Mejor 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 mediante el diseño de su flujo de trabajo y la utilización de 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 de lenguaje natural (PLN) y automatización para comprender, gestionar y responder a 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, los profesionales de servicios tienen dificultades para cumplir con las expectativas. Según una investigación reciente de Salesforce, el 82% de los representantes de servicio dicen que los clientes quieren más de lo que solían.¹ El agotamiento entre los profesionales 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. Actualmente, los agentes autónomos se utilizan para optimizar las opciones de autoservicio para los clientes y automatizar las tareas rutinarias básicas. Pero es probable que su capacidad para reinventar los flujos de trabajo y escalar rápidamente altere significativamente la ejecución y el diseño de la atención al cliente, particularmente dados los avances recientes en la IA generativa y la IA conversacional. Dependiendo del nivel de integración con los departamentos de atención, los agentes pueden aumentar la eficiencia operativa para los agentes humanos, proporcionar experiencias del cliente personalizadas y mejores, involucrar y guiar a los consumidores a través del proceso de atención o resolver problemas por completo con entradas humanas mínimas.

Se espera que estas asociaciones entre los agentes de atención al cliente humanos y de IA se profundicen a medida que los agentes de IA se desplieguen con mayor frecuencia. Esto significa que, conforme 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 hacían agentes humanos.² Si bien estos cambios aumentan significativamente la eficiencia y la productividad en la atención al cliente, también reinventan fundamentalmente el papel de un equipo de soporte, poniendo más énfasis en la inteligencia emocional, la creación de relaciones y el conocimiento técnico.

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

Los agentes de IA procesan las consultas de los clientes o empleados para comprender la intención y el contexto, haciendo preguntas si es necesario. Dependiendo de la complejidad de sus tareas programadas y la cantidad de herramientas externas a las que tienen acceso, los agentes de IA pueden resolver tickets de atención al cliente, enviar mensajes a los clientes, analizar datos de los consumidores, escalar problemas complejos a agentes humanos y brindar experiencias de atención 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 unas vacaciones: sugiriendo destinos basados en las preferencias de los usuarios existentes, mapeando rutas, recomendando hoteles y haciendo reservas. Con la integración de datos de terceros, una red de agentes de planificación de vacaciones también podría alterar los planes en tiempo real en respuesta a condiciones como el clima o el tráfico.

Las herramientas de atención al cliente agénticas pueden manejar tareas simples o flujos de trabajo complejos, dependiendo de cómo se desarrollen y a cuántas herramientas puedan acceder. Muchos agentes de IA actúan como parte de una red, llamada sistema agéntico, en la que cada agente realiza una tarea separada 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 atención y emitir automáticamente un reembolso o ticket de atención. Estas herramientas a menudo se integran con aplicaciones de terceros, como un software de gestión de relaciones con los clientes (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 atención y otras comunicaciones, lo que lleva a una mejor experiencia del cliente.

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

Mientras que los asistentes de IA normalmente solo pueden manejar preguntas frecuentes y preguntas comunes preestablecidas, 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 brindar una atención al cliente de alto contacto.

Por ejemplo, cuando el minorista de vehículos recreativos Camping World integró la tecnología de Virtual Agent en su proceso de atención al cliente, descubrió que la Interacción del 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, garantizando 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 brindar 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.

Dado el acceso a las 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 pronta para posibles problemas o socios estratégicos generando 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 capacitación para los nuevos representantes 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 de clientes, la gestión de proyectos y otras tareas administrativas. Por ejemplo, Avid Solutions, una empresa pionera en investigación y desarrollo, redujo con éxito el tiempo para incorporar nuevos clientes en un 25% utilizando la IA agéntica.

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

La IA agéntica y sus herramientas de atención al cliente impulsadas por IA aumentan la eficiencia, reducen los errores y proporcionan a los agentes humanos inteligencia crítica para responder de forma proactiva a las necesidades de los clientes. Al descargar tareas manuales rutinarias a los trabajadores digitales, los profesionales 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 sutiles.

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

Con agentes de IA orientados a atención al cliente, los clientes pueden recibir 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 de la atención, 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 delicadas con los clientes, o para que trabajen en iniciativas 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 manera más eficaz.

Los agentes de IA brindan un soporte fluido y cohesivo a través de varios canales, incluidos chat, correo electrónico, teléfono y redes sociales.

Los sistemas de IA analizan y responden a las consultas de los clientes al instante, en cualquier momento 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 manejan las crecientes consultas de los clientes sin costos adicionales de personal o infraestructura.

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

Los agentes de IA deben complementar a los equipos humanos de atención al cliente y alinearse con los objetivos generales de atención. En lugar de simplemente automatizar flujos de trabajo y prácticas seleccionados sin orientación, los despliegues más exitosos identifican objetivos a largo y corto plazo basados en métricas específicas, como mejores puntajes CSAT o tiempo de resolución.

Los agentes de IA tienen más éxito cuando están capacitados con datos limpios y apropiados, además de estar equipados con las capacidades más relevantes. Equipar a los agentes de soporte para manejar tareas autónomas puede implicar examinar las herramientas de API, contratar científicos de datos o invertir en infraestructura adicional. Garantizar que los agentes de IA tengan acceso continuo a las bases de conocimientos y herramientas de automatización más recientes les permite desempeñarse de manera más eficaz y evolucionar según las necesidades cambiantes.

Como descubrió IBM, los despliegues de IA son más productivos cuando están profundamente integrados en los flujos de trabajo existentes. Los agentes de IA basados en ventas más útiles se conectan perfectamente 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 los datos en toda una organización, los líderes pueden empoderar a los agentes de IA para que tomen decisiones más efectivas y proporcionen analytics basados en condiciones cambiantes.

Con la IA agéntica realizando una serie de tareas rutinarias que antes manejaban los agentes de soporte humanos, los departamentos de atención al cliente cambian necesariamente. Los representantes de atención al cliente pueden requerir capacitación adicional para trabajar de manera productiva junto con los agentes de IA, consultarlos adecuadamente y utilizar sus insights para mejorar las interacciones con los clientes. Las políticas claras para transferir los problemas críticos de los clientes a los equipos de soporte humano también pueden evitar la frustración tanto de los empleados como de los clientes.