IA conversacional para el servicio de atención al cliente

Los equipos de servicio de atención al cliente utilizan esta tecnología para mejorar la comunicación y ofrecer asistencia en tiempo real a los clientes las 24 horas del día. Utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el machine learning (ML) para analizar el lenguaje humano y generar respuestas similares a las humanas. Gracias a esta tecnología con IA, los centros de contacto pueden gestionar consultas sencillas y resolver problemas, lo que mejora la experiencia del cliente.

La IA conversacional forma parte de una tendencia en auge hacia un servicio de atención al cliente impulsado por la IA¹. Según un informe reciente del IBM Institute for Business Value, los ejecutivos prevén que para 2027 se producirá un importante cambio hacia la automatización totalmente autónoma. Los ejecutivos encuestados anticipan un aumento del 53 % en el uso de la IA para impulsar el autoservicio personalizado para los clientes y una mejora del 47 % en la resolución de llamadas de autoservicio para ese año.

Esta tecnología de IA conversacional puede incluir chatbots, asistentes virtuales, agentes de IA, automatización e IA generativa. Gracias a estas capacidades, los agentes humanos pueden dedicarse a consultas más complicadas y dejar que la IA conversacional se ocupe de las consultas rutinarias de los clientes². Esta inmediatez puede impulsar la interacción con los clientes y ayudar a los equipos de servicio de atención al cliente a trabajar de manera más eficiente.

La IA conversacional utiliza tecnología de PLN, ML y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para traducir las conversaciones humanas a un lenguaje comprensible para las máquinas. A continuación, la herramienta elabora una respuesta basada en la información proporcionada por una base de conocimientos específica.

Es importante señalar que la tecnología de IA conversacional no es igual en todos los casos. Las herramientas de IA más eficaces se entrenan con miles de millones de interacciones con clientes³. Si se entrena adecuadamente, esta tecnología puede discernir las necesidades de los clientes y mejorar su satisfacción. Además, puede optimizar los flujos de trabajo de los centros de contacto y mejorar la calidad del servicio en general. El software de IA conversacional sigue evolucionando ya que aprende continuamente de cada interacción.

PLN: permite a los ordenadores y dispositivos digitales reconocer, interpretar y comprender el lenguaje humano. Tiene dos subcomponentes: la comprensión del lenguaje natural (CLN) y la generación del lenguaje natural (GLN). Estas herramientas interpretan el texto y lo convierten en un formato comprensible para los seres humanos.

ML: esta tecnología utiliza algoritmos entrenados con conjuntos de datos para que los ordenadores puedan imitar la forma en que aprenden los seres humanos.

Por ejemplo, un cliente introduce una consulta de texto en la interfaz del software de IA conversacional (la aplicación). A continuación, el PLN analiza la intención del usuario y genera una respuesta basada en los miles de millones de interacciones en los que se ha entrenado. Con el paso del tiempo, el componente de ML de la IA conversacional mejorará las respuestas a las consultas de los clientes y las hará más precisas.

Las plataformas de IA conversacional ofrecen un tono coherente a todos los clientes, independientemente de la consulta que realicen. Esta característica garantiza una experiencia de servicio uniforme y la misma atención para todos los clientes.

La capacidad de los asistentes y agentes de IA para gestionar grandes volúmenes de consultas puede ayudar a aumentar la eficiencia de los agentes, lo que, a su vez, puede contribuir a mejorar la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT). Esta característica es una métrica clave en las encuestas de feedback de los clientes que indica el grado de satisfacción con un servicio o producto. Las herramientas conversacionales impulsadas por IA también pueden aumentar la tasa de resolución y reducir los tiempos de espera de los clientes.

Gracias a la IA conversacional, los clientes pueden recibir asistencia en varios idiomas. Por lo tanto, se optimiza el compromiso con el cliente y se ofrece una atención equitativa. Esta capacidad de IA es como tener un equipo de asistencia en todo el mundo, disponible para responder a los clientes en cualquier momento a través de mensajes de texto, SMS, aplicaciones, redes sociales e Internet.

Un beneficio clave de la IA conversacional es que no requiere formación ni configuración. Una vez instalado el software, solo hay que conectarlo al contenido o a la base de conocimientos de la organización para que absorba todos los datos de los clientes. Este proceso podría parecerse a la integración con un sistema de gestión de la relación con el cliente (CRM) existente, plataformas de comercio electrónico y otras herramientas empresariales.

Uno de los principales objetivos de la IA conversacional es proporcionar una atención al cliente lo más humana posible, que refleje la imagen de un representante de atención al cliente real. Los clientes deben poder interactuar con las soluciones de IA conversacional sin darse cuenta de que el asesoramiento proviene de un robot.

