IA conversacional para la atención al cliente

Los equipos de atención al cliente utilizan la tecnología para mejorar las comunicaciones y ofrecer soporte en tiempo real a los clientes durante todo el día. Utiliza el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y el machine learning (ML) para analizar el lenguaje humano y crear respuestas similares a las humanas. A través de esta tecnología impulsada por IA, los centros de contacto pueden descargar consultas simples y resolver problemas, lo que mejora la experiencia del cliente.

La IA conversacional forma parte de una tendencia creciente hacia la atención al cliente impulsada por IA¹. Para 2027, los ejecutivos pronostican un cambio importante hacia la automatización totalmente autónoma, según un informe reciente del IBM Institute for Business Value. Los ejecutivos encuestados anticipan un aumento del 53 % en el uso de la IA para impulsar el autoservicio para los clientes y una mejora del 47 % en la resolución de llamadas de autoservicio para 2027.

Esta tecnología de IA conversacional puede incluir chatbots, asistentes virtuales, asistentes de IA, agentes de IA, automatización e IA generativa. Con estas capacidades, los agentes humanos pueden enfocarse en consultas más complicadas y dejar que la IA conversacional maneje las consultas rutinarias de los clientes². Esta inmediatez puede impulsar las interacciones con los clientes y ayudar a los equipos de atención al cliente a trabajar de manera más eficiente que nunca.

La IA conversacional funciona mediante el uso de NLP, machine learning (ML) y Tecnología de modelos de lenguaje grandes (LLM) para traducir conversaciones humanas a un lenguaje comprensible para las máquinas. Una vez traducida, la herramienta forma una respuesta basada en la información que le proporciona una base de conocimientos específica.

Es importante tener en cuenta que la tecnología de IA conversacional no es la misma en todos los ámbitos. Las herramientas de IA más eficaces y competentes se entrenan en miles de millones de interacciones con los clientes³. La tecnología, si se entrena adecuadamente, puede discernir las necesidades del cliente y mejorar la satisfacción del cliente. Además, puede optimizar los flujos de trabajo dentro de los centros de contacto y aumentar la calidad del servicio en general. El software de IA conversacional sigue evolucionando a medida que aprende continuamente de cada interacción.

PLN: esto permite que las computadoras y los dispositivos digitales reconozcan, interpreten y comprendan el lenguaje humano. Hay dos subcomponentes, comprensión del lenguaje natural (CLN) y generación de lenguaje natural (GLN). Estas herramientas dan sentido al texto y luego lo convierten a un formato comprensible para los humanos.

Machine learning (ML): esta tecnología utiliza algoritmos entrenados en conjuntos de datos para permitir que las computadoras imiten la forma en que aprenden los humanos.

Por ejemplo, un cliente ingresa una consulta de texto en la interfaz de software de IA conversacional (aplicación). Luego de eso, el PLN analiza la intención del usuario y genera una respuesta basada en los miles de millones de interacciones en las que se basó. A medida que pase el tiempo, el componente de machine learning (ML) de la IA conversacional mejorará las respuestas a las consultas de los clientes y las hará más precisas de principio a fin.

Las plataformas de IA conversacional proporcionan un tono coherente a todos los clientes, sea cual sea la consulta. Esta característica garantiza una experiencia de servicio uniforme para los clientes y la misma atención para todos.

La capacidad de los asistentes y agentes de IA para manejar grandes volúmenes de consultas puede ayudar a aumentar la eficiencia del agente, lo que a su vez puede ayudar a mejorar el puntaje de satisfacción del cliente (CSAT). Esta característica es una métrica clave de las encuestas de feedback de clientes que se emplea para indicar qué tan satisfecho está un cliente con un servicio o producto. Las herramientas conversacionales impulsadas por IA también pueden aumentar la tasa de resolución y acortar los tiempos de espera de los clientes.

Con la IA conversacional, los clientes pueden obtener soporte en varios idiomas. Por lo tanto, garantiza la agilización de las interacciones con los clientes y una Interacción del cliente. Esta capacidad de IA es como tener un equipo de soporte en todo el mundo, disponible para responder a los clientes en cualquier momento a través de mensajes de texto, SMS, aplicaciones, redes sociales y en línea.

Un beneficio clave de la IA conversacional es que no necesita entrenamiento ni configuración. Una vez instalado el software, solo necesita conectarse al contenido o 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 existente de gestión de relaciones con los clientes (CRM), plataformas de comercio electrónico y otras herramientas comerciales.

