Últimamente, la inteligencia artificial (IA) está en boca de todos, pero esta tecnología es mucho más que una simple moda. El 70% de los directivos de experiencia del cliente (CX) informa que la IA es imprescindible para su empresa, y el 83% cree que la IA será un claro factor de diferenciación en el futuro. Además, el 64% de los consumidores encuestados en otro informe de Genesys cree que la IA mejorará la calidad y velocidad del servicio al cliente en los próximos dos a tres años.
Como se espera que la IA tenga una presencia cada vez más preponderante en la experiencia del cliente, aprender todo lo relacionado a esa tecnología es fundamental tanto para los directivos de los contact centers como para los equipos de TI y los profesionales de CX.
Para comprender la IA, es fundamental comenzar a aprender sus aspectos básicos. Conocer el vocabulario que se utiliza en relación con esta tecnología puede ser de gran ayuda para informarse a uno mismo y a los demás.
A continuación, presentamos una breve lista de términos comunes y definiciones generales que debe conocer. Debido a que el mundo de la IA es dinámico y está en constante cambio, actualizaremos este glosario con nuevos términos conforme vayan surgiendo. Puede agregarlo a su lista de favoritos y consultarlo regularmente para seguir aprendiendo.
Nociones básicas de la IA en el contact center
La IA redefine constantemente las funciones principales de un contact center. Las herramientas de comunicación, las eficiencias internas y externas e incluso las tareas diarias de los agentes se están transformando como resultado del desarrollo de la IA. Estas funciones básicas son la esencia de dicha transformación.
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- Inteligencia artificial para contact centers: Consiste en el uso del aprendizaje automático y del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para automatizar y optimizar las operaciones de un call center. La IA en el contact center está diseñada para optimizar las interacciones de los clientes y mejorar su experiencia general mediante una atención personalizada, eficiente y eficaz.
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- IA conversacional: La IA conversacional se refiere al uso de inteligencia artificial en herramientas de comunicación automatizadas, como chatbots y asistentes virtuales, que pueden mantener conversaciones en lenguaje natural con los clientes. Esto permite que las empresas ofrezcan interacciones más rápidas y eficientes en todos los canales. La IA conversacional también mejora y expande las opciones de autoservicio y le da a los agentes humanos el tiempo que necesitan para gestionar tareas más importantes y menos repetitivas. La tecnología de la IA conversacional para call centersse utiliza para automatizar respuestas, gestionar consultas de rutina y brindar soporte ininterrumpido, lo que mejora la eficiencia y la satisfacción del cliente.
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- Inteligencia conversacional: Implica el uso de la IA para analizar, interpretar y extraer información sobre las interacciones de los clientes en todos los canales. La inteligencia conversacional ayuda a los contact centers a comprender la intención, el tono y el comportamiento del cliente. Esta información puede utilizarse para mejorar el rendimiento de los agentes, optimizar los flujos de trabajo, personalizar las experiencias e identificar proactivamente las oportunidades o los problemas.
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- Agente de call center potenciado con IA: Un agente de call center potenciado con IA, un agente virtual y los agentes virtuales inteligentes son similares, ya que todos atienden interacciones de servicio al cliente sin intervención humana. Pueden comprender y responder las consultas de los clientes, resolver problemas y realizar transacciones por su cuenta, con poca o casi nada de intervención humana. Los agentes de call center potenciados con IA pueden atender grandes volúmenes de solicitudes de manera escalable y rentable sin necesidad de contratar y capacitar agentes humanos adicionales.
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- Agente virtual: Los agentes virtuales utilizan la IA para crear un agente de atención al cliente a través de la funcionalidad de chatbot. Estos agentes virtuales pueden atender las consultas de los clientes sin intervención humana o, si es necesario, pueden derivar el problema fácilmente a una persona.
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- Agentes virtuales inteligentes (IVA): Estos agentes potenciados con IA pueden gestionar comunicaciones escritas bidireccionales además de interacciones de voz. Pueden realizar tareas como organizar citas de ventas, programar la devolución de llamadas y atender consultas de servicio al cliente.
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- Plataformas de engagement con el cliente potenciadas con IA: Estas plataformas de engagement utilizan IA para automatizar y mejorar las interacciones de los clientes en los canales digitales y de voz. Además, ofrecen a las organizaciones la posibilidad de crear su solución ideal a partir de una gran variedad de componentes nativos, un amplio ecosistema de socios y API abiertas.
