Mejor servicio de atención al cliente con agentes de IA

Un agente de IA es un sistema o programa capaz de realizar tareas de forma autónoma en nombre de un usuario u otro sistema diseñando su flujo de trabajo y utilizando las herramientas disponibles. A diferencia de otras herramientas de IA, estos agentes son capaces de resolver problemas de forma independiente y pueden realizar tareas o alcanzar objetivos específicos interactuando con entornos externos.

Estos agentes se basan principalmente en modelos avanzados de lenguaje de gran tamaño (LLM) y aprovechan una combinación variable de machine learning, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y automatización para comprender, responder y gestionar las interacciones con los clientes a través de diversos canales de comunicación. Hoy en día se utilizan para mejorar la experiencia del cliente (CX), optimizar los recursos e impulsar la toma de decisiones basada en datos en todas las operaciones de atención al cliente.

En un panorama empresarial saturado e hipercompetitivo, la experiencia del cliente es un factor cada vez más crítico para el éxito de una empresa. Pero a medida que los consumidores exigen más de sus interacciones con los clientes, los profesionales de servicios tienen dificultades para cumplir con las expectativas. Según una investigación reciente de Salesforce, el 82 % de los representantes de servicio afirman que los clientes quieren más que antes¹. El agotamiento entre los profesionales del servicio de atención al cliente está aumentando dado el volumen de solicitudes de los clientes y la naturaleza a menudo monótona del trabajo.

Con su capacidad para completar una variedad de tareas complejas simultáneamente, los agentes autónomos de IA pueden desempeñar un papel crítico en la mejora de la atención al cliente. Los agentes autónomos se utilizan actualmente para agilizar las opciones de autoservicio para los clientes y automatizar las tareas rutinarias básicas. Pero es probable que su capacidad para reimaginar los flujos de trabajo y escalar rápidamente altere significativamente la ejecución y el diseño del servicio de atención al cliente, sobre todo teniendo en cuenta los recientes avances en la IA generativa y la IA conversacional. En función del nivel de iIntegración con los departamentos de servicio, los agentes pueden aumentar la eficiencia operativa de los agentes humanos, proporcionar experiencias del cliente superiores y personalizadas, involucrar y guiar a los consumidores a través del proceso de servicio o resolver problemas por completo con una intervención humana mínima.

Se espera que estas asociaciones entre los agentes de servicio de atención al cliente humanos y los agentes de IA se profundicen a medida que los agentes de IA se implementen con mayor frecuencia. Esto significa que, a medida que la tecnología alcance la madurez, desempeñará un papel más importante en la toma de decisiones de la organización y en la realización de tareas que antes realizaban agentes humanos². Aunque estos cambios aumentan significativamente la eficiencia y la productividad en el servicio de atención al cliente, también reimaginan fundamentalmente el papel de un equipo de soporte, poniendo más énfasis en la inteligencia emocional, la creación de relaciones y los conocimientos técnicos.

A diferencia de los asistentes que no son agentes (por ejemplo, los chatbots), que solo responden a las preguntas de una en una, los agentes de IA son capaces de retener la memoria de un día para otro, razonar y actuar por su cuenta.

Los agentes de IA procesan las consultas de clientes o empleados para comprender la intención y el contexto, haciendo preguntas si es necesario. En función de la complejidad de sus tareas programadas y del número de herramientas externas a las que tengan acceso, los agentes de IA pueden resolver tickets de servicio de atención al cliente, enviar mensajes a los clientes, analizar los datos de los consumidores, escalar problemas complejos a los agentes humanos y proporcionar experiencias de servicio personalizadas.

Por ejemplo, los agentes de IA conectados a otros sistemas y conjuntos de datos podrían recurrir a herramientas preestablecidas para ayudar a una familia a planificar sus vacaciones: sugiriendo destinos basados en las preferencias existentes del usuario, trazando rutas, recomendando hoteles y haciendo reservas. Con la integración de datos de terceros, una red de agentes de planificación de vacaciones también podría modificar los planes en tiempo real en respuesta a condiciones como el clima o el tráfico.