Uno de los principales objetivos de la IA conversacional es brindar una atención al cliente lo más parecida posible a la humana y que refleje a un representante de soporte real. Los clientes deberían poder interactuar con las soluciones de IA conversacional sin saber ni sentir que el asesoramiento proviene de un robot.

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

La IA conversacional puede venir en muchos tipos diferentes. Los precios y las características variarán según la tecnología de IA que elija una empresa y los casos de uso que la tecnología vaya a atender.

La elección del software de IA conversacional debe depender de la naturaleza de los objetivos comerciales. Un tipo basado en reglas es para necesidades simples y más directas. Un tipo de IA generativa es más complejo y puede dirigirse a una necesidad de más personalización y creatividad. Ambos se pueden utilizar en un enfoque híbrido que combina las fortalezas de cada uno para manejar las interacciones del usuario.

Los chatbots de IA modernos ahora emplean CLN para discernir el significado de la entrada abierta del usuario, superando cualquier problema, desde errores tipográficos hasta problemas de traducción. Luego, las herramientas avanzadas de IA asignan ese significado a la "intención" específica sobre la que el usuario quiere que el chatbot actúe 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 Virtual Agent (VAT). Un chatbot tradicional ayuda a los clientes a encontrar respuestas rápidas y los dirige al departamento más adecuado para atender su consulta. Los chatbots tradicionales tienen funciones limitadas y se basan en reglas.

A través del procesamiento del lenguaje, los sistemas pueden responder a comandos de voz integrados en varios 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 diseñando flujos de trabajo con las herramientas disponibles y va mucho más allá del NLP. El agente puede resolver problemas, interactuar con entornos externos y realizar acciones. Los agentes de IA pueden manejar la naturaleza impredecible de las conversaciones con los clientes y responder más que solo preguntas frecuentes (FAQ).

Es un sistema telefónico automatizado que permite a las personas que llaman recibir, proporcionar información o realizar solicitudes mediante entradas de voz o menú. La IA conversacional puede mejorar este sistema al identificar por qué alguien llama a un centro de contacto y ayudar a resolver la solicitud específica.

Las innovaciones recientes en la IA de reconocimiento de imágenes han dado lugar a una nueva tecnología de aplicaciones de cámara. Una aplicación de cámara puede usar IA para capturar el lenguaje de señas u otras señales no verbales para que coincidan con los datos de los modelos de lenguaje. Y como resultado, una empresa puede ayudar a los clientes con pérdida auditiva y otras dolencias.

Los casos de uso y ejemplos de IA conversacional en la atención al cliente son muy variados, pero tres ejemplos destacados son la banca, la atención médica y las telecomunicaciones.

Un banco maneja una gran cantidad de consultas diarias, desde saldos de cuentas e historiales de transacciones hasta solicitudes de préstamos y detección de fraude. La IA conversacional puede ayudar a gestionar estos grandes volúmenes y responder a los clientes en todo momento. 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 de finanzas de IBM utilizó IBM watsonx Orchestrate e IBM Apptio Enterprise Business Management (EBM) para mitigar los desafíos relacionados con los asientos manuales. El equipo de finanzas de IBM y el equipo de Jobotx de IBM trabajaron juntos para delinear pasos repetitivos y manuales de entrada de diario para el asistente de watsonx Orchestrate. El equipo eligió watsonx Orchestrate para optimizar las operaciones, tomar decisiones informadas con insights impulsados por IA y generar el crecimiento en un entorno seguro y escalable.

Los pacientes suelen buscar respuestas rápidas a problemas de salud comunes, recordatorios de medicación, programación de citas y consejos médicos básicos. Los chatbots de IA pueden prestar estos servicios las 24 horas del día. Por lo tanto, garantizan que los pacientes reciban la asistencia oportuna independientemente del horario de oficina.

Las capacidades de IA conversacional también pueden ayudar a gestionar registros de pacientes, programar seguimientos y recordarles a los pacientes sobre atención preventiva, mejorando la experiencia general del paciente y los resultados de salud. Al automatizar estas tareas, el personal sanitario puede centrar en las necesidades más complejas de los pacientes, mejorando la calidad de la atención.

Humana, uno de los mayores proveedores de seguros en Estados Unidos, trabajó con IBM® watsonx para actualizar su obsoleto sistema IVR. La compañía, que ofrece suplementos de Medicare, seguro de estado, seguro dental, seguro de visión y cobertura de farmacia,trabajó con IBM para desarrollar un asistente conversacional que pudiera agilizar las llamadas del personal administrativo.

