Transformar el atención al cliente: Cómo la IA generativa está cambiando el juego

Ya sea que realice un pedido, solicite un intercambio de productos o pregunte sobre una inquietud de facturación, el cliente de hoy exige una experiencia excepcional que incluya respuestas rápidas y exhaustivas a sus consultas. También esperan que el servicio se brinde las 24 horas del día, los 7 días de la semana a través de múltiples canales.

Si bien los enfoques tradicionales de IA brindan a los clientes un servicio rápido, tienen sus limitaciones. Actualmente, los bots se basan en sistemas basados en reglas o algoritmos (o modelos) tradicionales de machine learning para automatizar tareas y proporcionar respuestas predefinidas a las consultas de los clientes.

La IA generativa tiene el potencial de interrumpir significativamente la atención al cliente, aprovechando los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y las técnicas de aprendizaje profundo diseñadas para comprender consultas complejas y ofrecer respuestas conversacionales más naturales. Las organizaciones Enterprise (muchas de las cuales ya se han embarcado en sus viajes de AI) están ansiosas por aprovechar el poder de la IA generativa para la atención al cliente. Los modelos de IA generativa analizan las conversaciones en busca de contexto, generan respuestas coherentes y adecuadas al contexto, y manejan las consultas y escenarios de los clientes de manera más eficaz. Pueden manejar consultas complejas de los clientes, incluyendo la intención matizada, el sentimiento y el contexto, y ofrecer respuestas relevantes. La IA generativa también puede aprovechar los datos de los clientes para proporcionar respuestas y recomendaciones personalizadas y ofrecer sugerencias y soluciones personalizadas para mejorar la experiencia del cliente.

La IA generativa representa una poderosa oportunidad para que las empresas aumenten la productividad, mejoren el soporte personalizado y fomenten el crecimiento. Aquí hay cinco casos de uso interesantes en los que la IA generativa puede cambiar las reglas del juego en la atención al cliente:

1. Búsqueda conversacional: Los clientes pueden encontrar las respuestas que buscan rápidamente, con respuestas naturales que se generan a partir de modelos de lenguaje ajustados con precisión basados en las bases de conocimientos de la empresa. La diferencia es que la IA generativa puede proporcionar información relevante para la consulta de búsqueda en el idioma elegido por los usuarios, lo que minimiza el esfuerzo de los servicios de traducción.
2. Asistencia del agente – búsqueda y resumen: Los agentes de atención al cliente pueden utilizar la IA generativa para ayudar a mejorar la productividad, lo que les permite responder a las preguntas de los clientes con respuestas generadas automáticamente en el canal de elección de los usuarios en función de la conversación. El resumen automático de IA generativa crea resúmenes que los empleados pueden consultar fácilmente y utilizar en sus conversaciones para proporcionar productos, servicios o recomendaciones (y también puede categorizar y rastrear tendencias).
3. Crear asistencia: Los empleados que crean chatbots y otras herramientas de atención al cliente pueden emplear la IA generativa para la creación de contenido y construir asistencia para apoyar las solicitudes de servicio, obteniendo respuestas generadas y sugerencias basadas en los datos existentes de la empresa y del cliente.
4. Operación y optimización de datos del centro de atención telefónica: La IA generativa puede realizar las tareas repetitivas necesarias para recopilar la información necesaria para mejorar el ciclo de retroalimentación dentro de un centro de atención telefónica. Puede resumir y analizar quejas, recorridos de los clientes y más, lo que permite a los agentes dedicar más tiempo a los clientes. Las insights producidos hacen que la evaluación de las mejoras de rendimiento para servicios mejorados sea mucho más fácil, por lo que los centros de atención telefónica pueden contribuir a la generación de ingresos.
5. Recomendaciones personalizadas: La IA generativa considera el historial de interacción de un cliente con la marca en todas las plataformas y servicios de soporte para proporcionarles información específica para ellos (y entregada en su tono y formato preferidos).