Gracias a la IA conversacional, los clientes pueden interactuar con una empresa a través de múltiples canales, ya sea mediante una interfaz de autoservicio, como la de los smartphones, o en un quiosco digital en la tienda. Gracias a la integración omnicanal, la tecnología de IA puede trasladarse a otros ámbitos, como las ventas y el marketing.

La IA conversacional puede adoptar muchas formas diferentes. El precio y las características variarán en función de la tecnología de IA que elija una empresa y de los casos de uso a los que se destine dicha tecnología.

La elección del software de IA conversacional debe depender de la naturaleza de los objetivos empresariales. El tipo basado en reglas es adecuado para necesidades sencillas y directas. La IA generativa es más compleja y puede satisfacer necesidades de mayor personalización y creatividad. Ambos pueden utilizarse en un enfoque híbrido que aproveche las fortalezas de cada uno para gestionar las interacciones con los usuarios.

Los chatbots modernos con IA utilizan NLU para discernir el significado de las entradas abiertas de los usuarios y superar cualquier obstáculo, desde errores tipográficos hasta problemas de traducción. A continuación, las herramientas avanzadas de IA asignan ese significado a la "intención" específica que el usuario desea que el chatbot lleve a cabo y utilizan la IA conversacional para formular una respuesta adecuada.

Un chatbot es un programa informático que simula una conversación humana con un usuario final mediante tecnología de agente virtual (VAT). Los chatbots tradicionales ayudan a los clientes a encontrar respuestas rápidas y los derivan al departamento más adecuado para atender su consulta. Los chatbots tradicionales tienen funciones limitadas y se basan en reglas.

Mediante el procesamiento del lenguaje, estos sistemas pueden responder a comandos de voz integrados en diversos dispositivos. Algunos ejemplos son Amazon Alexa, Google Assistant y Apple Siri, que se pueden utilizar en teléfonos inteligentes, altavoces, automóviles y auriculares.

Un agente de IA o asistente virtual realiza tareas de forma autónoma mediante el diseño de flujos de trabajo con las herramientas disponibles, y sus funciones van mucho más allá del PLN. Puede resolver problemas, interactuar con entornos externos y llevar a cabo acciones. Los agentes de IA pueden manejar la naturaleza impredecible de las conversaciones con los clientes y responder a cuestiones que van más allá de las preguntas frecuentes.

Se trata de un sistema telefónico automatizado que permite a los usuarios recibir, proporcionar información o realizar solicitudes mediante entradas de voz o a través del menú. La IA conversacional puede mejorar este sistema, ya que es capaz de identificar el motivo de la llamada a un centro de contacto y de ayudar a resolver la solicitud específica.

Las recientes innovaciones en IA para el reconocimiento de imágenes han dado lugar a una nueva tecnología aplicable a cámaras. Por ejemplo, una aplicación de cámara puede utilizar la IA para capturar el lenguaje de signos u otras señales no verbales, y compararlas con los datos de los modelos lingüísticos. Así, las empresas pueden ayudar a los clientes con problemas de audición y otras dolencias.

Los casos de uso y ejemplos de IA conversacional en el servicio de atención al cliente son muy variados, pero tres sectores que destacan son la banca, la sanidad y las telecomunicaciones.

Un banco gestiona diariamente un gran número de consultas, desde saldos de cuentas e historiales de transacciones hasta solicitudes de préstamos y detección del fraude. La IA conversacional puede ayudar a gestionar estos grandes volúmenes y responder a los clientes a cualquier hora. Los clientes bancarios esperan experiencias personalizadas. La IA conversacional puede ofrecer servicios relevantes basados en el historial de transacciones de un cliente o recomendar productos financieros adaptados a sus necesidades.

El equipo financiero de IBM utilizó IBM® watsonx Orchestrate e IBM® Apptio Enterprise Business Management (EBM) para mitigar los retos relacionados con los asientos contables manuales. El equipo financiero de IBM y el equipo Jobotx de IBM colaboraron para describir los pasos manuales y repetitivos de las entradas contables al asistente watsonx Orchestrate. El equipo eligió watsonx Orchestrate para agilizar las operaciones, tomar decisiones informadas con conocimientos con IA e impulsar el crecimiento en un entorno seguro y escalable.

Los pacientes suelen buscar respuestas rápidas a preguntas comunes sobre salud, recordatorios de medicación, información sobre cómo programar citas y consejos médicos básicos. Los chatbots con IA pueden proporcionar estos servicios las 24 horas del día. Por lo tanto, garantizan que los pacientes reciban asistencia de forma oportuna, independientemente del horario de atención.

Las capacidades de la IA conversacional también pueden ayudar a gestionar los historiales de los pacientes, programar citas de seguimiento y recordarles las medidas de prevención, lo que mejora la experiencia general del paciente y los resultados en materia de salud. Al automatizar estas tareas, el personal sanitario puede dedicarse a atender las necesidades más complejas de los pacientes, lo que mejora la calidad de la atención.

