5 casos de uso de la Inteligencia Artificial (IA) en un call center

La Inteligencia Artificial aplicada a los contact center es la última palabra de moda en el mundo empresarial, ya que tiene el potencial de transformar los procesos y resultados comerciales.

Sin embargo, la IA puede realizar mejoras significativas en los resultados comerciales cuando la solución de Inteligencia Artificial adecuada se adapta a la tarea correcta. Las organizaciones utilizan actualmente y con éxito la IA para la automatización de procesos, el análisis de datos y para interactuar con clientes y empleados.

Estos tres usos son muy relevantes para las operaciones de servicio al cliente, lo que convierte a los call center en el lugar idóneo para probar el potencial de la IA. Los contact center tienen grandes cantidades de datos complejos que pueden beneficiarse de la información proporcionada por el software de análisis impulsado por IA. Además, la Inteligencia Artificial dispone de aplicaciones para mejorar la CX y la productividad y eficacia de los agentes.

5 casos de uso de la Inteligencia Artificial (IA) en un call center

Actualmente, la IA se utiliza para hacer pronósticos más precisos, ayudar a los líderes a identificar y gestionar problemas de manera proactiva, y ofrecer a los clientes soluciones de autoservicio, entre otros.

1) Caso de uso de IA n° 1: Autoservicio

En estos días, las organizaciones enfocadas en el cliente ven el autoservicio como un canal que puede brindar experiencias satisfactorias. Diseñan y optimizan el autoservicio para que los clientes puedan resolver con éxito sus propios problemas o transferirlos fácilmente a un agente para obtener asistencia adicional. Este enfoque en hacer que, por ejemplo, el IVR (Respuesta de Voz Interactiva) sea más efectivo y amigable para el cliente está dando sus frutos. Una investigación de 2020 reveló que, por primera vez, los canales de autoservicio tenían tasas de resolución en el primer contacto (FCR, en sus siglas en inglés) más altas que los métodos asistidos por agentes: 62% frente a 55%.

Por otra parte, el procesamiento del lenguaje natural (NLP, en sus siglas en inglés), una forma de IA, ha transformado la forma en que los usuarios interactúan con los sistemas IVR. Las personas que llaman ya no han de “presionar 1”, simplemente pueden decir lo que necesitan. El NPL permite que el sistema comprenda lo que los clientes están diciendo y les responda para contestar a su pregunta, guiarlos a través de los pasos de autoservicio o conectarlos con un agente. Gracias a la IA, esta es una experiencia más natural que presionar botones en el teclado de un teléfono.

Para llevar el autoservicio IVR al siguiente nivel, las empresas también pueden integrar agentes virtuales impulsados ​​por IA en sus IVR para crear experiencias más inteligentes.

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2) Caso de uso de IA n° 2: Asistencia del agente

La guía de interacción en tiempo real aprovecha la Inteligencia Artificial para escuchar y analizar cada llamada a medida que ocurre. Esto es, proporciona feedback en tiempo real a los agentes sobre sus habilidades sociales. Por ejemplo, si la herramienta de guía de interacción determina que una persona que llama está estresada, podría recordarle al agente que muestre empatía. Y si el agente interrumpe repetidamente a un cliente, el sistema podría decirle al agente que use habilidades de escucha activa. El coaching en tiempo real habilitado por IA puede ayudar a reconducir interacciones tensas, brinda feedback inmediato y puede ayudar a corregir el comportamiento subóptimo antes de que tenga la oportunidad de perpetuarse.

El impacto positivo que la IA puede tener en el rendimiento de los agentes no se limita a la guía de interacción en tiempo real. La capacidad de escuchar y comprender las interacciones de voz significa que las soluciones impulsadas por IA también pueden ayudar a los agentes a resolver problemas. Por ejemplo, el asistente de Inteligencia Artificial podría escuchar que una persona que llama tiene una pregunta sobre la funcionalidad del software y buscar automáticamente el artículo de la base de conocimientos relevante para el agente. Los asistentes inteligentes ayudan, por tanto, a mejorar las tasas de resolución en el primer contacto, aumentar la precisión y reducir los tiempos de manejo, mejorando así la CX.