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- Generación de resúmenes mediante IA: La capacidad de resumen con IA en el contact center supone el uso de inteligencia artificial generativa para resumir automáticamente las interacciones con el cliente, tales como llamadas, chats y correos electrónicos. Esto ayuda a los supervisores a identificar rápidamente las ideas clave de las consultas o los comentarios del cliente sin tener que analizar todo el contenido, lo que permite tiempos de respuesta más rápidos y un servicio más personalizado.
Tecnologías esenciales que impulsan la innovación de la IA
¿De qué está conformada la IA? ¿Qué elementos permiten el funcionamiento de esta tecnología? A fin de que pueda tomart decisiones sobre la IA con buenos fundamentos, examinaremos algunos de estos elementos fundamentales y cómo operan.
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- Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM): Este tipo de inteligencia artificial se entrena a partir de grandes cantidades de datos de texto, lo que permite que la tecnología comprenda y genere lenguaje humano. En el contexto de un contact center, los LLM permiten funciones avanzadas como resumir conversaciones, predecir la intención del cliente y habilitar a agentes virtuales que mantienen conversaciones similares a las humanas. Como estos modelos aprenden de los patrones del lenguaje y el contexto, su eficacia aumenta con el paso del tiempo.
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- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Esta es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano. Implica dividir el lenguaje en partes más pequeñas, analizar la gramática y la semántica, y comprender el contexto.
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- Comprensión del lenguaje natural (NLU): Esta es una subdivisión del NLP que se centra específicamente en la interpretación del significado, la intención y el contexto del lenguaje humano. Va más allá de la mera identificación de palabras clave, dado que comprende las capas más profundas de la comunicación. En los contact centers, la NLU es fundamental para manejar consultas complejas con precisión, mejorar el rendimiento de los agentes virtuales y garantizar que los clientes reciban la respuesta correcta más rápidamente.
IA para la personalización y el journey del cliente
Los clientes de hoy exigen una experiencia más personalizada que nunca, y la IA puede ser una de las herramientas más importantes para lograrlo a gran escala. A continuación, presentamos algunas formas en que la IA ayuda a los expertos de CX a brindar interacciones más personalizadas y centradas en los humanos.
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- Orquestación de experiencias con IA: Consiste en el uso de la IA para coordinar y gestionar las experiencias de los clientes a través de los puntos de contacto y canales. La IA recopila y analiza los datos de los clientes, busca patrones y recomienda el mejor paso a seguir según las necesidades y acciones previas del cliente.
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- Orquestación del journey del cliente impulsada por IA: Es la aplicación de tecnologías de IA para gestionar y optimizar dinámicamente el journey del cliente. La IA recopila datos de cada punto de contacto para descubrir dónde ha estado el cliente y utiliza estos datos para conocer sus necesidades e intenciones y determinar el próximo paso, todo a escala, para que su experiencia sea totalmente personalizada.
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- Marketing personalizado impulsado por IA: Es el uso de la IA para adaptar las experiencias a los clientes individuales. La IA no solo puede comprender y predecir la intención de un cliente, sino que también puede ayudarlo a llegar a una resolución más rápida. Si una interacción requiere la asistencia humana, la IA puede reconocerlo y transmitir todo el historial y el contexto de la conversación al agente, de modo de satisfacer las necesidades del cliente sin que este tenga que repetir la información que ya brindó.
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- Ofertas en tiempo real impulsadas por IA: Consiste en hacer ofertas y recomendaciones personalizadas al cliente en el momento oportuno usando la IA. Esto permite que las empresas analicen su comportamiento e información contextual en tiempo real con el fin de identificar oportunidades. El hecho de ofrecerle al cliente lo que necesita en el momento justo redunda en un mejor servicio e impulsa las conversiones de ventas, puesto que se personaliza su experiencia y se le ofrecen solo los productos o servicios en los que pueda estar interesado.
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- La segmentación de clientes y la IA: Es utilizar la IA para asignar a un cliente o a un potencial cliente a la intención y la prioridad adecuadas, de modo de identificar sus posibles intereses, preferencias y comportamientos de compra según los patrones similares de clientes anteriores. La segmentación de clientes permite personalizar las experiencias a gran escala, puesto que las organizaciones saben cuándo y dónde interactuar con los clientes para ofrecerles contenido automatizado, un bot o la asistencia de un agente.
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- Insights del cliente habilitados con IA: Un ejemplo de estos insights es el engagement predictivo potenciado con IA, que identifica los patrones de comportamiento para predecir los segmentos a los que pertenecen los clientes y qué podrían estar buscando, de modo que se pueda proponer el mejor paso a seguir. Esas predicciones pueden, entre otras cosas, impulsar ofertas automatizadas y conversaciones más personalizadas que aumenten la satisfacción y fortalezcan la lealtad del cliente.
