El papel de la inteligencia artificial en la revolución del servicio al cliente

Introducción

La IA generativa y la atención al cliente han formado un dúo que lidera la transformación digital en la actualidad. Los torpes bots que no entendían nuestras peticiones y el largo tiempo de respuesta han dado paso a un enfoque completamente nuevo. Con algoritmos de aprendizaje profundo y grandes modelos de lenguaje, ahora estamos transformando el servicio de atención al cliente, aumentando las operaciones, pero lo que es más importante, respondiendo a las necesidades de los clientes.

Es el cliente quien dicta las reglas, dando forma al panorama de los servicios con sus necesidades, peticiones y satisfacción. Por eso la mayoría de las empresas también se adaptan. Cambian sus estrategias y se preguntan cómo crear una empresa de IA. Millones de dólares fluyen hacia la inversión en IA con la esperanza de aumentar la satisfacción de los clientes y retenerlos.

La IA generativa en la atención al cliente ya ha mostrado resultados maravillosos, y las empresas no tienen intención de detenerse. Un rápido vistazo a las tendencias actuales nos mostrará la dirección que toma la tecnología para transformar la atención al cliente.

Entre bastidores de la IA generativa

Antes de integrar realmente la IA generativa en el servicio de atención al cliente, ¿cómo se construyen los modelos? La creación y el entrenamiento del modelo pasan por varias etapas:

• Recopilación de datos Para entrenar el modelo de IA, recopilamos grandes cantidades de datos. En función de la tarea que queramos que realice el modelo, recopilamos datos en distintos formatos, como textos, imágenes, vídeos, etc. Además, los datos se limpian y anotan antes de pasar al entrenamiento.
• Selección del modelo A continuación, los desarrolladores eligen el modelo que comprenderá y procesará los datos. Ya se trate de un gran modelo lingüístico (LLM), como ChatGPT, o de un modelo de IA conversacional, como Amazon Lex, la elección determinará el rendimiento posterior del modelo.
• Implementación de la tecnología El uso de algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural permite configurar el modelo correctamente. Las técnicas de aprendizaje profundo ayudan a su aprendizaje continuo, mejorando su rendimiento y generando respuestas precisas y similares a las humanas.
• Entrenamiento del modelo Durante el proceso de entrenamiento, un modelo aprende a reconocer la intención y a generar la respuesta. La puesta a punto ayuda a ajustar y mejorar el modelo.
• Integración En cuanto un modelo está listo y formado, comienza la integración con las herramientas de atención al cliente. Por lo general, la integración se realiza a través de API, pero también puede implicar la integración directa de backend con herramientas de CRM.
• Pruebas Como en el desarrollo de todos los productos, las pruebas permiten comprobar si el modelo creado cumple los requisitos de las tareas de asistencia al cliente. Después de la puesta en marcha, las comprobaciones periódicas permiten ajustar y actualizar el modelo.

Con nuevas herramientas y tecnologías que funcionan por separado o en conjunto, el servicio de atención al cliente puede abordar las tareas habituales de forma diferente. La mejora de la experiencia del cliente empieza aquí.

IA Generativa para Atención al Cliente: Funcionalidades actuales

Mientras que algunas empresas utilizan la IA para escribir textos, automatizar tareas o crear análisis, el servicio de atención al cliente los combina todos. Todas las mejoras en la automatización y los procesos tienen como objetivo agilizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente. Según Forbes, el servicio de atención al cliente es uno de los factores que más contribuyen a la fidelización de los clientes. La interacción con el cliente ya no se limita a resolver sus problemas. Se trata de crear asociaciones a largo plazo que compartan valores comunes.

Al recurrir a la IA generativa para la atención al cliente, las empresas crean un nuevo nivel de relación con los clientes, demostrando que se preocupan por ellos. La gente piensa erróneamente que la IA generativa para la atención al cliente se limita a los chatbots que responden a las consultas de los clientes. En realidad, las herramientas de IA nos ayudan a comprender mejor las intenciones de los clientes, ofreciéndoles soluciones más rápidas.

Generación de texto

Gracias al flujo conversacional y al reconocimiento de intenciones, la IA generativa en el servicio de atención al cliente ayuda a crear contenidos más rápidamente. En la mayoría de los casos, los algoritmos analizan la intención, los datos históricos de interacciones, la base de conocimientos de la empresa, y generan la respuesta. Los algoritmos de aprendizaje profundo se entrenan constantemente, lo que hace necesario que un agente valide una respuesta final.

Esta automatización beneficia a las interacciones a través de chats, correos electrónicos y redes sociales. Ahorra tiempo a los agentes en el procesamiento de las solicitudes de los clientes. Como resultado, la reducción del tiempo de espera aumenta la satisfacción del cliente.

Comunicación personalizada

Con la IA generativa para la atención al cliente, las empresas pueden utilizar los datos históricos y sugerir productos basándose en la elección anterior del cliente. La funcionalidad que conocemos bien de las compras en línea se ha trasladado a la atención al cliente, permitiendo respuestas a medida y una experiencia más personalizada. Como afirma Medallia, la personalización es ahora una necesidad, que influye en la elección de marca y la fidelidad de los clientes.

Análisis del sentimiento

De limitarse a entender lo que el cliente escribe y dice, las herramientas ahora reconocen sus emociones y su comportamiento. La inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural han cambiado la forma de interactuar. El análisis de sentimientos es uno de los ejemplos más valiosos de IA generativa en la atención al cliente. Tras recopilar y procesar los datos, y después puntuar los sentimientos, utilizamos valiosos análisis para ofrecer asistencia.

