¿Cómo puede beneficiar la IA Generativa a los equipos de atención a clientes?

Por: Todd McCaslin, Director de Tecnología de Emplifi.

Desde su adopción masiva hace menos de dos años, la Inteligencia Artificial Generativa ha revolucionado las operaciones cotidianas de diversas áreas en el mundo de los negocios. Según una reciente encuesta global realizada por McKinsey & Company, el 65% de los entrevistados afirmó que su organización utiliza regularmente IA Generativa, lo que representa un crecimiento de más del doble en menos de un año. Un estudio anterior de McKinsey, que analizaba el potencial económico de la GenAI, estimaba que la tecnología emergente podría automatizar actividades laborales que implicaban entre 60% y 70% de la jornada laboral de un empleado. De acuerdo con el estudio, entre las operaciones en las empresas que más valor obtendrían de la GenAI se encuentran la atención al cliente, marketing y ventas, ingeniería de software, e investigación y desarrollo.

No cabe duda de que las operaciones de atención al cliente, y en particular los equipos de soporte, tienen mucho que ganar con la adopción de herramientas de IA Generativa. De hecho, en 2023, McKinsey estimó que la tecnología podría impulsar drásticamente la productividad de los equipos de esa área, “a un valor que oscila entre el 30% y el 45% de los costos actuales de su operación”, reduciendo al mismo tiempo el volumen de contactos atendidos por agentes humanos hasta en un 50%. Una estimación tan elevada podría parecer un sueño inalcanzable, pero hoy en día los responsables de atención al cliente ya están viendo resultados concretos a partir de una amplia gama de soluciones de GenAI.

Las soluciones de IA Generativa que impulsan a los equipos de atención al cliente

Hubo un tiempo en que las sofisticadas soluciones de atención al cliente basadas en IA estaban reservadas a las empresas con presupuestos tecnológicos ilimitados. Pero la explosión de herramientas de GenAI durante el último año ha democratizado el acceso a algunas de las tecnologías más innovadoras disponibles para los directivos de las empresas, lo que permite a los equipos de todos los tamaños (y presupuestos variables) ampliar rápidamente sus esfuerzos e impulsar su productividad.

La forma exacta en que los equipos de atención al cliente implementan las soluciones de IA Generativa depende de los objetivos de la experiencia del cliente, de su organización y de los clientes a los que atienden. Uno de los casos de uso más comunes de la IA Generativa dentro del área de Soporte es la adopción de chatbots orientados al cliente que van mucho más allá de las respuestas preestablecidas. Los chatbots de IA Generativa actuales tienen más conocimientos y son mucho más conversacionales que sus predecesores, capaces de interactuar con los clientes de forma natural para ofrecer una experiencia de cliente fluida.

Lo más fascinante de los chatbots basados en grandes modelos de lenguaje (LLM) es que cuantas más preguntas responde, más inteligente se vuelve.

Otro gran ejemplo de herramientas de IA Generativa que impulsan la productividad en toda la organización de soporte al cliente son las soluciones basadas en IA que pueden resumir rápidamente los casos de atención al cliente y proporcionar notas breves y detalladas sobre cada consulta del cliente. Este es un gran ejemplo de cómo la IA Generativa está devolviendo tiempo a los agentes de soporte para que puedan centrarse en labores más importantes, en lugar de pasar horas de su día escribiendo las llamadas recibidas por parte de los clientes. La IA Generativa permite transcribir conversaciones entre agentes y clientes, analizar los problemas principales y crear informes exhaustivos de las llamadas.

La IA también ha potenciado las herramientas analíticas de soporte al cliente, proporcionando soluciones de análisis de opiniones y escucha social que ofrecen a las marcas información detallada sobre sus clientes y su público objetivo. La incorporación de IA Generativa a estas plataformas analíticas permite a los equipos de atención al cliente identificar rápidamente cualquier laguna en la experiencia del cliente y corregir sus problemas, antes de que se conviertan en incidentes graves que pongan en riesgo la reputación de la marca o afecten negativamente a las tendencias de lealtad de los clientes.

Por último, pero no por ello menos importante, están los LLM personalizados que permiten flujos de trabajo automatizados de Customer Engagement, lo que hace posible escalar las comunicaciones con los clientes sin sacrificar la voz, el estilo o el tono de la marca.

Sí, la tecnología es cool, pero los resultados son realmente asombrosos.

Los responsables de soporte al cliente que están apostando por las soluciones de IA Generativa están obteniendo resultados extraordinarios. La propia investigación de Emplifi descubrió que los equipos capaces de insertar herramientas de IA Generativa en sus procesos de flujo de trabajo están experimentando enormes aumentos de productividad, al automatizar tareas que consumen mucho tiempo y acelerar la resolución de casos más rápido que nunca.

Una empresa B2C (de alimentos frescos para mascotas de gama alta con un público extremadamente exigente) adoptó plenamente esta herramienta en sus estrategias de atención al cliente y observó un cambio positivo en la productividad casi de inmediato. En tres meses, fue capaz de reducir el volumen de llamadas en un 40% y el tiempo de espera para hablar con un agente en directo en un 29%. Y lo que es aún más sorprendente, el chatbot con IA de la empresa logró una tasa de coincidencia de casi el 100% en las consultas de los clientes (lo que significa que el chatbot fue capaz de responder correctamente a las preguntas de atención al cliente casi siempre).

Con resultados como estos, es difícil ignorar el impacto de la IA Generativa en las estrategias de atención al cliente. La tecnología ha demostrado que puede aumentar drásticamente la productividad, aumentar las puntuaciones de satisfacción del cliente y, en última instancia, elevar el nivel de toda la organización de CX. Pero lo más emocionante, es que apenas estamos empezando a ver su impacto en las necesidades de atención al cliente más importantes.