Las apuestas más inteligentes en IA para el servicio al cliente

Mejorar la experiencia del cliente (CX) es una prioridad urgente para todas las organizaciones hoy en día. 

Esa es una de las razones por las que el mercado de tecnología y herramientas CX vale hoy 17 mil millones de dólares y está creciendo rápidamente. La variedad de servicios disponibles para digitalizar y personalizar la experiencia del cliente, incluidos muchos ahora impulsados ​​por IA, permite a los líderes de servicios implementar cambios críticos de manera más rápida y directa que nunca. 

El desafío que enfrentan muchos líderes respecto a las oportunidades de la IA no radica tanto en el qué o el porqué de su implementación, sino en dónde comprometer recursos a lo largo del espectro de nuevas estrategias y tecnologías de CX. Esto puede implicar invertir en mejores chatbots impulsados por IA generativa, reforzar la infraestructura de datos para respaldar la IA o implementar IA para empoderar y mejorar a los agentes humanos, no para reemplazarlos.

Antes de la llegada de la IA generativa, los modelos de IA a veces no pasaban las pruebas de precisión. Parte de eso se debió a los datos disponibles para entrenar estos modelos. Pero con la IA de generación, los datos de entrenamiento para modelos de lenguaje grandes (LLM) ya no son un problema. Entonces, ¿cómo podemos garantizar que los LLM utilicen los datos de aprendizaje correctos? ¿Cómo podemos saber que la respuesta generada es relevante para nuestro negocio y que los clientes pueden confiar en sus respuestas?

Esta falta de fe proviene no solo de resultados ocasionalmente erróneos, sino también de una falta de comprensión de cómo funcionan los modelos de IA. Es más probable que un equipo de ventas confíe en sus instintos que en los de una herramienta de inteligencia artificial que no revela su metodología.

En resumen, las empresas deben comprometerse con la “explicabilidad” de la IA que utilizan.

La explicación consiste en que la IA “muestre su trabajo” a los usuarios finales: describir cómo hace una recomendación, responde una pregunta o proporciona una idea. Cuando un cliente pregunta a un chatbot de IA sobre la devolución de un producto en particular, ¿cómo puede estar seguro de que el chatbot tiene los datos más pertinentes sobre la política de devoluciones de la empresa?

Entonces, ¿cómo deberían las empresas hacer que su IA sea explicable? La regulación federal o estatal pronto podría convertirse en un mecanismo de coerción, pero como sugirió recientemente el presidente de Freshworks, Dennis Woodside, los líderes empresariales se enfrentan a una pregunta más simple: "¿Están listos para adoptar ahora la transparencia de la IA en sus propios términos para los clientes y empleados, o planean esperar para ¿Que te digan cómo hacerlo?”.

La respuesta es obvia: hacer de la explicabilidad de la IA una prioridad ahora, no más tarde.

Uno de los activos menos utilizados que tienen las empresas es el contenido de sus interacciones con los clientes. Las organizaciones con programas CX maduros que tienen centros de contacto deben comenzar a analizar las conversaciones con sus clientes.

La generación de IA en particular está demostrando ser disruptiva en el resumen de datos, el reconocimiento de patrones, la interfaz conversacional y la personalización de contenido. Esperamos que haya un gran impulso hacia el uso de estas capacidades para manejar fuentes de datos más no estructuradas, lo que eventualmente conducirá a una nueva ola de adopción de CX a medida que la tecnología convierta estos datos en conocimientos mucho más procesables y accesibles.

Cada proveedor experimentará dónde y cómo utilizar la IA genérica. La mayor parte del año se dedicará a perfeccionar sus enfoques, por lo que esperaría que los proveedores implementen muchas capacidades verdaderamente impactantes en 2025 y más allá. Combinado con valiosos datos de conversaciones con los clientes, esto creará un flujo continuo de conocimientos que transformará la forma en que operan los centros de contacto.

Es necesario pensar más en el soporte de los agentes con IA. Hemos dedicado mucho tiempo a pensar en utilizar la IA con la atención al cliente, permitiendo a los clientes obtener información básica rápidamente y liberando al agente para centrarse en los clientes con preguntas complicadas. Eso crea una mejor experiencia para los agentes en sí mismo, pero es solo una oportunidad.

Existe otra oportunidad para reducir el tiempo promedio de respuesta, que aumenta cuando las preguntas se vuelven más difíciles. Los agentes ya no necesitan saberlo todo. Solo necesitan saber cómo encontrarlo todo.

Podemos utilizar la IA para respaldar las preguntas de los agentes. Cuando un cliente llama con una pregunta complicada, un agente puede utilizar la IA para encontrar la respuesta y comunicársela al cliente de la manera que más le convenga. Si están molestos, cálmalos; Si parecen preocupados, hágales sentir confianza, mostrando empatía y creando una conexión con el cliente. No solo el cliente recibe una mejor atención, sino que los agentes se sienten mucho más satisfechos.

Hacer que los agentes se sientan realizados podría ser más importante que cualquier otra cosa. Cuando un agente está satisfecho, no solo significa que es más probable que se quede, sino que también significa que se eliminan los costos de capacitación que implica contratar a una nueva persona. Ese es un gran incentivo para el liderazgo.

Los equipos de experiencia del cliente se están convirtiendo en participantes de pleno derecho en las estrategias de comercialización. Es una oportunidad para ofrecer una experiencia más fluida desde el primer punto de contacto durante todo el ciclo de vida del cliente. Esta participación temprana brinda a los equipos ejecutivos una visión más integral de la experiencia del cliente desde el primer día.

Aún así, las empresas no pueden darse el lujo de invertir en equipos que no cambien sus prioridades financieras. Los equipos de CX deben mostrar su impacto en dólares reales, tanto desde una perspectiva de participación de crecimiento como de renovación, y necesitamos herramientas que respalden cada vez más eso.

Los datos son fundamentales para diseñar y ofrecer una excelente experiencia al cliente. Sin embargo, para que eso sea una realidad, necesitamos las herramientas adecuadas.

Hay muchísimas fuentes de datos y sistemas heredados dispares. Todas las plataformas deben estar integradas. No podemos tener decenas o cientos de sistemas y plataformas desde los que trabajemos. Es necesario que haya una plataforma central y la IA ayudará a unir todo eso.

La IA es la mejor herramienta que tenemos para obtener información y hacerla llegar a las personas adecuadas en el momento adecuado.