¿Qué es la asistencia a agentes?

La asistencia a agentes es cuando se utiliza la tecnología de machine learning e inteligencia artificial para ayudar a proporcionar a los representantes de servicio de atención al cliente la información relevante en tiempo real para una atención al cliente más eficaz y de autoservicio. Por ejemplo, las herramientas de asistencia a agentes pueden mostrar respuestas comunes a las preguntas más frecuentes y ofrecer orientación en tiempo real en varios sistemas para encontrar respuestas y conocimiento. Su función como copiloto es mejorar la productividad de los agentes humanos, optimizar la experiencia general del cliente y reducir los costes operativos en un espacio de trabajo de un solo agente.

Aunque los chatbots prescritos pueden ser útiles para gestionar las preguntas más frecuentes (FAQ), los agentes de centros de contacto virtuales más complejos pueden extraer conocimientos de los datos de los clientes y sugerir posibles soluciones para los agentes humanos desde el sitio web o la aplicación de la empresa. Hoy en día, la mayoría de los call centers utilizan algún tipo de tecnología de asistencia a agentes para simplificar los flujos de trabajo y automatizar determinadas funciones de servicio de atención al cliente.

La tecnología de asistencia a agentes evolucionó a partir de sistemas informáticos para el enrutamiento automático de llamadas y asistentes virtuales inteligentes que pueden realizar tareas sencillas como configurar temporizadores o recuperar información meteorológica. Pero a veces, las necesidades de los clientes son complejas y tienen múltiples componentes. Los chatbots y los agentes virtuales a menudo no pueden abordar estos problemas por sí solos, lo que crea la necesidad de una tecnología que utilice las ventajas de los agentes humanos con la base de conocimientos de las herramientas impulsadas por IA.

La asistencia a agentes utiliza tecnología de IA conversacional, como la comprensión del lenguaje natural (CLN) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), para analizar la información y el contexto en torno a los problemas de los clientes. También aplica el reconocimiento de voz para transcribir las llamadas de los clientes y proporcionar resúmenes de las interacciones con los clientes.

Por ejemplo, la IA puede analizar las transcripciones de llamadas e identificar palabras clave y frases para recuperar información relevante relacionada con la cuenta del cliente o un documento específico al que hace referencia, como resúmenes de facturación o recibos. Esto puede ayudar a los agentes humanos a agilizar sus conversaciones con los clientes y proporcionar la resolución de problemas con tiempos de respuesta más eficientes y darles métricas para usar en futuras interacciones.

Por separado, los agentes de IA se han convertido en una herramienta tecnológica popular, aunque difieren de la asistencia a agentes. Un agente de IA se refiere a un sistema o programa que realiza tareas de forma autónoma o en nombre de los usuarios. Utiliza algoritmos de machine learning para crear líneas de base e identificar desviaciones basadas en la entrada.

Además de agilizar los flujos de trabajo y capacitar a los agentes humanos, la tecnología de asistencia a agentes también puede dar lugar a una atención al cliente más sensible y proporcionar conocimiento práctico adaptado a cada usuario. Por ejemplo, la IA puede dar feedback sobre la satisfacción del cliente realizando un análisis de las opiniones y sugiriendo cuándo el agente humano debe hacer una pausa y ofrecer empatía o reconocer la frustración del cliente.

Algunas empresas utilizan puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT) para cuantificar la experiencia del cliente. La automatización es un factor que puede mejorar la puntuación CSAT de una organización. Si las conversaciones se desvían o las sugerencias automatizadas de la IA son incorrectas, los agentes humanos pueden tomar el relevo.

La tecnología de asistencia al agente puede ayudar a reducir las tasas de agotamiento y mejorar también la experiencia del agente. La automatización de tareas repetitivas, como marcar una incidencia como cerrada cuando detecta que un cliente ha abandonado el chat o programar acciones de seguimiento basadas en la conversación con el cliente, puede tener un impacto significativo en la reducción de la carga de trabajo manual.

Se ha demostrado que la asistencia a agentes reduce el tiempo de resolución de problemas un 26 %. Puede aumentar la satisfacción de los clientes con las respuestas en alrededor de un 150 %.

Estos son algunos ejemplos de sectores en los que se puede utilizar la tecnología de asistencia a agentes.

