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

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.