¿Cuál es el papel de la IA generativa en la modernización de la experiencia del cliente?

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando muchos aspectos de las operaciones comerciales, particularmente en el servicio al cliente. El uso de bots para gestionar tareas de alta frecuencia y baja complejidad está bien establecido.

La mayoría de las interacciones con los clientes hoy en día comienzan digitalmente, con bots impulsados por IA o asistentes virtuales inteligentes (IVA, por sus siglas en inglés), que representan alrededor del 85% de estas interacciones, según ZK Research. Con la llegada de la IA generativa, los bots pueden manejar transacciones aún más complejas.

A pesar de estos avances, hay situaciones en las que la IA generativa se queda corta, especialmente cuando los clientes no pueden resolver sus consultas de manera efectiva. Esto subraya la importancia de la participación humana en el servicio al cliente, especialmente cuando se abordan asuntos complicados y se resuelven problemas.

EL IMPACTO DE LA IA EN LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE

La experiencia del cliente es ahora el principal diferenciador de la marca, por encima de otros factores como el precio y la calidad del producto. Dos tercios de los millennials han cambiado su lealtad a la marca debido a una única mala experiencia, según datos de ZK Research. Actualmente, el 90% de las empresas compiten en función del CX, un aumento significativo respecto al 28% de hace cinco años. Una prioridad principal para las organizaciones con iniciativas de transformación digital es mejorar la experiencia del cliente.

En breve, es probable que la IA influya en la mayoría de las interacciones de la empresa o del cliente. El 78% de las organizaciones planean invertir en IA para mejorar la experiencia del cliente. Las empresas que ofrecen una experiencia superior continúan siendo patrocinadas por los clientes, que se mantienen fieles a la marca. Por otro lado, aquellas que no brindan una buena experiencia luchan por mantener a los clientes.

La IA generativa facilita la personalización rápida de las interacciones con los clientes gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos. Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PNL, por sus siglas en inglés) impulsadas por IA generativa, como ChatGPT de OpenAI, están democratizando la IA más allá del ámbito de las empresas especializadas. Tales herramientas se han vuelto disponibles para todos.

MODELOS LINGÜÍSTICOS Y EVOLUCIÓN DE LOS ASISTENTES VIRTUALES INTELIGENTES

Los asistentes virtuales inteligentes (IVA) han tenido una recepción mixta, que va desde el escepticismo hasta la total aversión, principalmente debido a su inteligencia limitada sin IA. Un IVA es otra forma de respuesta de voz interactiva (IVR), que ha sido más frustrante que útil para los usuarios, a pesar de su papel en el servicio al cliente. Uno de los principales problemas ha sido la falta de integración entre los sistemas, donde los agentes no recogían la entrada de información en un IVR. Lo mismo ocurrió con los IVA.

Con la implementación de grandes modelos lingüísticos, los IVA se han vuelto más conversacionales. En lugar de usar frases específicas, los usuarios ahora pueden comunicarse usando un lenguaje natural. Algunos IVA han mejorado hasta el punto en que se prefieren a los agentes humanos en ciertos escenarios debido a su velocidad y ausencia de tiempos de espera.

La aplicación de IA a los IVA los ha hecho más inteligentes, más precisos y más capaces, lo que ha llevado a una experiencia del cliente significativamente mejorada. Las personas pueden hablar con su propia voz y hacerse entender sin moldear el patrón de voz según las necesidades del software.

MÉTRICAS CAMBIANTES PARA EL RENDIMIENTO DEL CALL CENTER

En la era de la IA, las métricas de rendimiento tradicionales, como el tiempo promedio de atención y la resolución en la primera llamada, se están volviendo cada vez más irrelevantes. La Inteligencia Artificial y los sistemas de enrutamiento avanzados han permitido que los contact center gestionen transacciones complejas como el procesamiento de hipotecas en una sola llamada, mejorando la satisfacción del cliente y la generación potencial de ingresos.

Además, el customer journey es ahora un enfoque clave para los call center. La nueva métrica de rendimiento garantiza que los clientes que necesitan intervención humana lleguen a un agente rápidamente, mientras que otros reciben un servicio eficiente a través de IA. Esto representa un cambio significativo de interacciones de alta frecuencia y baja complejidad a interacciones de calidad y alto compromiso.

EL ENFOQUE ESTRATÉGICO PARA LA ADOPCIÓN DE IA

Las empresas que buscan adoptar IA deben establecer un enfoque estratégico que implique identificar los principales casos de uso comercial. En términos de casos de uso específicos, como comprender los matices en las consultas de los clientes, la IA genérica podría no ser suficiente. Aquí es donde entra la “IA a medida”, diseñada y entrenada para gestionar consultas más complejas. Por lo tanto, es posible que las empresas deban crear modelos de IA utilizando conjuntos de datos únicos que cubran necesidades específicas.

La supervisión humana sigue siendo esencial en la aplicación de la Inteligencia Artificial, especialmente en aplicaciones críticas como la atención médica y las finanzas. Todas las empresas deben tener políticas para implementar tecnologías, como ChatGPT, de manera efectiva y ética.

Las empresas deberían preguntar a sus proveedores cómo pretenden integrar la IA y evaluar sus propios datos para determinar si están preparados para aprovecharla. A pesar de estar en las primeras etapas, habrá muchas oportunidades y desafíos nuevos por delante, a medida que avanzamos hacia un futuro emocionante con la Inteligencia Artificial a la vanguardia.