• Recursos humanos 
• Centro de servicio de TI
• Servicio al cliente
• Servicios financieros 
• Atención médica

En el proceso de contratación, la asistencia a agentes puede asesorar al personal de RR. HH. sobre recomendaciones salariales durante las llamadas de negociación del contrato. Durante el proceso de incorporación de los empleados de la empresa, la tecnología de asistencia a agentes puede ayudar al personal de RR. HH. a centrarse en un trabajo más valioso al automatizar las respuestas a las preguntas sobre política de recursos humanos. También puede tener en cuenta las diferencias en las políticas en función de cada puesto y en función del lugar del mundo en el que se encuentre el empleado.

Caso de éxito: East and North Hertfordshire NHS Trust utiliza la asistencia a agentes para ayudar a su personal de RR. HH. a gestionar las consultas de los empleados relacionadas con la formación de la gestión, las políticas y normativas, los horarios y los salarios.

Los help desks de TI pueden utilizar la asistencia a agentes para ayudarles a mantener organizado su sistema de tickets. Mientras los especialistas del help desk asisten a los clientes en la resolución de problemas, la asistencia a agentes puede identificar los problemas de software más comunes y sugerir instrucciones paso a paso sobre cómo diagnosticar el problema. También puede recuperar información relevante de la documentación de la aplicación y de las guías de vídeo.

Caso de éxito: En un artículo de investigadores de IBM (enlace externo a ibm.com), la asistencia a agentes podría proporcionar soluciones rápidas relacionadas con la documentación de aplicaciones, los sistemas de gestión de incidencias y las grabaciones de vídeo de transferencia de conocimientos. Se ha utilizado en 650 proyectos dentro de IBM.

Los call centers del servicio de atención al cliente pueden usar la asistencia a agentes para dirigirse a las quejas de los clientes. Esta característica puede ayudar a los representantes humanos a comprender la queja del cliente y obtener el historial de compras relevante, los hábitos, las preferencias y las interacciones anteriores para sugerir ofertas de precios personalizados o descuentos para ayudar con la retención del negocio. Los call centers también pueden utilizar la IA generativa para atender las llamadas de los clientes y dirigirlas al agente o departamento humano adecuado.

Caso de éxito: El banco Bradesco de Brasil utiliza la asistencia a agentes para responder a 283 000 preguntas de servicio de atención al cliente a lo largo del mes en 62 productos diferentes. Su asistencia a agentes tiene un índice de precisión del 95 %, un tiempo de respuesta de segundos, y solo el 5 % necesita llamadas para obtener más ayuda.

Con la asistencia a agentes, los bancos pueden liberar a los asesores de clientes de memorizar los detalles de los diferentes productos, servicios y ofertas bancarias para que puedan centrarse en establecer relaciones con los clientes. Por ejemplo, los proveedores de servicios hipotecarios pueden utilizar la asistencia a agentes para sugerir pólizas y responder a consultas complejas relacionadas con cada póliza específica.

Caso de éxito: Crédit Mutuel utiliza la asistencia a agentes para clasificar y responder a la mitad de los 350 000 correos electrónicos diarios que reciben los asesores de clientes del banco. La tecnología ayudó a los asesores a encontrar respuestas hasta 60 % más rápido.

Los administradores sanitarios pueden utilizar la asistencia a agentes para ayudarles con tareas rutinarias como introducir datos, concertar citas por teléfono, verificar la información del seguro, revisar las pautas de visita al hospital que deben seguir los pacientes y facturar diversos servicios sanitarios. También puede ayudar a los proveedores de seguros a responder preguntas de los pacientes sobre planes de atención médica, políticas de cobertura para ciertos servicios y recursos para condiciones específicas. Para los pacientes interesados en ensayos clínicos, la asistencia a agentes puede permitir que los coordinadores clínicos respondan preguntas sobre elegibilidad, requisitos y cronograma del estudio.

Caso de éxito: Humana utiliza la asistencia a agentes entrenada en terminología sanitaria para ayudar a los proveedores sanitarios a obtener respuestas relacionadas con la cobertura del seguro del paciente en varios puntos de datos. Puede atender 7000 llamadas de voz de 120 proveedores por día laborable.