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- Insights del cliente potenciados con IA: Los insights del cliente potenciados con IA utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos de clientes de forma más rápida y eficaz que una persona. Estos insights le permitirán prever el comportamiento de los clientes, personalizar las interacciones individuales y optimizar los journeys de los clientes en función de recomendaciones basadas en datos.
IA para agentes, administradores y supervisores
La IA puede hacer más que solo analizar datos y ofrecer insights. Es un verdadero aliado para los agentes de atención al cliente, administradores y supervisores. Puede operar como asistente, o copiloto, para brindar asistencia en tiempo real presentando la información necesaria en el momento oportuno, agilizando la carga de trabajo de los agentes para ayudar a hacer más y automatizando las tareas repetitivas para que los humanos no tengan que invertir tiempo en ellas.
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- Copiloto: En los contextos de IA y de software de contact center, el copiloto es un asistente de IA que brinda soporte a varias funciones (agentes, supervisores y administradores) mediante asistencia en tiempo real, insights y funciones de automatización. Mejora la toma de decisiones, la productividad y la experiencia del cliente a través de recomendaciones inteligentes y la automatización de determinadas tareas.
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- Copiloto para administradores: Un copiloto para administradores ofrece a los administradores del contact center herramientas asistidas por IA para optimizar las operaciones. Estas incluyen la programación automática y la gestión del personal, así como tareas de análisis y de generación de reportes. Mediante la IA, el copiloto para administradores ayuda a optimizar la asignación de recursos, a predecir el volumen de llamadas y a mejorar la eficiencia operativa en general.
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- Copiloto para supervisores: El copiloto para supervisores ayuda a los supervisores a monitorear y a gestionar el desempeño de los agentes en un contact center. Ofrece información sobre las métricas de la calidad de las llamadas, la productividad de los agentes y la satisfacción del cliente. Mediante el análisis de todas las interacciones, puede identificar oportunidades de coaching y recomendar intervenciones para mejorar el desempeño del equipo y garantizar el cumplimiento de las normas de servicio.
IA agéntica y sistemas autónomos
La IA puede hacer mucho más que solo apoyar a agentes, supervisores y administradores: puede actuar de forma independiente sin la ayuda de un humano. Como la “IA agéntica” es capaz de tomar sus propias decisiones e interactuar directamente con los clientes, los empleados del contact center pueden enfocarse en las tareas más complejas y delicadas que requieren un toque humano, como la creatividad o las emociones.
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- IA agéntica: Es un sistema de IA que puede tomar decisiones por sí mismo y realizar acciones frecuentes sin intervención humana. Puede aprender de cada interacción, optimizar continuamente los resultados y ajustar sus estrategias en función de la interpretación que hace de los datos y el contexto en tiempo real, por lo que se desarrolla y perfecciona con el paso del tiempo y sin necesidad de ser reprogramada. La verdadera IA agéntica funciona con libertad, resuelve problemas dinámicos y no deterministas, y se ejecuta sin depender de reglas fijas y predefinidas. La capacidad de operar independientemente de esta manera contribuye a aumentar la capacidad de respuesta, reducir los errores humanos y mejorar las experiencias de los clientes, dado que realiza las acciones correctas en el momento adecuado.
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- Sistema agéntico: Un sistema agéntico es un marco de software que demuestra “agencia”, puesto que percibe su entorno, procesa información y realiza acciones para alcanzar los objetivos que se han definido. Combina la automatización, los insights obtenidos a partir de los datos y la lógica basada en eventos para tomar decisiones de manera proactiva y resolver problemas sin la supervisión continua de un humano. En el contexto de la experiencia del cliente, un sistema de agéntico contribuye a optimizar los flujos de trabajo, mejorar los resultados y liberar a los agentes humanos para que puedan abocarse a realizar tareas más complejas o que requieren un toque humano.
IA para inteligencia y optimización
La IA implica más que automatizar tareas y brindar soporte en tiempo real. La IA, además, contribuye no solo a mejorar las estrategias de su contact center y la calidad de las interacciones, sino también a alcanzar la excelencia operativa en general, dado que analiza grandes cantidades de datos con mayor rapidez y eficiencia de lo que sería posible para un humano.
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- Análisis impulsado por IA: Se trata del uso de la IA para recopilar y analizar grandes conjuntos de datos con el fin de descubrir patrones e insights que un humano podría pasar por alto y que pueden utilizarse para fundamentar las tácticas y estrategias de negocio. De esta manera, la IA puede ser útil para mejorar la experiencia del cliente, ya que muestra todos sus datos para que se pueda ver dónde ha estado y qué ha hecho, y, luego, determinar qué es probable que haga a continuación.
