La IA generativa ha irrumpido en el escenario empresarial con una fuerza arrolladora, desencadenando un revuelo que, lejos de disiparse, continúa en crecimiento.
En el mundo actual, en el que la capacidad de innovación y adaptación son clave para la supervivencia, la IA generativa se posiciona como una herramienta útil para redefinir el enfoque con el que se aborda la creatividad, la eficiencia y la toma de decisiones efectivas en el ámbito corporativo.
En este contexto, los contact centers, antes centros de atención telefónica ahora ecosistemas dinámicos de comunicación omnicanal que desempeñan un papel fundamental en la interacción directa con el cliente, están explorando activamente el abanico de oportunidades que ofrece dicha tecnología para mejorar la eficiencia y la calidad de sus operaciones con objeto de poder dar una respuesta eficaz a las necesidades cada vez más exigentes de sus clientes.
La apasionante evolución de los contact centers ha supuesto pasar de utilizar métodos tradicionales para el manejo de las interacciones con el cliente a la adopción de soluciones tecnológicas que permiten cierta automatización, como los sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR) y los chatbots basados en reglas, pero cuya capacidad es limitada en cuanto a la comprensión del lenguaje y el aporte de respuestas contextualizadas relevantes. En este sentido, la incorporación de la IA generativa supone un salto significativo hacia una experiencia de cliente más satisfactoria, al ofrecer una interacción mucho más natural y fluida, dada su capacidad de comprensión y procesado del lenguaje natural y su habilidad para la generación de contenido preciso, coherente y específico relacionado con las inquietudes del cliente en tiempo real.
Pero el poder de la IA generativa no se detiene ahí puesto que puede adaptarse y aprender a medida que interactúa con los clientes, lo que significa que puede mejorar con el tiempo y ajustarse cada vez más a las necesidades cambiantes tanto de los clientes como de la empresa, y resolver problemas complejos que requieren de un razonamiento avanzado, aportando soluciones que permiten reducir la carga de trabajo del personal de modo que pueden destinar más tiempo a tarea estratégicas o de mayor complejidad. Algunos casos de uso de la IA generativa orientados en esta dirección utilizados ya con éxito en los contact centers son:
Las respuestas automatizadas en tiempo real de alta calidad
• Automatización de respuestas en chat: analiza las consultas y proporciona respuestas instantáneas y precisas, en cualquier momento (disponibilidad 24-7), logrando una mayor eficiencia operativa, al acelerar el proceso de atención al cliente y al reducir los tiempos de espera.
• Respuesta automática en redes sociales: analiza los comentarios y consultas de los clientes en plataformas como Twitter y Facebook, y genera respuestas rápidas, apropiadas y coherentes, consiguiendo una presencia constante en las redes sociales y mejorando la imagen de marca.
Análisis y Personalización de la Comunicación
• Segmentación del público objetivo y mensajes: analiza la información del cliente y el histórico de interacciones para segmentar la audiencia, y generar mensajes personalizados de voz o correo electrónico, permitiendo una comunicación consistente y relevante en diferentes canales y la mejora de las tasas de conversión.
• Seguimiento post-llamada: genera correos electrónicos de seguimiento personalizados, lo que ayuda a mantener el interés del cliente y brinda información adicional sobre los productos o servicios promocionados durante la llamada.
• Optimización de horarios de llamada: analiza los datos históricos para determinar los horarios óptimos para llamar a diferentes segmentos de clientes, aumentando los ratios de contacto y la disposición de éstos a participar.
• Análisis de Sentimiento en tiempo real: analiza el tono y el sentimiento de las conversaciones en tiempo real, informando al agente o supervisor cuando sea necesario.
• Análisis y optimización: analiza los resultados de las campañas outbound y proporciona información sobre qué enfoques, mensajes y estrategias han tenido mayor éxito para realizar los ajustes necesarios en futuras campañas.
Generación de Contenido
• Escritura asistida, generación de guiones personalizados y creación de respuestas a objeciones comunes que pueden incluir sugerencias para abordar o rebatir en puntos clave de la conversación con el cliente, ayudando a los agentes a mantener conversaciones más fluidas y enfocadas, mejorando la calidad de las llamadas y la relación con los clientes.
• Construcción de contenido dinámico para FAQs dando respuestas detalladas y actualizadas a las consultas comunes de los clientes por web, mejorando la autogestión de los clientes ya que estos pueden encontrar fácilmente la información que necesitan en línea y se reduce la carga de trabajo de los agentes.
Los casos mencionados son sólo una pequeña muestra, pero sirven para evidenciar la lista de ventajas que esta tecnología puede aportar al sector, siempre eso sí, sin perder de vista, la necesidad de analizar y abordar correctamente los desafíos técnicos, éticos y operativos que ello implica, entre los que cabe destacar, la necesidad de entrenamiento y supervisión, las limitaciones en la creatividad, la privacidad y seguridad en el manejo de los datos sensibles del cliente o de la empresa, la inversión en tiempo y recursos y como no, el logro de la calidez en la comunicación con el toque empático del humano.
La clave está en abordar por parte de las organizaciones estos retos de manera integral creando una experiencia holística para el cliente, donde la tecnología y el factor humano se equilibran y complementan. La IA generativa no debe reemplazar a las personas sino empoderarlas para ofrecer un servicio al cliente más eficiente, creando una conexión genuina y duradera.
(Sandra Álvarez, responsable del departamento técnico de PLUSCONTACTO, empresa adscrita a la Asociación CEX)