Humana, una de las mayores aseguradoras de Estados Unidos, colaboró con IBM® Watson para modernizar su anticuado sistema IVR. La empresa, que ofrece complementos de Medicare, seguros médicos, dentales, oftalmológicos y farmacéuticos, trabajó con IBM para desarrollar un asistente conversacional que agilizara las llamadas del personal administrativo.

El sector de las telecomunicaciones gestiona numerosas consultas de los clientes, como detalles de los planes, pagos de facturas, resolución de problemas del servicio y asistencia técnica. Gracias a los chatbots con IA, los clientes pueden obtener respuestas instantáneas y resolver sus dudas en tiempo real. La IA conversacional también ayuda a las empresas a ponerse en contacto de forma proactiva con los clientes para ofrecerles ofertas personalizadas, alertas de uso y actualizaciones del servicio, lo que aumenta su compromiso general.

Según un informe del IBM Institute of Business Value, se prevé que el papel de la IA para los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) experimente un fuerte crecimiento. En colaboración con GSMA Intelligence, IBM encuestó a 750 ejecutivos de redes globales y los datos revelan que los CSP esperan un aumento del 16 % de la IA tradicional y de casi el 19 % de la IA generativa.

El primer paso para implementar una estrategia de IA conversacional se da mucho antes de elegir la plataforma y las herramientas. Este paso consiste en definir los objetivos y los problemas que se quieren resolver. Por ejemplo, si una empresa quiere automatizar la experiencia del cliente, debe definir con precisión sus objetivos y los problemas que desea resolver.

Por ejemplo, una empresa podría querer reducir sus costes operativos y utilizar únicamente los agentes humanos con los que cuenta actualmente. En este caso, el mejor tipo de IA conversacional para implementar sería un agente de IA que pudiera centrarse en preguntas básicas y procesar más consultas a mayor velocidad.

De forma simultánea al primer paso, se analizan los datos para garantizar que la organización tome decisiones fundamentadas sobre dónde resultará más útil la IA conversacional. Las empresas deben identificar áreas con un gran volumen de preguntas repetitivas que suponen un gasto de recursos innecesario. Utilice los datos para evaluar los flujos de trabajo actuales y determinar qué herramienta de IA conversacional puede mejorar la experiencia de clientes y agentes.

A partir de ahí, la empresa debe examinar detenidamente la infraestructura existente y los canales de comunicación que se utilizan actualmente. Luego, debe buscar herramientas de IA conversacional que puedan integrarse fácilmente con los sistemas y el software actuales. Una vez evaluados los sistemas actuales, el próximo paso sería obtener el respaldo de los stakeholders para la iniciativa.

Una vez que se cuenta con el apoyo de toda la organización, el próximo paso es considerar cuánto costarán la implementación y el despliegue. Las empresas más pequeñas tal vez quieran plantearse utilizar software no-code que se pueda utilizar de inmediato. Las empresas más grandes, con un presupuesto mayor, tal vez deseen considerar el uso de software que se pueda desarrollar para satisfacer sus necesidades empresariales. Este proceso puede llevar más tiempo y requerir más recursos.

La elección de un software de IA conversacional es una decisión importante para una empresa. Por eso, es fundamental elegir un proveedor de plataforma que ofrezca escalabilidad probada y una implementación sencilla. Las empresas deben comprender los plazos de implementación y evaluar si se ajustan a sus necesidades. La plataforma también debe dar prioridad a la privacidad de los usuarios y a la seguridad de los datos. Algunos proveedores son IBM, Salesforce, Oracle, Zendesk y Amazon.

Una vez implementado el software de IA conversacional, es fundamental recopilar datos y feedback de los clientes para evaluar su rendimiento. El feedback es importante tanto para la empresa como para los clientes, ya que permiten realizar los ajustes necesarios para mejorar la experiencia de todos los implicados.

Asegúrese de que el sistema de IA se comunique de forma clara y concisa. Los usuarios deben poder entender fácilmente las respuestas que proporciona la IA.

Personalice la interacción todo lo posible. Utilice el nombre del cliente, haga referencia a interacciones previas y ofrezca soluciones adaptadas a sus necesidades o problemas concretos.

No espere a que los usuarios se pongan en contacto con usted. Interactúe de manera proactiva y envíe actualizaciones, recordatorios o consejos útiles basados en su comportamiento o preferencias.

Cuando una consulta supere las capacidades de la IA, asegúrese de que la transición a un agente humano sea fluida. El traspaso debe ser perfecto, con todo el contexto de la conversación transferido con precisión.

Actualice y entrene regularmente su sistema de IA con nuevos datos y comentarios. De este modo, se mejora la precisión, se aumenta la comprensión de la intención del usuario y se perfeccionan las respuestas con el tiempo.