La crisis sanitaria que estamos viviendo producida por el COVID-19 es un óptimo momento para plantearnos las oportunidades que las soluciones basadas en la inteligencia artificial pueden aportar a los centros de contacto.
Para que las máquinas se comporten exactamente como lo haría un humano, aún queda mucho camino que recorrer, pero los avances de la tecnología permiten que ya se puedan optimizar muchas actividades del mercado laboral. Un ejemplo claro de ello lo tenemos en las actividades que se realizan desde el contact center. No olvidemos que hoy, la inteligencia artificial es ya uno de los principales motores del cambio de la cuarta revolución industrial. Las previsiones apuntan que en 2023, el 45% de las empresas B2B/B2C explotarán la personalización inteligente a través de la inteligencia artificial, el big data y la computación conversacional.
Estadio de la inteligencia artificial en el contact center
Pero, centrémonos en el entorno del contact center y en cómo las soluciones, sobre todo basadas en machine learning están influyendo a la hora de establecer estrategias para la gestión de las relaciones con los clientes, bien sea por si solas o combinadas con otro tipo de tecnologías. Recordemos que cuando hablamos de machine learning nos estamos refiriendo a una disciplina de la inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Es decir, identifica patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Y este tipo de herramientas son las más extendidas y demandadas en el contact center cuando se habla en general de inteligencia artificial. Y esta demanda reside sobre todo en su sencillez, como indica Antonio Díaz, director general de E-voluciona. “En la actualidad existen algoritmos estándar de fácil y rápida aplicación que traen consigo varios beneficios en ámbitos comerciales y operativos que permiten mejorar las tasas de conversión de las ventas y optimizar los costes de mantenimiento de sus infraestructuras”, señala Antonio Díaz.
Desde Marktel, Eva Campanero, la subdirectora general de la compañía, apunta los conceptos más comunes que se aplican en el contact center dentro del ámbito de la inteligencia artificial y con los que la compañía trabaja: motores de aprendizaje basados en la experiencia, motores asociativos, reglas de inferencia modelos predictivos y procesamiento del lenguaje. Estas técnicas son implementadas como parte de soluciones que incluyen: intérpretes de lenguaje, generación de respuestas en tiempo de conversación, asistentes conversacionales de voz, asistentes conversacionales de texto, análisis de comportamiento y de sentimiento y análisis y recomendación propuesta de soluciones en tiempo real a cuestiones del cliente.
Por su parte, Adolfo Martín, director comercial de Fonetic, apunta las principales funciones de estas herramientas en los contact centers. “Las hay que reducen las tareas mecánicas de los operadores como la automatización de la introducción de datos (RPAs) o la resolución de consultas de usuario (bots), aunque también hay soluciones encaminadas a dar soporte y asistencia automatizadas al agente (whispering bots) para proponerle al mismo el siguiente paso para ayudar al usuario con el que está hablando. También se cuenta con tecnologías encaminadas a hacer análisis de la situación de un cliente para tomar decisiones que permitan predecir su evolución y realizar acciones encaminadas a mejorar las ventas, reducir las bajas o prestar una atención más personalizada y efectiva”, señala Adolfo Martín.
Asimismo, desde S1 Gateway, Leo Sujoluzky, cofundador y director comercial de la compañía, recuerda que en los contact centers, “los procesos de inteligencia pueden comenzar antes de que lleguen a un bot, y el rol puede ser justamente decidir que un contacto no debe ser atendido por un bot sino que debe ser resuelto por una persona o por un equipo de personas con un determinado conocimiento”, apunta.
Es evidente que la inteligencia artificial es una tecnología con aplicación transversal en los centros de contacto. Eduardo Malpica, chief Knowledge Officer en Altitude Software, señala que tienen clientes utilizando inteligencia artificial con gran éxito en el sector de finanzas, seguros y retail. Sus clientes utilizan aplicaciones de autoservicio con reconocimiento avanzado del lenguaje (tanto en chatbots como en bots/portales de voz), clasificación de enrutamiento automático de email y priorización avanzada de contactos y asignación óptima a agentes, para campañas de televenta y recobro.
(El reportaje completo se puede leer en este pdf del número 84 de Relación Cliente Magazine).
