El futuro de la IA en la atención al cliente

La IA generativa, el machine learning y la IA agentiva son ahora componentes esenciales del ecosistema de experiencia del cliente, ayudando a las empresas a ofrecer interacciones de atención al cliente más rápidas, precisas y personalizadas. A nivel mundial, las compañías reconocen el poder de la IA. Las compañías que adoptaron la IA (organizaciones que prestan u optimizan servicios de atención al cliente basados en la IA) registraron un aumento de la satisfacción del cliente de 17 % ^.1

El servicio de atención al cliente actual va mucho más allá de los simples chatbots impulsados por IA y las páginas de ayuda estáticas. Estos sistemas utilizan el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para comprender la intención, realizar análisis de sentimiento en tiempo real y adaptar las respuestas en función del contexto y la historia. Los algoritmos subyacentes aprenden continuamente de las interacciones para mejorar la precisión y la relevancia a lo largo del tiempo.

Las herramientas de IA se integran con las plataformas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para personalizar la atención al cliente, resolver problemas de forma proactiva y generar recomendaciones a medida, a menudo incluso antes de que los clientes pregunten.

Este cambio del servicio reactivo al predictivo no solo mejora la eficiencia. Ayuda a reducir la rotación de clientes. Cuando los clientes se sienten comprendidos y apoyados constantemente, es mucho más probable que se mantengan leales en una era en la que cambiar de marca es fácil.

A pesar de todos los avances, la conexión humana sigue siendo importante. Pero la forma en que apoyamos a los agentes está evolucionando. La IA ya no es sólo una herramienta, sino que se está convirtiendo en un socio en tiempo real que ayuda a los agentes a responder con mayor rapidez, precisión y empatía.

La IA generativa sugiere respuestas, resume las interacciones anteriores y marca las acciones de seguimiento, mientras que la IA agéntica puede activar flujos de trabajo y resolver problemas comunes de los clientes de forma autónoma. Esto permite a los agentes humanos centrar en lo que mejor saben hacer: resolver problemas complejos con inteligencia emocional.

A medida que la IA continúa avanzando, las organizaciones que lideren serán aquellas que utilicen la IA para mantener la atención al cliente humano.

Mirando hacia el futuro, aquí hay seis tendencias de atención al cliente impulsadas por IA que ayudarán a brindar un mejor servicio al cliente a lo largo de todo su recorrido.

El futuro de la atención al cliente está siendo moldeado por la IA agéntica: sistemas autónomos que van más allá de las respuestas programadas para gestionar y resolver tareas complejas de forma independiente. A diferencia de los asistentes de IA tradicionales que requieren instrucciones, agentes de IA pueden interpretar objetivos de alto nivel y determinar los pasos necesarios para alcanzarlos, operando con una mínima intervención humana.

En la atención al cliente, los agentes de IA han trascendido la Automatización típica. Aprovechan las capacidades de la IA generativa para entablar conversaciones realistas, proporcionando respuestas personalizadas y contextualmente relevantes. Pueden tomar decisiones, diseñar flujos de trabajo e interactuar con diversas herramientas, como interfaces de programas de aplicaciones (API) y bases de datos. Por ejemplo, si un cliente informa un problema de facturación, un sistema de IA agéntica puede analizar la cuenta, identificar discrepancias, aplicar correcciones y notificar al cliente, automatizando un flujo de trabajo común de resolución de problemas.

Al manejar funciones especializadas como facturación, programación o soporte técnico, la IA agéntica reduce la carga de tareas repetitivas y permite que los agentes humanos se centren en interacciones más matizadas con los clientes. Esta evolución representa un salto significativo en las operaciones de atención al cliente y la automatización, permitiendo resoluciones más rápidas y experiencias más personalizadas.

El autoservicio está evolucionando rápidamente desde páginas de preguntas frecuentes estáticas a experiencias dinámicas impulsadas por IA que se actualizan continuamente y anticipan las necesidades de los clientes y brindan asistencia en tiempo real.

En el futuro, los bots impulsados por IA, incluidos, entre otros, los chatbots, manejarán una gama más amplia de interacciones en todos los canales, ofreciendo un soporte más intuitivo y similar al humano. La IA no solo responderá a preguntas existentes. Analizará de forma proactiva las interacciones de los clientes a través de llamadas, correos electrónicos y redes sociales para identificar problemas emergentes y lagunas de conocimiento a medida que surjan.

Luego, la IA generativa utilizará estos insights junto con el playbook de atención al cliente para crear y actualizar respuestas útiles y personalizadas según sea necesario. Esto mantiene el contenido de autoservicio para consultas comunes de los clientes actualizado y relevante sin intervención manual. Esta evolución continua agiliza el recorrido del cliente al reducir la frustración y acelerar los tiempos de respuesta. A medida que las tareas rutinarias se resuelven de forma autónoma, los agentes humanos pueden dedicar su experiencia a casos complejos que exigen empatía y creatividad.

