¿Qué es la asistencia de agente?

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

Si bien los chatbots prescritos pueden ser útiles para manejar preguntas frecuentes, los agentes de centros de contacto virtuales más complejos pueden extraer insights de los datos de los clientes y sugerir posibles soluciones para agentes humanos desde el sitio web o la aplicación de la empresa. Hoy en día, la mayoría de los centros de atención telefónica usan alguna forma de tecnología de asistencia de agente para abordar las consultas de los clientes, simplificar los flujos de trabajo y automatizar ciertas funciones de atención al cliente.

La tecnología de asistencia de agente evolucionó a partir de sistemas informáticos para enrutamiento automático de llamadas y asistentes virtuales inteligentes que pueden realizar tareas simples, como configurar temporizadores o recuperar información meteorológica. Pero a veces, las necesidades del cliente 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 emplee los beneficios de los agentes humanos con la base de conocimientos de las herramientas impulsadas por IA.

La asistencia de agente utiliza tecnología de IA conversacional como natural language understanding (NLU) y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar la información y el contexto en torno a los problemas de los clientes. También aplica reconocimiento de voz para transcribir llamadas de 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 hacen referencia, como estados de cuenta o recibos. Esto puede ayudar a los agentes humanos a agilizar sus conversaciones con los clientes y proporcionar resolución de problemas con tiempos de respuesta más eficientes y darles métricas para usar en futuras interacciones.

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

Además de optimizar los flujos de trabajo y empoderar a los agentes humanos, la tecnología de asistencia de agente también puede dar lugar a una atención al cliente más sensible y proporcionar insights aplicables en la práctica adaptados a los usuarios individuales. Por ejemplo, la IA puede proporcionar feedback sobre la satisfacción del cliente mediante la realización de análisis de sentimientos y sugerir cuándo el agente humano debe hacer una pausa y ofrecer empatía o reconocer la frustración del cliente.

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

La tecnología de asistencia de agente puede ayudar a reducir las tasas de agotamiento y también mejorar la experiencia del agente. La automatización de tareas repetitivas, como marcar una incidencia como cerrada cuando se detecta que un cliente abandonó 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 de agente reduce el tiempo de resolución de problemas en un 26 %. Puede aumentar la satisfacción del cliente con respuestas en aproximadamente un 150 %.

Estos son algunos ejemplos de industrias en las que se puede utilizar la tecnología de asistencia de agente.

• Recursos humanos 
• Help desk de TI
• Atención al cliente
• Servicios financieros 
• Atención médica

En el proceso de contratación, la asistencia de agente puede asesorar al personal de RR. HH. sobre recomendaciones salariales durante las convocatorias de negociación de contratos. Durante el proceso de incorporación de los empleados, la tecnología de asistencia de agente puede ayudar al personal de RR. HH. a centrarse en un trabajo más valioso automatizando las respuestas a las preguntas sobre políticas de RR. HH. También puede tener en cuenta las diferencias en las políticas según cada función y el lugar del mundo en el que se encuentre el empleado.

Estudio de caso: East and North Hertfordshire NHS Trust utiliza la asistencia de agente para apoyar a su personal de RR. HH. en el manejo de las consultas de los empleados relacionadas con la capacitación de gestión, políticas y regulaciones, horarios y salarios.

Los help desks de TI pueden utilizar la asistencia de agente para ayudarles a mantener organizado su sistema de tickets. A medida que los especialistas del help desk ayudan a los clientes con la resolución de problemas, la asistencia de agente puede identificar problemas comunes de software y sugerir instrucciones paso a paso sobre cómo diagnosticar el problema. También puede recuperar información relevante de la documentación de la aplicación y de guías en video.

Estudio de caso: en un documento de investigadores de IBM (enlace externo a ibm.com), la asistencia de agente podría proporcionar soluciones rápidas relacionadas con la documentación de aplicaciones, los sistemas de gestión de tickets y las grabaciones de video de transferencia de conocimientos. Se ha utilizado en 650 proyectos dentro de IBM.

Los centros de atención telefónica al cliente pueden utilizar la asistencia de agente para abordar las quejas de los clientes. Esta característica puede ayudar a los representantes humanos a comprender la queja del cliente y extraer el historial de compras, los hábitos, las preferencias y las interacciones anteriores relevantes para sugerir ofertas de precios personalizadas o descuentos para ayudar con la retención del negocio. Los centros de atención telefónica también pueden utilizar la IA generativa para atender las llamadas de los clientes y dirigirlas al agente o departamento humano adecuado.

Estudio de caso: el banco brasileño Bradesco usa asistencia de agente para responder a 283 000 preguntas de atención al cliente al mes en 62 productos diferentes. Su asistencia de agente tiene una tasa de precisión del 95 %, un tiempo de respuesta de segundos, y solo el 5 % requiere llamadas para obtener más asistencia.

Con la asistencia de agente, los bancos pueden liberar a los asesores de clientes de la memorización de los detalles de 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 de agente para sugerir pólizas y responder consultas complejas relacionadas con cada póliza específica.

Estudio de caso: Crédit Mutuel utiliza la asistencia de agentes para clasificar y responder 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 un 60 % más rápido.

Los administradores de atención médica pueden usar la asistencia de agente para tareas rutinarias, como ingresar datos, programar citas por teléfono, verificar la información del seguro, revisar las pautas de visitas al hospital que los pacientes deben seguir y facturar diversos servicios de atención médica. 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 de agente puede permitir que los coordinadores clínicos respondan preguntas sobre elegibilidad, requisitos y cronograma del estudio.

Estudio de caso: Humana emplea un sistema de asistencia de agente entrenado en terminología de salud para ayudar a los proveedores de atención médica a obtener respuestas sobre la cobertura del seguro de sus pacientes en diversos puntos de datos. Puede atender 7000 llamadas de voz de 120 proveedores de atención médica por día laborable.