La IA Generativa ha cambiado, en un año, nuestra perspectiva y maneras de pensar y actuar. Ha disparado nuestra imaginación. Nos da miedo al mismo tiempo que nos emociona. Las posibilidades son tantas que ni las podemos abarcar. Y todo ello, mezclado con una combinación de noticias en prensa que nos previenen de los peligros de su mal uso o que no invitan a su uso masivo y a la eliminación de puestos de trabajo.
En este entorno, el mundo del contact center no puede quedar aparte. Los contact centers representan, como pequeño ecosistema, a una sociedad avanzada y digital, donde conviven personas, procesos, infraestructuras y tecnología. Es una sociedad dentro de la sociedad, y como tal, aplica las novedades y experimenta sus resultados.
Si tenéis acceso a ChatGPT podéis probar en vivo los resultados de algunas pruebas más que interesantes de las posibilidades de esta IA Generativa y que los responsables de áreas de gestión y operaciones de clientes están demandando a proveedores, consultoras e integradores.
Y existen temores en su uso. Y temores fundados, que tienen manera de ser gestionados.
Todos hemos jugado con ChatGPT, le hemos intentado pillar en un fallo y, sin duda, lo habremos encontrado: esa respuesta no acertada o, directamente, esa no-respuesta porque, en sí, no es un buscador. He aquí un primer temor. La IA se “inventa” cosas. ¿Cómo voy a dejar en manos de una máquina una respuesta a un cliente inventada y errónea? Pues sí, es cierto. Tenéis razón.
A la IA hay que orientarla a través de un “contexto”. Hay que ponerla en situación. Si no, lo que va a hacer es plantear su respuesta en función de lo que toda la humanidad ha dicho en redes y buscadores sobre todos los temas.
Y sin contexto, la “piel de naranja” puede ser un desecho de una fábrica de zumos o un posible problema estético a tratar.
Otro temor es lo que va a hacer la IA con los datos. Si le paso información privada de una conversación, ¿dónde acabarán esos datos? ¿es seguro? Pues es como cuando usamos, por ejemplo, el traductor de Google para traducir un documento PDF, una imagen o un fichero de texto. Si no lo habéis probado, es una maravilla. Pero… ¿Están seguros los datos de ese fichero o esa imagen?
Del mismo modo, es nuestra responsabilidad saber qué mandamos y a dónde lo mandamos. Evaluar el entorno seguro y, por qué no, usar tecnología previa para “anonimizar” la información. Reconocimiento de texto para identificar datos personales y no remitirlos a esa IA Generativa que está en la nube.
Resueltos los dos primeros temores, algunas aplicaciones prácticas:
Identificación de la intención y tipificación de interacciones
Si a la IA le informáis del contexto y le decís: “eres un centro de atención al cliente de una aseguradora. Tu modelo de tipificación de llamadas es de tres niveles. Te lo paso…”. Luego le pasáis la tabla (coherente, ordenada, basada en un buen modelo de procesos) donde clasificáis las interacciones de vuestro centro y, por último, le pasáis la transcripción de la conversación que habéis mantenido con el cliente. Con este contexto, la IA acierta. Y acierta mucho. Y acierta mucho más si vuestro modelo de tipificación y vuestro modelo de procesos está bien construido. Haced la prueba antes con un humano. Si la persona aplica correctamente y sin ambigüedad la tipificación correcta, entonces la máquina lo hará también.
En el canal telefónico entrante, podéis preguntar al cliente que os diga la intención de su consulta, pasarla por la IA generativa, y con la intención planteada enrutáis al grupo que mejor puede atenderle y presentáis al agente la intención antes de que empiece la conversación.
Resumen de petición escrita y propuesta de respuesta
Si a la IA le planteáis, de nuevo, el contexto, y le decís: “dispongo de estas plantillas para responder al cliente en función de estos casos de entrada” o “en caso de que el cliente solicite este tema, la respuesta sugerida es esta…”, podréis, de nuevo, de manera anonimizada, pasar el texto del correo de vuestro cliente por la IA y plantear una ayuda al agente para sugerirle la respuesta, el procedimiento a aplicar o la plantilla a usar. El agente analiza la sugerencia, la adapta al caso y la envía. Pasamos de gestiones de 10 minutos a gestiones de 1 minuto.
Gestión del conocimiento
Seguro que tenéis decenas de documentos donde albergáis todos vuestros procedimientos y marcos de actuación. Y no siempre es fácil encontrar en todo ese entorno cuál es el procedimiento que debo aplicar en la situación en la que me encuentro en ese momento. Si no habéis tenido tiempo de ordenar toda esta información, hacer accesible y fácil para el agente, podéis pedir ayuda a la IA Generativa y, de nuevo, ponerla en contexto: “esta es la biblioteca de los 50 o 100 documentos que componen mi mapa de procedimientos”.
Dejad que el agente, consulte y que la IA os devuelva la respuesta sugerida y os indique en cuál de los documentos ha basado su respuesta. No se la inventa, sino la infiere de un contexto.
A fecha de hoy en día, aún no podemos poner en marcha estos casos de uso en modo “autoservicio” y en la gran mayoría necesitamos ayuda de compañías que aplican sus conocimientos, experiencias, iniciativa e intuición al desarrollo de soluciones que cada día veremos más y más extendidas en nuestras operaciones.