Como resultado, las respuestas adaptadas a las peticiones de los clientes no sólo sorprenden por su personalización, sino que también permiten eliminar problemas de forma proactiva. O, al menos, reducir rápidamente el nivel de angustia.

Análisis predictivo e informes

La capacidad de la IA para proporcionar análisis predictivos es lo que hace que las empresas pasen de un servicio de atención al cliente reactivo a otro proactivo. La IA generativa para la atención al cliente recopila datos del perfil del cliente, interacciones históricas y actividad en el sitio web. También puede analizar las interacciones de un cliente en las redes sociales. El análisis de estos datos por parte del modelo construye predicciones y genera patrones sobre el comportamiento del cliente.

Los análisis y los informes ayudan a recomendar productos, predecir problemas o determinar la probabilidad de que un cliente se ponga en contacto con nosotros. La predicción de las necesidades de los clientes permite a los agentes ponerse en contacto con ellos de forma proactiva, eliminando posibles problemas.

Soporte multilingüe

Las empresas que operan en distintos países no siempre tienen la posibilidad de ofrecer asistencia en diferentes idiomas. Los agentes que hablan varios idiomas pueden ser difíciles de encontrar. Con la IA generativa para la atención al cliente, las traducciones en tiempo real resultan muy útiles. Las herramientas también pueden ayudar a los agentes de atención al cliente a generar la respuesta en el idioma especificado en función de la solicitud del cliente.

Base de conocimientos

Los robots de base de conocimientos son asistentes inteligentes formados en enormes conjuntos de datos. Suficientemente inteligentes para resolver las consultas de los clientes en tiempo real, sugieren fuentes relevantes o acciones a realizar. Como si un cliente estuviera utilizando un motor de búsqueda, recibe propuestas de soluciones para acciones de autoservicio.

Con las herramientas de base de conocimientos, el servicio de atención al cliente ahorra tiempo a los agentes, al tiempo que proporciona soluciones rápidas a los clientes. Con la base de conocimientos, la IA generativa y el servicio de atención al cliente encajan a la perfección, creando un resultado beneficioso tanto para la empresa como para el cliente.

Beneficios de la IA Generativa en la atención al cliente

Aunque algunos puedan creer que la implantación de la inteligencia artificial tiene como objetivo reducir la extensión de los equipos, en realidad transforma la atención al cliente en un espacio más significativo. Como antes dejamos que las máquinas cuenten por nosotros, ¿por qué no confiarles tareas repetitivas y manuales, liberando tiempo para actividades estratégicas?

Las herramientas de IA generativa aportan al servicio de atención al cliente las siguientes ventajas:

• Operaciones continuas La IA dispone ahora de todo un arsenal de herramientas y posibilidades para hacer que las operaciones sean continuas. En caso de que su empresa atienda un gran número de solicitudes incluso fuera de las horas de funcionamiento, los asistentes virtuales pueden ayudarle. Asumiendo una parte de las tareas de atención al cliente, proporcionan apoyo constante a los clientes.
• Reducción del tiempo de respuesta Las respuestas rellenadas previamente y el análisis de opiniones funcionan en sinergia para reaccionar inmediatamente a las peticiones de los clientes. Mientras los agentes se centran en casos más complicados, los asistentes virtuales ayudan con consultas generales, como el plazo de entrega o el procedimiento de devolución. Los clientes obtienen soluciones rápidas en muy poco tiempo.
• Enfoque personalizado La comunicación con los clientes se hace a medida y personalizada. Los agentes comprenden mejor las necesidades de los clientes y reaccionan en consecuencia. Las herramientas basadas en algoritmos de procesamiento del lenguaje natural descifran los matices de la conversación del mismo modo que lo hacen los agentes humanos. Los modelos bien entrenados son incluso capaces de reconocer las emociones y la satisfacción de los clientes.
• Las herramientas de IA deasistencia proactiva entran en juego no sólo durante las interacciones directas con los clientes. Los informes identifican posibles problemas, lo que permite a los agentes de atención al cliente tomar medidas proactivas. Los algoritmos ayudan a ofrecer recomendaciones individuales para futuras compras. Además, pueden identificar los posibles abandonos, preparando la base para nuevas campañas de marketing.
• Reducción de los errores humanos Las herramientas de IA en la atención al cliente no se limitan a las interacciones externas con los clientes. Ayudan a optimizar los procesos internos, reduciendo las tareas repetitivas. Las máquinas procesan las entradas, generan informes y crean perspectivas, lo que reduce las intervenciones manuales y los errores humanos.

Atención al cliente moderna: Más inteligente, más rápido

Como hemos visto, la implantación de la IA generativa en la atención al cliente conlleva verdaderas transformaciones. Se trata de una nueva realidad que muchas empresas intentan adoptar y en la que se desarrollan. Con herramientas más inteligentes y asistentes virtuales, los agentes de atención al cliente pueden construir relaciones reales y duraderas con los clientes. Desde reducir el tiempo de espera hasta ofrecer recomendaciones personalizadas, las empresas centran sus operaciones en torno al cliente.

Los agentes ahorran su tiempo y resuelven las incidencias más rápidamente, mientras que los clientes reciben un mejor servicio multiplicado por enfoques personalizados. La probabilidad de que los clientes vuelvan aumenta y su fidelidad se refuerza. En los próximos años, parece que el papel de la IA en la atención al cliente no hará más que aumentar. Para un servicio al cliente más inteligente, las herramientas de IA pueden instalarse en todas las etapas del recorrido del cliente, desde los primeros contactos, pasando por las reclamaciones, hasta los comentarios. Las empresas que adopten estas tecnologías y se adapten continuamente a la evolución del panorama estarán bien posicionadas para ofrecer experiencias superiores a los clientes, diferenciándose en un mercado cada vez más competitivo.