IBM Consulting™ puede ayudarle a aprovechar el poder de la IA generativa para la atención al cliente con una suite de soluciones de IA de IBM. Por ejemplo, las empresas pueden automatizar las respuestas de atención al cliente con watsonx Assistant, un producto de IA conversacional diseñado para ayudar a las empresas a superar la fricción del soporte tradicional para ofrecer un servicio al cliente excepcional. En combinación con watsonx Orchestrate™, que automatiza y agiliza los flujos de trabajo, watsonx Assistant ayuda a gestionar y resolver las preguntas de los clientes al tiempo que integra la tecnología del centro de atención telefónica para crear experiencias de ayuda fluidas.

Con el lanzamiento de IBM watsonx, una cartera de productos de IA, la IA pasa al siguiente nivel con tres poderosos componentes: watsonx.ai, watsonx.data y el próximo watsonx.governance. Watsonx.ai es un estudio para capacitar, validar, afinar y desplegar machine learning (ML) y modelos fundacionales para la IA Generativa. Watsonx.data permite escalar las cargas de trabajo de IA empleando los datos de los clientes. Watsonx.governance está diseñado para ofrecer una solución integral que permita flujos de trabajo de IA responsables, transparentes y explicables.

Para ofrecer soluciones de IA generativa adaptadas a los centros de contacto, IBM Consulting trabaja en estrecha colaboración con socios del ecosistema, incluyendo a Salesforce, Amazon, Genesys, Five9 y NICE, para ayudar a los clientes a obtener el beneficio del código abierto y otras tecnologías.

Como parte de un compromiso en varias fases, Bouygues Telecom ha estado trabajando con IBM Consulting para transformar las operaciones de su centro de atención telefónica con capacidades de IA generativa listas para la empresa. Antes de esta fase, la empresa de telecomunicaciones europea se comprometió con IBM a escalar sus primeras cuatro aplicaciones nativas de la nube de IA en la nube de Amazon Web Services (AWS), un socio del ecosistema de IBM.

A pesar de tener 8 millones de conversaciones de cliente-agente llenas de insights, los agentes de la empresa de telecomunicaciones solo pudieron capturar parte de la información en los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM). Además, no tuvieron tiempo de leer completamente las transcripciones automáticas de llamadas anteriores. IBM Consulting utilizó modelos fundacionales para lograr el resumen automático de llamadas y la extracción de temas, y actualizar el CRM con insights aplicables en la práctica rápidamente. Esta innovación ha dado como resultado una reducción del 30% en las operaciones previas y posteriores a la llamada y se prevé que ahorre más de 5 millones de dólares en mejoras operativas anuales.

En otro caso, Lloyds Banking Group tenía dificultades para satisfacer las necesidades de los clientes con su aplicación web y móvil existente. En cuestión de semanas, el equipo de científicos de datos, consultores de UX y consultores de estrategia de IBM creó una prueba de concepto (POC) para demostrar que los LLM podrían mejorar la experiencia del asistente virtual al reducir las búsquedas fallidas, mejorar el rendimiento del asistente virtual y personalizar el rendimiento de búsqueda para sus clientes. La solución LLM que se implementó dio como resultado una reducción del 80% en el esfuerzo manual y un aumento del 85% en la precisión de la clasificación de conversaciones mal clasificadas.

En un estudio de 2023 realizado por el IBM Institute of Business Value, el 75% de los directores ejecutivos (CEOs) encuestados creen que la organización con la IA generativa más avanzada tendrá una ventaja competitiva. Sin embargo, a estos ejecutivos también les preocupa afrontar riesgos como los sesgos, la ética y la seguridad.¹

Para ayudar a los clientes a tener éxito con su implementación de IA generativa, IBM Consulting lanzó recientemente su Centro de Excelencia (CoE) para IA generativa. Se suma a la práctica global existente de IA y automatización de IBM Consulting, que incluye 21,000 consultores calificados en datos e IA que han completado más de 40,000 compromisos empresariales y se especializan en ayudar a organizaciones de todas las industrias a adoptar y escalar la IA para detectar y mitigar riesgos, y brindar educación y orientación.

Independientemente de dónde se encuentre en su jornada de transformación de atención al cliente, IBM Consulting está en una posición única para ayudarle a aprovechar el potencial de la IA generativa de una manera abierta y específica diseñada para las empresas.