La IA generativa (también llamada genAI) sin duda tendrá un gran impacto en los equipos de servicio al cliente. Gracias a su capacidad para imitar el habla similar a la humana, las soluciones de IA generativa pueden proporcionar respuestas relevantes y personalizadas a sus clientes de manera rápida, un impulso bien recibido en una parte crucial del viaje del cliente.
Según un estudio de investigación de Gartner, la capacidad de genAI para proporcionar respuestas rápidas, precisas y personalizadas conduce a un aumento del 33% en la satisfacción del cliente en comparación con los métodos tradicionales de servicio al cliente.
Pero debes tener cuidado con cómo implementas y gestionas estas soluciones. Si no se hace correctamente, pueden generar respuestas falsas e incorrectas, algo que debes evitar al tratar con clientes insatisfechos.
Para ayudarte con eso, compartiremos nuestra experiencia utilizando soluciones de IA generativa para el servicio al cliente. Esto es lo que vamos a cubrir:
¡Vamos a sumergirnos!
Beneficios clave de utilizar IA generativa en servicio al cliente
Las soluciones de IA generativa pueden ofrecer muchos beneficios al servicio al cliente. Por ejemplo, en el mismo estudio que mencionamos anteriormente, las empresas que aprovecharon la IA generativa informaron un aumento del 27% en la eficiencia y una reducción del 24% en los costos operativos.
Sin embargo, en este artículo nos centraremos en los beneficios de la IA generativa que tienen el mayor impacto en el servicio al cliente:
- mejora de las interacciones con los clientes
- soporte al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana
- escalabilidad
- ahorro de costes
- información accionable
Mejora de las interacciones con los clientes
Las soluciones de IA generativa pueden proporcionar una experiencia más atractiva para sus clientes mediante interacciones similares a las humanas. Dado que estas soluciones «comprenden» el contexto, el sentimiento y la intención detrás de las consultas de los clientes, pueden ofrecer respuestas relevantes y personalizadas.
Como resultado, la satisfacción de sus clientes con el soporte que reciben aumenta significativamente.
Soporte al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana
La IA generativa permite a las empresas ofrecer soporte al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Los agentes virtuales impulsados por la IA generativa pueden gestionar las consultas de los clientes en cualquier momento, y a diferencia de los agentes humanos, no requieren descansos.
Esto garantiza una disponibilidad continua y una respuesta inmediata a los clientes, lo que aumenta significativamente su satisfacción y fidelidad.
Escalabilidad
Gracias a la IA generativa, las empresas ahora pueden gestionar eficientemente grandes volúmenes de consultas de clientes. Estas soluciones pueden manejar múltiples clientes simultáneamente, garantizando respuestas inmediatas y eliminando los tiempos de espera.
Como resultado, puede aumentar la eficiencia operativa y ampliar la función de soporte al cliente sin contrataciones adicionales.
Ahorro de costes
La implementación de la IA generativa en las operaciones de servicio al cliente puede generar ahorros significativos de costes. La automatización de tareas rutinarias y repetitivas permite que los equipos de servicio al cliente se centren en problemas más complejos, optimizando los recursos.
Además, la IA generativa puede ayudar a evitar costes innecesarios al reducir la incidencia de errores humanos, optimizar la eficiencia del flujo de trabajo y minimizar la necesidad de contratar personal en momentos de mayor demanda.
La escalabilidad de la IA generativa significa que en el futuro las empresas podrán manejar un mayor volumen de clientes sin aumentar su fuerza laboral.
Información Accionable
La IA Generativa puede analizar las interacciones con los clientes para producir conocimientos valiosos, cruciales para cualquier empresa impulsada por datos.
Puede identificar patrones y tendencias en el comportamiento, la retroalimentación y el sentimiento de los clientes, y utilizarlos para proporcionar a las empresas datos cruciales necesarios para mejorar el servicio al cliente, adaptar ofertas y tomar decisiones basadas en datos.
La IA Generativa también puede capacitar a los equipos de servicio al cliente de segundo nivel con conocimientos accionables.
Al analizar grandes volúmenes de retroalimentación de los clientes, puede identificar problemas que ocurren con frecuencia, lo que permite a su equipo de servicio al cliente abordar anticipadamente estos problemas.
IA generativa en servicio al cliente: Casos de uso clave
Sumerjámonos en cómo se utiliza la IA generativa en el servicio al cliente, destacando su impacto transformador en la industria. Nos centraremos en los siguientes casos de uso:
- agentes virtuales impulsados por genAI
- resumen de documentos y asistencia de agentes
- retroalimentación y análisis de sentimientos de los clientes
Agentes virtuales impulsados por GenAI
Los agentes virtuales son uno de los casos de uso más emocionantes de la IA generativa en el servicio al cliente. Los agentes virtuales no son algo nuevo, pero potenciados con IA generativa, pueden proporcionar interacciones más naturales y personalizadas.
Esta mejora los convierte en una herramienta inestimable para las empresas que buscan proporcionar soporte las 24 horas del día sin agotar a sus equipos de atención al cliente.
Como resultado, las soluciones de servicio al cliente basadas en IA (enlace a CCAI) se están convirtiendo en el primer punto de contacto en muchas interacciones con los clientes gracias a su capacidad para manejar grandes volúmenes de solicitudes de los clientes.
Según una encuesta de BCG de 2022 a líderes globales de servicio al cliente, hasta un 95% anticipan que los chatbots de IA tendrán un papel en su servicio al cliente en los próximos tres años. Es importante mencionar que los agentes virtuales potenciados por IA generativa son muy superiores a sus contrapartes estándar.
