50%
“Optimizing LLM usage reduced operational costs by 50%”
Tal como se publicó en rasa.com. Capturado por usedby el 8 oct 2026.
Qué pasó
Swisscom rebuilt its customer service AI agent, Sam, on Rasa's CALM framework, integrating LLMs for natural multi-turn dialogue and zero-shot intent recognition. The agent handles a wider range of customer queries without human intervention and can access real-time customer information.
Resumen escrito por usedby a partir de la página de origen, en inglés. Las cifras son de Rasa y de Swisscom, no nuestras.
- 1.6x“Writing conversation flows and validation became 1.6x faster.”
- 20 weeks“Swisscom prototyped and deployed the first version of the new LLM-based Sam to production within 20 weeks by using Rasa's tools to quickly test and refine features.”
Optimizing LLM usage reduced operational costs by 50%, while automation freed human agents to focus on more complex tasks. Faster deployment cycles allowed Swisscom to adapt quickly to customer needs and business priorities.
Rasa was the perfect partner to bring our vision to life.
Lo que dice la historia, y lo que verificamos
Comparamos la historia con su página en línea el 8 oct 2026.
- La cifra: 50%VerificadoImpresa palabra por palabra en la página, cerca del nombre de Swisscom.
- El pasaje citado arribaVerificadoCopiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de Swisscom.
- Swisscom usa RasaVerificadoLínea de nivel Confirmado. Última verificación entre todas las fuentes: 8 oct 2026.
- El resultado en síNo verificadoLo citamos; no lo medimos.
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