Las herramientas agénticas de servicio de atención al cliente pueden gestionar tareas sencillas o flujos de trabajo complejos, en función de cómo se desarrollen y a cuántas herramientas puedan acceder. Muchos agentes de IA actúan como parte de una red, denominada sistema agéntico, en la que cada agente realiza una tarea independiente antes de pasar una consulta a otro bot específico para una tarea u objetivo.

Por ejemplo, una solución de IA agéntica en red podría interpretar la consulta de un cliente, identificar la naturaleza de una solicitud de servicio y emitir automáticamente un reembolso o un ticket de servicio. Estas herramientas a menudo se integran con aplicaciones de terceros, como el software de gestión de la relación con el cliente (CRM) o herramientas de comunicación como Slack, para mejorar los sistemas existentes y recopilar datos relevantes.

En conjunto, estas herramientas mejoran la satisfacción del cliente (CSAT) al proporcionar una resolución oportuna y precisa de las solicitudes de servicio y otras comunicaciones, lo que conduce a una mejor experiencia del cliente.

Algunos casos de uso comunes para los agentes de IA en el servicio de atención al cliente incluyen:

Mientras que los asistentes de IA normalmente solo pueden gestionar preguntas frecuentes preestablecidas y preguntas comunes, los agentes de IA entablan comunicaciones dinámicas con los clientes sobre el estado de los pedidos, las políticas de reembolso, los problemas con los productos y otras consultas altamente especializadas. Pueden personalizar las solicitudes en función de interacciones anteriores para proporcionar una atención al cliente de alto nivel.

Por ejemplo, cuando el minorista de autocaravanas Camping World integró la tecnología de agente virtual en su proceso de servicio de atención al cliente, descubrió que el compromiso con el cliente aumentó un 40 %, mientras que los tiempos de espera se redujeron de horas a 33 segundos.

Los agentes de IA pueden organizar y recuperar datos relevantes y artículos de la base de conocimientos, lo que garantiza que tanto los clientes como los agentes de soporte tengan acceso a información precisa y personalizada en tiempo real.

Los agentes de IA proporcionan de forma proactiva actualizaciones sobre el estado de los pedidos de los clientes y el seguimiento en tiempo real, proporcionando información relevante basada en datos de envío, condiciones de tráfico o incluso patrones meteorológicos.

La IA agéntica puede ayudar a diagnosticar y resolver problemas de software, hardware o productos para los clientes, almacenando información sobre sus preferencias para un soporte más preciso. También puede proporcionar recomendaciones para productos adicionales. Al almacenar preferencias como estas, los agentes de IA también pueden sugerir productos y servicios relevantes en función de las necesidades individuales de los consumidores.

Con acceso a herramientas de análisis de sentimiento, los agentes de IA pueden interpretar de forma proactiva cómo responden los consumidores a nuevos productos o iniciativas. Estos agentes pueden actuar como sistemas de alerta temprana para posibles problemas o socios estratégicos para generar ideas sobre nuevas capacidades de productos basadas en datos de clientes. También pueden proporcionar resúmenes de reuniones, llamadas de servicio y otras comunicaciones con los clientes, proporcionando material de formación para los nuevos representantes del servicio de atención al cliente y una sensación de continuidad en toda la empresa.

Los agentes de IA ayudan con tareas rutinarias críticas, como la gestión de datos, la gestión de proyectos y otras tareas administrativas. Por ejemplo, Avid Solutions, pionera en investigación y desarrollo, redujo con éxito el tiempo que se tarda en incorporar nuevos clientes en un 25 % gracias a la IA agéntica.

Los sistemas de IA, incluidos los agentes equipados con procesamiento del lenguaje natural, guían a los clientes a través de los pasos de resolución de problemas técnicos o relacionados con el servicio. Dada su capacidad para retener la "memoria" a lo largo del tiempo y personalizar los resultados, estas herramientas pueden proporcionar un soporte preciso para una serie de problemas de los clientes en función de variables individuales.

La IA agéntica y sus herramientas de servicio de atención al cliente con IA aumentan la eficiencia, reducen los errores y proporcionan a los agentes humanos inteligencia crítica para responder proactivamente a las necesidades de los clientes. Al descargar las tareas manuales rutinarias a los trabajadores digitales, los profesionales del servicio de atención al cliente tienen más oportunidades de forjar conexiones valiosas con los consumidores.

