Hoy en día, las empresas de servicios de atención al cliente libran una dura batalla. Los agentes se enfrentan a volúmenes de casos sin precedentes, y los clientes se sienten frustrados porque se incrementan los tiempos de espera. Por desgracia, los agentes trabajan simultáneamente en la resolución de problemas de varios clientes a la vez.
Cuando un agente cierra un caso, puede introducir notas sobre el mismo, pero estas notas pueden quedar en el limbo y otros empleados pueden acabar resolviendo problemas similares desde cero, sin saber que su compañero ya lo había resuelto y ese conocimiento podría haberles sido de utilidad para ser más eficientes. Casi la mitad de los clientes citan una mala experiencia de atención al cliente como la principal razón por la que cambiaron de compañía el año pasado, un hecho que invita a las empresas a actuar.
Hoy se habla mucho de ChatGPT, un modelo de inteligencia artificial (IA) generativa desarrollado por OpenAI. GPT y otros modelos de IA generativa como Anthropic y Bard se basan en grandes modelos de lenguaje preentrenados que ayudan a los usuarios a crear textos, imágenes y otros contenidos únicos a partir texto.Estos modelos cambiarán las reglas del juego en atención al cliente, ayudando a las empresas a desarrollar respuestas más empáticas y resolver las incidencias más rápidamente.
Cómo podría impactar la IA generativa
Ya hemos visto el impacto de la IA en el servicio de atención al cliente. Hace casi siete años, comenzamos a incorporar la IA predictiva en el área de servicio para ofrecer a los agentes funciones mejoradas y ganar eficiencia. Entre ellas, se incluyen la recomendación de las mejores acciones y respuestas a las consultas de los clientes, así como la automatización de un resumen de los casos.
Con la IA generativa damos un paso adicional, podremos crear automáticamente respuestas personalizadas y entrenar al modelo para que tenga en cuenta todas las notas escritas por cada agente. El sistema generará automáticamente borradores para revisión humana, reduciendo el tiempo de creación de contexto y facilitando la actualización de cada caso. La mayor relevancia y calidad del conocimiento en toda la empresa facilitará que los chatbots liberen a los agentes, que podrán dedicar más tiempo a resolver problemas complejos y a construir relaciones a largo plazo con los clientes.
También observaremos beneficios en el servicio externo con la IA generativa:
Los trabajadores de primera línea ahorrarán tiempo sobre el terreno con informes automatizados y los clientes podrán ver incidencias similares a las suyas en un repositorio de casos más comunes.
La actual ola de modelos generativos es muy potente, pero en un pequeño número de casos puede arrojar resultados sesgados, así como hechos inventados (denominados «alucinaciones»). Por eso, es importante mantener la “revisión humana” en la cadena. Dadas las amplias oportunidades y retos relacionados con la IA generativa, Salesforce ha publicado cinco directrices para un desarrollo fiable de la IA generativa (precisión, seguridad, honestidad, empoderamiento y sostenibilidad), y se está esforzando en explicar el potencial de la IA generativa en la tecnología empresarial. Aquí analizamos tres modos en que la IA cambiará la atención al cliente para mejor:
- Chatbots superpotentes
Superponer la IA generativa a las capacidades de la IA predictiva automatizará la creación de respuestas de chatbot más inteligentes y personalizadas. Gracias a la IA generativa que aprovecha los datos de resolución de los clientes para analizar el sentimiento y los patrones de la conversación, las organizaciones de servicios podrán impulsar la mejora continua, identificar tendencias y acelerar la formación y las actualizaciones de los bots.
- Autogeneración de artículos de conocimiento
Con el tiempo, la IA generativa permitirá redactar artículos de conocimiento basados no solo en las notas de casos, sino también en las conversaciones de Slack, el historial de mensajería y los datos de las diversas aplicaciones de negocio para acelerar la resolución de incidencias por parte de los agentes y trasladar aún más casos de asistencia a experiencias de autoservicio. Esto aliviará la presión sobre los call centers y sus agentes.
- Agrupación Inteligente de casos
Ya estamos viendo cómo muchos equipos trabajan de forma más eficaz agrupando casos; así, los agentes involucran a expertos de toda la organización para que les ayuden a resolver casos complejos. Si estas agrupaciones de casos pudieran compartirse, se podría prestar un servicio mucho más eficiente. Utilizaremos IA generativa para identificar casos anteriores similares, quién tiene las habilidades para abordar el problema.
En definitiva, estamos entrando en una nueva y emocionante era de la IA.
Las organizaciones podrán aprovechar el poder de la IA generativa para aumentar la productividad, acelerar la resolución de casos y profundizar en las relaciones con los clientes con una mayor personalización y relevancia.