Un ejemplo de la vida real es Redi, un asistente conversacional impulsado por IA para Virgin Money al que se puede acceder a través de la aplicación móvil del banco, fue desarrollado con la ayuda de expertos en IA de IBM® Consulting. Desde su lanzamiento, Redi ha tenido más de 2 millones de interacciones con clientes de Virgin Money y tiene una tasa de satisfacción del cliente del 94 % entre los encuestados.²

La IA generativa está impulsando la próxima ola de IA conversacional, yendo más allá de las respuestas programadas a interacciones dinámicas y personalizadas. Los sistemas futuros adaptarán perfectamente las conversaciones en función de la intención del usuario, el tono emocional, las interacciones pasadas y los datos en tiempo real, como las compras recientes o el estado de la cuenta.

En los sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR) y los centros de contacto, esto significa omitir pasos innecesarios y enrutar a los clientes frustrados directamente a los agentes en vivo, lo que reduce significativamente los tiempos de espera y mejora la experiencia general. Para los agentes humanos, la IA proporcionará sugerencias en tiempo real, resumirá conversaciones pasadas y ofrecerá orientación basada en el análisis de sentimientos. Estas habilidades ayudarán a los agentes a responder de forma más natural y empática.

Esta evolución crea un soporte más suave e inteligente que se siente personal e intuitivo. También es rentable: A la IA conversacional que interactúa directamente con clientes externos se le atribuye la reducción del costo por contacto en un 23.5% y el aumento de los ingresos anuales en un 4% en promedio.³

La IA generativa está evolucionando para convertir en un aliado en tiempo real que dota a los agentes de atención al cliente de acceso instantáneo a bases de conocimientos, historial de clientes y acciones recomendadas durante las interacciones. Más allá de la conversación, la IA resumirá automáticamente los chats, actualizará los registros y marcará los seguimientos, lo que aumentará la eficacia y reducirá el agotamiento de los agentes.

De hecho, en un estudio del IBM Institute for Business Value (IBV), los adoptantes maduros de IA informaron un puntaje de satisfacción del agente humano un 15 % más alto.¹

La IA no está reemplazando a los agentes humanos, sino mejorándolos. La IA respaldará su capacidad para manejar problemas sensibles o complejos proporcionando sugerencias y contexto en tiempo real y conscientes de los sentimientos. Esto permite a los agentes centrarse en lo que mejor saben hacer: ofrecer empatía, juicio y apoyo matizado.

La personalización impulsada por la IA está avanzando hacia experiencias de atención al cliente hiperpersonalizadas que adaptan el servicio, el tono y los mensajes en función del comportamiento, el sentimiento y el contexto del cliente. 66% de los responsables globales de atención al cliente que están optimizando la IA emplean la IA generativa para aumentar la personalización^.4

Los sistemas futuros no solo recordarán los datos anteriores de los clientes, sino que responderán a lo que los clientes necesitan en este momento y ofrecerán proactive support en el momento perfecto. La IA generativa elevará aún más esto mediante la elaboración de mensajes y recorridos personalizados en tiempo real, utilizando insights en tiempo real, como hábitos y preferencias de navegación. Esto crea interacciones más auténticas y oportunas que profundizan la lealtad y las relaciones con los clientes.

A medida que estos sistemas se integren más profundamente en la experiencia del cliente, será esencial mantener fuertes prácticas de privacidad de datos.

El servicio de atención al cliente está pasando de la resolución reactiva de problemas a la prevención proactiva de problemas. El machine learning y los análisis predictivos avanzados permitirán que la IA detectar señales de advertencia tempranas, como cambios en el uso del producto, patrones de problemas emergentes o cambios en el sentimiento del cliente, antes de que los problemas se intensifiquen. De hecho, el 70 % de los gerentes globales de atención al cliente utilizan IA generativa para analizar el sentimiento del cliente en múltiples clientes.⁴

Gracias a estos insights, los equipos de asistencia pueden actuar de forma proactiva, proporcionar consejos oportunos o incluso resolver problemas de forma autónoma entre bastidores. Este planteamiento no sólo reduce la fricción y evita las bajas, sino que también genera confianza y aumenta la satisfacción del cliente, liberando a los agentes para que se centren en interacciones complejas y de gran valor.

Brindar una excelente atención al cliente requiere que las organizaciones empleen todas las herramientas a su disposición. A medida que las tecnologías más nuevas, como la IA, se vuelven más frecuentes, las organizaciones deben considerar implementar la IA en todas las unidades de negocio y equipos de atención al cliente.

IBM ha estado ayudando a las empresas a aplicar IA confiable en este espacio durante más de una década, desarrollando soluciones en una amplia gama de casos de uso. La IA generativa tiene un mayor potencial para transformar significativamente el servicio al cliente y el servicio de campo con la capacidad de comprender las consultas complejas de los clientes y generar respuestas conversacionales que conserven un toque humano.

IBM ofrece capacidades integrales de consultoría en diseño de experiencia y servicio, transformación de datos y IA. Al utilizar la cartera de productos de IA de watsonx y watsonx Assistant, la solución de IA conversacional líder del mercado de IBM, nos asociamos con usted a través del proceso de creación de valor de IA para mejorar la IA conversacional, mejorar la experiencia del agente y optimizar las operaciones del centro de atención telefónica y la analítica de datos.