Por ejemplo, una importante empresa naviera utilizó la IA agéntica para reducir la cantidad de tiempo dedicado al papeleo de incorporación de cuatro horas a la semana a 30 minutos. Esto permitió al personal de operaciones aumentar drásticamente el tiempo dedicado a iniciativas de atención al cliente más creativas y matizadas.

Algunos beneficios adicionales de usar agentes de IA para el servicio de atención al cliente incluyen:

Con agentes de IA orientados al servicio de atención al cliente, los clientes pueden recibir un soporte personalizado e integral en varios idiomas y ubicaciones sin las limitaciones impuestas a los agentes humanos.

Los agentes de IA recopilan y analizan de forma proactiva datos de interacción con el cliente que serían imposibles de analizar para un solo humano. El uso de esta IA agéntica puede identificar tendencias, optimizar recursos y mejorar la calidad del servicio, o actuar como una señal de alerta temprana para posibles problemas.

Los agentes de IA liberan a los representantes humanos para que se centren en interacciones complejas o sensibles con los clientes, o para que trabajen en iniciativas de servicio de atención al cliente más creativas.

Los agentes de IA automatizan tareas repetitivas, como la creación de tickets de servicio, lo que permite a las empresas asignar recursos de forma más eficaz.

Los agentes de IA ofrecen una asistencia fluida y cohesiva a través de varios canales, como el chat, el correo electrónico, el teléfono y las redes sociales.

Los sistemas de IA analizan y responden a las consultas de los clientes al instante, a cualquier hora del día, minimizando los retrasos y las demoras.

Las empresas reducen los gastos operativos al automatizar las interacciones rutinarias y reducir la necesidad de grandes equipos de soporte.

Los sistemas impulsados por IA gestionan las crecientes consultas de los clientes sin costes adicionales de personal o infraestructura.

Captar el verdadero valor de los agentes de IA en el servicio de atención al cliente a menudo requiere claridad, planificación a largo plazo y una reinvención de las funciones. Cuatro buenas prácticas para las empresas que implementan estas herramientas incluyen:

Los agentes de IA deben complementar los equipos humanos de servicio de atención al cliente y alinearse con los objetivos generales del servicio. En lugar de limitarse a automatizar determinados flujos de trabajo y prácticas sin orientación, las implementaciones más exitosas identifican objetivos tanto a largo como a corto plazo basados en métricas específicas como la mejora de las puntuaciones CSAT o el tiempo de resolución.

Los agentes de IA tienen más éxito cuando están entrenados con datos limpios y apropiados y equipados con las capacidades más relevantes. Equipar a los agentes de soporte para gestionar tareas autónomas puede implicar la verificación de herramientas API, la contratación de científicos de datos o la inversión en infraestructura adicional. Garantizar que los agentes de IA tengan acceso continuo a las últimas bases de conocimientos y herramientas de automatización les permite desempeñarse de manera más eficaz y evolucionar según las necesidades cambiantes.

Como ha descubierto IBM, las implementaciones de IA son más productivas cuando están profundamente integradas en los flujos de trabajo existentes. Los agentes de IA basados en ventas más útiles se conectan sin problemas con CRM, gestión de recursos empresariales (ERP) y otros sistemas empresariales para acceder a datos relevantes y agilizar los procesos administrativos. Al modernizar los sistemas existentes, eliminar los silos y permitir el acceso a datos en toda la organización, los líderes pueden capacitar a los agentes de IA para que tomen decisiones más eficaces y proporcionen análisis basados en condiciones cambiantes.

Con la IA agéntica realizando una serie de tareas rutinarias de las que antes se encargaban agentes de asistencia humanos, los departamentos de servicio de atención al cliente cambian necesariamente. Los representantes del servicio de atención al cliente pueden necesitar formación adicional para trabajar de forma productiva junto a los agentes de IA, interrogándoles adecuadamente y utilizando sus conocimientos para mejorar las interacciones con los clientes. Unas políticas claras para elevar los problemas críticos de los clientes a los equipos de asistencia humana también pueden evitar la frustración tanto de los empleados como de los clientes.