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- Análisis de los comentarios de los clientes con IA: Los contact centers usan la IA para analizar los comentarios de los clientes a través de diversos canales, como reseñas de productos, redes sociales y correos electrónicos. Esto incluye aspectos como el análisis de opiniones, que puede evaluar si los comentarios son positivos o negativos. Este análisis potenciado con IA permite que una organización extraiga insights valiosos que puede utilizar para mejorar sus productos, servicios y experiencias del cliente a lo largo del tiempo.
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- Análisis de voz: El análisis de voz utiliza la comprensión del lenguaje natural (NLU) potenciada con IA para analizar las grabaciones de voz o las llamadas de los clientes en vivo. Este tipo de análisis puede detectar temas o frases clave, identificar la intención y el tono del cliente a medida que va cambiando durante la interacción, y ayudar a los contact centers a calificar el desempeño de los agentes.
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- Análisis de opiniones: Es el proceso mediante el cual se analiza la voz o el texto para identificar el tono emocional. Esto también se conoce como minería de opiniones. Utiliza el procesamiento de lenguaje natural potenciado con IA para detectar cómo se siente el cliente durante una interacción. Esta información es un componente importante del análisis de la Voz del Cliente (VoC).
IA responsable
A medida que las empresas utilizan la IA para potenciar el desempeño de sus empleados y aumentar la eficiencia, es importante tener en cuenta que la IA no es una herramienta perfecta. Como todo, incluyendo a las personas, la IA puede cometer errores. Las empresas deben actuar de manera responsable y ética al utilizar la IA para evitar errores en la medida de lo posible.
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- Sesgo: En el contexto de la IA, esto se refiere a errores sistemáticos en la forma en que los modelos de IA interpretan los datos o toman decisiones, lo que a menudo refleja un desequilibrio en los datos con los que se entrenaron dichos modelos. En un contact center, los sesgos pueden generar un trato injusto o inconsistente hacia determinados grupos de clientes al malinterpretar sus intenciones, ofrecer diferentes niveles de servicio o reforzar estereotipos. Reducir el sesgo es esencial para crear sistemas de IA éticos e inclusivos que ofrezcan experiencias del cliente justas y confiables.
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- Uso ético de la IA: Es la práctica de diseñar, desarrollar e implementar sistemas de IA de manera moralmente responsable y alineada con los valores de la empresa. Debe seguir estrictas pautas que protejan a las empresas mediante la implementación de la inteligencia artificial con un propósito claro, y en cumplimiento de las normas relativas a los datos y a la manera de abordar los sesgos. Los principios de privacidad por diseño que protegen los datos de los clientes y de los empleados junto con la propiedad intelectual son fundamentales. La explicabilidad y la transparencia deben ofrecer información sobre la forma en que se aplican los algoritmos, lo que permite comprender el impacto operativo y, al mismo tiempo, mantener el control de los resultados.
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- Alucinaciones: Las alucinaciones ocurren cuando un sistema de IA, en especial uno basado en modelos de lenguaje de gran tamaño, genera respuestas que parecen verosímiles, pero son fácticamente incorrectas o engañosas. En el entorno del contact center, las alucinaciones podrían dar lugar a respuestas inexactas a las preguntas de los clientes o a resúmenes de conversaciones con errores. Detectar y manejar las alucinaciones es fundamental para garantizar la veracidad, mantener la confianza del cliente y apoyar a los agentes en la toma de decisiones.
Manténgase al tanto de un futuro potenciado con IA
A medida que la IA se vuelve cada vez más esencial para las operaciones de los contact centers, dado que está incorporada en cada aspecto de la experiencia del cliente, es de suma importancia que los directivos de CX construyan una base de conocimiento y tengan una idea clara del impacto de la IA. Estas definiciones pueden ayudar a sentar esas bases, pero siempre habrá más por aprender.
Es indispensable contar con un socio tecnológico que tenga un vasto conocimiento de la IA y que ofrezca herramientas que le permitan aprovechar el máximo potencial de esta tecnología. Descubra el valor de la IA con Genesys CloudTM, la plataforma líder de orquestación de experiencias impulsada por IA que ofrece experiencias más conectadas y significativas a todos los clientes, en todas la interacciones y en todo momento.
* Estos términos son comunes o recientes en los sectores de la experiencia del cliente y de los contact centers. No tienen la finalidad de ser de uso específico de Genesys o de los productos Genesys.