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3) Caso de uso de IA n° 3: Previsión y programación

Es posible que la previsión y la programación no sean los primeros aspectos que vienen a la mente cuando piensa en la IA del contact center, pero este caso de uso en particular tiene mucho sentido si se considera que la Inteligencia Artificial es muy adecuada para analizar grandes cantidades de datos con el fin de identificar patrones y hacer predicciones.

Los pronósticos suelen basarse en un par de años de datos de volumen históricos. El proceso de pronóstico puede volverse bastante complejo cuando tiene en cuenta los datos históricos por incremento de tiempo y canal, y también trata de determinar el mejor algoritmo de pronóstico para aplicar.

Elegir el algoritmo correcto puede requerir una buena comprensión de la ciencia de datos. Aquí es donde entra en juego la IA. El software de gestión de la fuerza laboral de Inteligencia Artificial selecciona el mejor algoritmo para las características únicas del call center. Es un gran ejemplo de cómo la IA puede aumentar las habilidades de un equipo humano.

El software de programación que aprovecha la IA satisface las necesidades comerciales y de los clientes al garantizar que se programa la cantidad correcta de agentes capacitados en los momentos adecuados y, al mismo tiempo, se adapta a las preferencias de los agentes. Y gracias a la Inteligencia Artificial, los horarios mejoran con cada ejecución.

4) Caso de uso de IA n° 4: Chatbots y agentes virtuales

Para muchas personas, el contact center es IA = chatbots y agentes virtuales. Cuando se diseñan correctamente y se aplican a las tareas adecuadas, los chatbots y los agentes virtuales pueden proporcionar beneficios sustanciales a las operaciones y CX.

¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente virtual?

Un chatbot es más simple que un agente virtual y se basa en reglas configuradas por el usuario. Por ejemplo, un chatbot podrá interactuar con una persona presentando dos o tres opciones para hacer clic. La selección determinará el siguiente conjunto de opciones o respuestas, y así sucesivamente. Un chatbot puede utilizar IA o no.

Por el contrario, los agentes virtuales utilizan Inteligencia Artificial, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje automático y tecnologías relacionadas para comprender el habla y la intención humanas. Esto hace que los agentes virtuales sean capaces de manejar interacciones más complejas que un chatbot basado en reglas.

Los chatbots y los agentes virtuales se están utilizando con éxito en múltiples canales, incluidas las aplicaciones de voz, chat y mensajería. Tienen más éxito en el manejo de transacciones bien definidas, como responder preguntas frecuentes, programar citas, restablecer contraseñas y proporcionar el estado de los pedidos. Los chatbots y los agentes virtuales ofrecen servicio las 24/7/365 pueden manejar cientos o miles de interacciones simultáneas, lo que permite que los contact center aumenten rápidamente su capacidad.

5) Caso de uso de IA n° 5: Productividad y eficacia del supervisor

El análisis de interacción impulsado por IA puede ser el analista de datos que todo supervisor necesita. El software de análisis de interacciones puede combinar y analizar rápidamente todas las interacciones de los canales de voz y digitales, desarrollando conocimientos sobre la opinión del cliente, temas de tendencia, impulsores de contacto, y problemas emergentes, entre otros. Esto permite a los supervisores, por ejemplo, resolver proactivamente un nuevo problema antes de que se convierta en otro “incendio” que deben apagar.

Además, los análisis de gestión de la calidad pueden hacer que el proceso de supervisión de la calidad sea más eficiente y preciso para los supervisores que desempeñan un papel en la extracción y evaluación de muestras de interacción. Este software analiza y clasifica las interacciones, lo que facilita la identificación de las correctas para evaluar. Además, esta solución de análisis permite la resolución eficiente de problemas al permitir a los supervisores enfocarse en el análisis de tipos de interacción específicos, por ejemplo, llamadas breves.

Las capacidades de previsión y programación infundidas con IA también reducirán las tareas de supervisión que consumen mucho tiempo. Los pronósticos más precisos ayudarán a garantizar que los equipos cuenten con el personal adecuado para que los supervisores no tengan que lidiar con el agotamiento de los agentes.

Gartner predice una ganancia de eficiencia del 25% para las organizaciones de servicio al cliente que adopten la IA. Eso puede incluir el uso de Inteligencia Artificial para ayudar a los supervisores a ser más productivos.

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