Orum es una plataforma avanzada de conversación en vivo impulsada por IA que ayuda a los equipos de ventas a potenciar sus actividades automatizando las tediosas tareas de marcación manual. Permite que los representantes de ventas se concentren en mantener conversaciones significativas con los prospectos. La plataforma cuenta con herramientas poderosas para la automatización de llamadas, análisis y coaching en tiempo real, ayudando a los equipos a maximizar su potencial de alcance y generar más ingresos.

KAI es una plataforma de IA conversacional de vanguardia adaptada específicamente para la industria financiera. Permite a los bancos y a las instituciones financieras crear asistentes digitales personalizados que pueden interactuar con los clientes en un diálogo natural y similar al humano. KAI empodera a las instituciones para automatizar las interacciones con los clientes, desde responder consultas hasta proporcionar asesoramiento financiero detallado. Al integrar la alfabetización financiera en sus conversaciones, KAI no solo aumenta la eficiencia operativa, sino que también mejora la satisfacción del cliente, lo que lleva a una base de usuarios más comprometida y leal. Con innovaciones recientes como KAI-GPT, la plataforma utiliza grandes modelos de lenguaje para mejorar las capacidades conversacionales.

AgentChat es una plataforma centrada en desarrolladores para construir conversaciones sofisticadas de IA multi-agente. Combina un backend en Python con FastAPI y una interfaz en React para permitir a los usuarios definir agentes de IA individuales con roles distintos — como extractor de datos, analista y resumer — que se comunican para completar tareas complejas de manera colaborativa. Aprovechando los modelos GPT de OpenAI, AgentChat proporciona almacenamiento de memoria mediante Redis y soporta integración con herramientas personalizadas para llamadas API, raspado web y consultas a bases de datos. La plataforma ofrece monitoreo en tiempo real, registros de rendimiento de los agentes y pipelines configurables. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden ampliar las capacidades de los agentes agregando nuevas herramientas o ajustando prompts, habilitando flujos de trabajo automatizados, procesos de toma de decisiones y aplicaciones de descubrimiento de conocimientos a medida.