de IA y la plataforma de Snowflake, extendiendo la automatización a través de su flujo de datos. La compañía ve la plataforma no solo como infraestructura, sino como un habilitador competitivo que le permite ofrecer experiencias más ricas e impulsadas por datos a sus clientes, manteniendo la agilidad necesaria para competir en un mercado de IA conversacional en rápida evolución.

Casos similares

I
Intercom
$1.4M
annual savings from sales team efficiency

Intercom, the AI-first customer service platform, built a Sales Cockpit on Snowflake’s AI Data Cloud powered by Cortex AI to give sales reps a unified view of customer data and AI-generated insight decks. The tool saves more than 2,000 hours per month across the sales organization, equivalent to $1.4 million in annual savings, and reduced the time to produce customer insight reports by 96%.

TechnologySSnowflakeSCSnowflake Cortex AI
T
Tipalti
5x
parallel query throughput increase

Tipalti is a global payables automation platform that processes $75 billion in payments annually for hundreds of high-growth companies. The company deployed Snowflake’s Cortex AI to build an internal AI prompt store, allowing sales and marketing teams to query financial data without technical expertise. The result is 5x faster parallel query execution and more than 600 ad-hoc analyses completed since launch.

Financial ServicesTechnologyAAWSSSnowflake
L
LTM
80%
candidate onboarding prediction accuracy

LTM, a global technology consulting and digital solutions company operating across India and international markets, deployed Snowflake’s AI Data Cloud to unify fragmented HR systems and power predictive hiring models. By migrating legacy on-premises data to Snowflake and deploying ML models via Snowpark and Cortex AI, LTM predicts candidate onboarding probability at 80% accuracy 25–30 days before start dates, cuts total cost of ownership by 70%, and processes hiring data 10x faster.

TechnologySSnowflakeSCSnowflake Cortex AI
O
Omilia
33% faster
deployment time improvement

Omilia, the Cyprus-based conversational AI company helping enterprises replace legacy IVR systems with AI-first contact centers, adopted Snowflake’s AI Data Cloud on AWS to centralize analytics and streamline data operations. Snowflake’s managed platform delivered 33% faster deployment times and saved hundreds of DevOps hours per month, enabling near real-time visibility into AI model performance, call volumes, and operational trends across Omilia’s global enterprise customer base.

TechnologySSnowflake
E
Ensono
54–70%
reduction in mean time to resolution (mttr)

Ensono, a managed services provider handling over 60 billion retail transactions and government platforms for 24 million constituents, built two AI-powered systems on Snowflake to shift IT operations from reactive to predictive. The Envision Predictive Engine (EPE) and DiagnoseNow application reduced mean time to resolution by 54–70%, cut major incidents by 22%, and improved SLA performance by 38% across its enterprise client base.

TechnologySMSnowpark MLSSnowflake
I
IONOS
150+
data sources consolidated

IONOS, a web hosting provider serving 6.6 million customers, consolidated over 150 data sources into Snowflake’s AI Data Cloud to create a unified customer intelligence platform. The company uses machine learning models and real-time streaming to identify churn risk, power next-best-offer recommendations, and resolve service issues proactively. The result is a 30% retention rate among customers who call to cancel and up to 2x conversion rate improvement from AI-driven upselling.

TechnologySISnowflake IntelligenceSSSnowflake Snowpipe Streaming
I
IONOS
150+
data sources consolidated

IONOS SE, the German web hosting company serving 6.6 million customers, built a unified data foundation on Snowflake to eliminate customer data silos across all brands. AI and machine learning power automated analysis of 15,000 daily call transcripts, ML-driven upsell recommendations, and proactive churn detection — retaining 30% of customers at the point they call to cancel.

TechnologySSnowflake
T
Tipalti
5x increase
simultaneous query execution capacity

Tipalti, the global payables automation platform managing $75 billion in annual payments for high-growth businesses, migrated to Snowflake AI Data Cloud on AWS and deployed Cortex AI with LLM capabilities, Cortex Semantics Models, Cortex Search, and Snowpark to transform its data engineering and product analytics capabilities. The platform delivers 5x simultaneous query capacity, enables 600+ ad-hoc analyses, and supports 50+ new product features across 10+ internal user groups — with AI bringing analytical insights directly to users without data movement.

TechnologySSnowflakeSCSnowflake Cortex AI