La industria de las telecomunicaciones maneja numerosas consultas de clientes, incluidos detalles de planes, pago de facturas, resolución de problemas de servicio y soporte técnico. Con chatbots impulsados por IA, los clientes pueden obtener respuestas instantáneas y dirigir consultas en tiempo real. La IA conversacional también ayuda a las compañías a comunicar de forma proactiva con los clientes con ofertas personalizadas, alertas de uso y actualizaciones de servicio, mejorando la Interacción del cliente.

Se espera que el papel de la IA para los proveedores de servicios de comunicación (CSP) aumente, según un informe del IBM Institute of Business Value. IBM, en asociación con GSMA Intelligence, encuestó a 750 ejecutivos de redes globales; los datos revelan que los CSP esperan un aumento de la IA tradicional en un 16 % y de la IA generativa en casi un 19 %.

El primer paso para implementar una estrategia de IA conversacional viene mucho antes de elegir la plataforma y las herramientas. Primero, una compañía debe saber qué quiere ganar al usar dicha tecnología. Por ejemplo, si una compañía quiere automatizar las experiencias del cliente, debe ser específica sobre sus objetivos y problemas que busca resolver.

Por ejemplo, una empresa quiere reducir sus costos operativos y utilizar solo los agentes humanos que tiene actualmente. Un agente de IA que pueda centrarse en preguntas básicas y procesar más consultas a un ritmo más rápido podría ser el mejor tipo de IA conversacional para implementar.

Simultáneamente al primer paso, se analizan los datos para garantizar que la organización esté tomando decisiones informadas sobre dónde la IA conversacional será más útil. Las empresas deben buscar áreas de gran volumen o preguntas repetitivas que consuman recursos innecesarios. Utilice los datos para evaluar los flujos de trabajo actuales y descubrir qué herramienta de IA conversacional puede mejorar la experiencia tanto para el cliente como para el agente humano.

Sobre la base del paso anterior, una empresa debe analizar detalladamente la infraestructura existente y los canales de comunicación actuales que se utilizan. La empresa debe buscar herramientas de IA conversacional que puedan integrarse fácilmente con los sistemas y software actuales. Una vez evaluados los sistemas actuales, el siguiente paso sería obtener el apoyo de los stakeholders para la iniciativa.

Una vez que haya soporte en toda la organización, el siguiente paso es considerar cuánto costará la implementación y el despliegue. Las empresas más pequeñas pueden considerar un software sin código que se pueda utilizar desde el primer momento. Las empresas más grandes con un presupuesto más grande podrían considerar un software que se pueda crear para satisfacer las necesidades del negocio. Este proceso puede llevar más tiempo y requerir más recursos.

Un software de IA conversacional es una decisión importante para una empresa. Por eso es importante elegir el proveedor de plataforma adecuado con escalabilidad comprobada y una implementación sencilla. Una empresa debe comprender los plazos de implementación y evaluar si ese plazo se alinea con las necesidades del negocio o no. La plataforma también debe priorizar la privacidad del usuario y la seguridad de los datos. Algunos proveedores incluyen IBM, Salesforce, Oracle, Zendesk y Amazon.

Una vez que se ha implementado el software de IA conversacional, es vital recopilar datos y feedback para evaluar qué tan bien está funcionando el software. La retroalimentación es importante para el negocio y el cliente, de modo que se puedan hacer los ajustes necesarios para mejorar la experiencia del cliente para todos los involucrados.

Cerciorar de que el sistema de IA se comunique de manera clara y concisa. Los usuarios deben comprender fácilmente las respuestas proporcionadas por la IA.

Personalice la interacción tanto como sea posible. Utilice el nombre del cliente, haga referencia a sus interacciones anteriores y proporcione soluciones adaptadas a sus necesidades o problemas específicos.

No espere a que los usuarios se comuniquen. Participe de manera proactiva enviando actualizaciones, recordatorios o consejos útiles basados en su comportamiento o preferencias.

Cuando una consulta está más allá de las capacidades de la IA, asegúrese de una transición sin problemas a un agente humano. La entrega debe ser fluida, con todo el contexto de la conversación transferido con precisión.

Actualice y entrene periódicamente su sistema de IA con nuevos datos y retroalimentación. Este proceso ayuda a mejorar la precisión, mejorar la comprensión de la intención del usuario y refinar las respuestas a lo largo del tiempo.