Mientras que los agentes virtuales tradicionales suelen responder a consultas de clientes basadas en un conjunto predefinido de reglas y guiones, los agentes virtuales genAI utilizan el aprendizaje automático para generar respuestas.
En lugar de estar limitados a un guion fijo, analizan el contexto y el sentimiento detrás de las consultas de los clientes para proporcionar respuestas más relevantes y personalizadas. También pueden aprender de sus interacciones pasadas, mejorando con el tiempo, lo que se traduce en una satisfacción del cliente cada vez mayor.
Resumen de documentos y asistencia del agente
El papel central de la IA generativa no es reemplazar a tus empleados, sino complementarlos para mejorar y acelerar su trabajo. En el servicio al cliente, esto se destaca mejor a través del caso de uso de resumen de documentos de genAI.
La solución analiza documentos internos o bases de datos enteras para extraer información crucial que los agentes pueden utilizar para responder rápidamente y con precisión a las consultas de los clientes.
Parte de esa información se puede extraer de plataformas de datos de clientes, lo que ayuda a los equipos de servicio al cliente a proporcionar respuestas mejores, más informadas y personalizadas.
Este proceso ahorra tiempo a tus agentes y minimiza los errores humanos que pueden ocurrir cuando buscan manualmente a través de grandes cantidades de datos. Con la IA generativa, tu equipo de servicio al cliente puede resolver problemas complejos en segundos, mejorando la experiencia general del cliente.
Por ejemplo, considera un centro de llamadas que maneja consultas sobre una amplia gama de productos. En esta situación, los agentes deben revisar detalladamente la documentación del producto para responder preguntas específicas de los clientes.
Con la síntesis de documentos, una solución de genAI podría analizar estos extensos documentos e identificar y resumir las secciones relevantes relacionadas con la consulta del cliente, reduciendo considerablemente los tiempos de respuesta.
La IA generativa no solo permite respuestas más rápidas, sino que también ayuda a estructurar las solicitudes de manera más eficiente y a organizar las bases de conocimiento de manera más efectiva, ayudando al soporte de primer nivel a proporcionar soluciones más rápidas y precisas.
Análisis de comentarios y sentimientos de clientes
Los modelos de IA generativa pueden analizar grandes volúmenes de datos y comprender el contexto de una conversación, lo que los hace perfectos para analizar el sentimiento y las experiencias de los clientes. Y, al aprender también de interacciones pasadas, pueden identificar áreas de mejora y tomar medidas proactivas para abordar problemas antes de que se agraven.
En el primer paso, la solución recopila datos de primera parte de diversas fuentes como redes sociales, encuestas a clientes y plataformas de reseñas. Estos datos, generalmente en forma de texto no estructurado, se preprocesan para eliminar información irrelevante y estandarizar el texto.
El modelo de IA se entrena con estos datos, aprendiendo a comprender el sentimiento detrás del texto basado en ejemplos anteriores.
Una vez entrenada, la IA puede analizar los comentarios futuros de los clientes, identificando el sentimiento detrás de cada uno. A través del aprendizaje automático, la IA mejora continuamente su precisión en la detección de sentimientos, lo que permite un análisis de tendencias más sofisticado e identificación de puntos críticos de dolor del cliente con el tiempo.
Riesgos y consideraciones para implementar la IA generativa en el servicio al cliente
Cada nueva tecnología conlleva riesgos, y la IA generativa no es una excepción. Los chatbots basados en LLM se entrenan con grandes cantidades de datos que a veces contienen errores o inconsistencias, lo que los hace ‘alucinar’.
Estos errores no solo pueden causar distracciones en un compromiso específico con el cliente, sino también un riesgo para la marca y una pérdida de lealtad a largo plazo. Por lo tanto, la supervisión humana sigue siendo necesaria para mejorar aún más estas soluciones innovadoras.
Para prevenir el mal uso de la IA generativa en el servicio al cliente, las empresas deben centrarse en varias áreas clave:
- Monitoreo cercano: Los profesionales de servicio al cliente deben monitorear de cerca los sistemas de IA generativa y probar regularmente los sesgos o errores. Para la generación actual, sus agentes deben verificar el contenido creado por los sistemas de IA antes de que se envíe a un cliente.
- Capacitación continua y ajustes finos: Se deben establecer una capacitación adecuada y un monitoreo para garantizar que los agentes virtuales representen con precisión y consistencia la marca de la empresa.
- Comunicación transparente: Las empresas deben ser transparentes sobre el uso de la IA generativa en el servicio al cliente y asegurarse de que los clientes estén al tanto cuando interactúan con un agente virtual en lugar de un humano. Esta transparencia ayudará a construir confianza y prevenir cualquier percepción negativa de la marca.
Reflexiones finales sobre la IA generativa para el servicio al cliente
En conclusión, la inteligencia artificial generativa está revolucionando el servicio al cliente de diversas maneras. Desde agentes virtuales que brindan soporte las 24 horas hasta la síntesis de documentos y el análisis de sentimientos, la tecnología mejora las experiencias de los clientes y aumenta la eficiencia empresarial.
Sin embargo, implementar inteligencia artificial generativa en el servicio al cliente requiere una consideración cuidadosa y un monitoreo para garantizar su éxito y evitar posibles riesgos.
Con el enfoque correcto, las empresas pueden aprovechar el poder de la inteligencia artificial generativa para transformar el servicio al cliente y mantenerse a la vanguardia en este paisaje digital en constante evolución.
