En esta entrevista hablamos con Silvia De Poli, portavoz y EMEA South Field&Channel Marketer de Zoom, para abordar las posibilidades de la IA generativa en los contact centers y su convivencia con las automatización que ya se están aplicando a través de sistemas RPA. Para la representante de Zoom, no cabe duda de que la IA generativa tiene un potencial transformador significativo para mejorar cómo gestionamos las relaciones con los clientes. «Esta tecnología no solo permite personalizar interacciones como nunca antes lo habíamos visto, sino también mejora drásticamente nuestra eficiencia operativa al automatizar tareas rutinarias», destaca Silvia De Poli.
«La capacidad predictiva e intuitiva de la IA generativa ayuda a anticipar necesidades futuras y ofrece insights valiosos basados en datos históricos. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, su implementación ética será fundamental para garantizar excelentes experiencias tanto para empleados como para clientes«, añade.
Destaca que en Zoom están comprometidos a desarrollar soluciones innovadoras que no solo mejoren estas prácticas sino también empoderen a sus empleados para ofrecer un servicio excepcional. «Creemos firmemente que aquellas organizaciones dispuestas a adoptar estas tecnologías estarán mejor posicionadas para enfrentar los retos futuros y generar valor duradero tanto para sus clientes como para sus trabajadores«, resalta Silvia De Poli.
Relación Cliente: Desde hace un tiempo parece que la IA como tema de conversación se ha hecho omnipresente en los entornos empresariales por las posibilidades que presenta. En el ámbito de los contact center es el tema estrella, sin embargo, los casos de uso son aún pocos, a pesar de las muchas posibilidades que ofrece. ¿Cuáles son los principales frenos con los que se encuentra la implantación de soluciones basadas en IA en los contact centers?
Silvia De Poli: La IA ha capturado la atención de muchas empresas, especialmente en los contact centers, donde su potencial para transformar la experiencia del cliente es evidente. Sin embargo, a pesar de este interés, la adopción de soluciones basadas en IA enfrenta varios obstáculos. Uno de los principales frenos es la preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos. Las empresas temen que el uso de IA pueda comprometer la información sensible de sus clientes. Además, existe una resistencia al cambio por parte de algunos empleados y gerentes, quienes pueden sentirse amenazados por esta nueva tecnología y dudar en modificar procesos establecidos.
Otro factor importante son los costos iniciales asociados con la implementación de soluciones de IA, que pueden ser significativos para muchas organizaciones. La complejidad técnica también juega un papel crucial; integrar sistemas de IA con infraestructuras existentes puede ser un desafío considerable. Además, muchas empresas carecen del personal capacitado para gestionar y utilizar eficazmente estas tecnologías. Por último, hay un temor generalizado sobre cómo la IA podría afectar la calidad del servicio al cliente, lo que lleva a una cautela adicional en su adopción.
Relación Cliente: En líneas generales, ¿cómo está trabajando Zoom para luchar contra estos frenos?
Silvia De Poli: En Zoom, estamos comprometidos a abordar estos desafíos de manera proactiva. Primero y ante todo, hemos implementado rigurosos estándares de seguridad y privacidad en nuestras soluciones de IA, asegurando que cumplan con regulaciones como GDPR y CCPA. Esto no solo protege a nuestros clientes, sino que también les brinda confianza al adoptar nuestras tecnologías.
Además, entendemos que la resistencia al cambio puede ser un obstáculo significativo. Por ello, ofrecemos programas de capacitación integral y recursos educativos diseñados para facilitar la adopción de IA dentro de las organizaciones. Trabajamos estrechamente con nuestros clientes para desarrollar estrategias de implementación gradual que minimicen el impacto del cambio y fomenten una cultura más abierta hacia la tecnología.
Nuestras soluciones también son escalables y flexibles, lo que permite a las empresas comenzar con implementaciones más pequeñas y expandirse a medida que se sientan cómodas con la tecnología. Proporcionamos APIs robustas y herramientas de integración que facilitan la conexión con sistemas existentes, lo que reduce la complejidad técnica.
Por último, ofrecemos servicios de consultoría y soporte técnico especializado para ayudar a nuestros clientes en todas las etapas del proceso de implementación y uso de IA. De esta manera, buscamos no solo superar los obstáculos existentes, sino también empoderar a nuestros clientes para que aprovechen al máximo las capacidades de la IA.
Relación Cliente: La IA generacional es una tecnología con muchas posibilidades para ayudar a las empresas en la gestión de las relaciones con sus clientes, especialmente a la hora de ofrecer soporte al agente para guiarle, a modo de copiloto. ¿Son conscientes las empresas de las posibilidades que abren estas aplicaciones para mejorar el trabajo de sus agentes y, por tanto, mejorar la experiencia de sus clientes?
Silvia De Poli: Estamos viendo un creciente interés entre las empresas sobre el potencial que ofrece la IA generativa como soporte para sus agentes. Muchas organizaciones están comenzando a darse cuenta de cómo esta tecnología puede actuar como un «copiloto» valioso en el trabajo diario del personal de atención al cliente. La capacidad de la IA generativa para proporcionar asistencia en tiempo real es uno de sus aspectos más destacados; puede ofrecer información relevante y sugerencias durante las interacciones con los clientes.
Además, esta tecnología permite automatizar tareas rutinarias que consumen mucho tiempo, liberando así a los agentes para concentrarse en interacciones más complejas y significativas. También ayuda a anticipar las necesidades del cliente mediante análisis predictivos y mejora la personalización al adaptar las respuestas según el historial del cliente.
Relación Cliente: En estos momentos parece que las automatizaciones en los contact centers se hacen a través de sistemas RPA, especialmente en el back office, y las soluciones de IA se utilizan más en el front office. ¿Cuáles serían las razones de peso para esta distribución?
Silvia De Poli: En primer lugar, los procesos del back office suelen ser más estructurados y repetitivos; esto hace que sean ideales para ser automatizados mediante RPA. Por otro lado, las interacciones en el front office son más variadas y requieren una comprensión contextual más profunda que solo puede ofrecerse mediante IA.
Además, implementar RPA en procesos del back office generalmente implica menos riesgos operativos y es más fácil medir su retorno sobre inversión (ROI). La madurez tecnológica también juega un papel importante; RPA es una tecnología más establecida y ampliamente adoptada en comparación con algunas aplicaciones avanzadas de IA.
Las interacciones directas con los clientes son otro factor determinante; aquí es donde las capacidades avanzadas del procesamiento del lenguaje natural e inteligencia contextual son cruciales. Muchas empresas ven un impacto inmediato y visible al implementar IA en el front office debido a su capacidad para mejorar directamente la experiencia del cliente.
Relación Cliente: Pensando en el futuro de la gestión de las relaciones con los clientes, ¿se acabará imponiendo las IA? Frente a los sistemas RPA, ¿Se irá a una convivencia en la que cada sistema se dedique a aquello que mejor se le dé?
Silvia De Poli: En Zoom creemos firmemente que el futuro será uno donde tanto la IA como RPA coexistirán y se complementarán mutuamente en la gestión de relaciones con clientes. No anticipamos que una tecnología se imponga sobre la otra; más bien vemos un escenario donde cada sistema se especializa en lo que mejor sabe hacer.
La IA estará enfocada en tareas que requieren comprensión contextual y toma de decisiones complejas mientras que RPA seguirá siendo esencial para automatizar procesos estructurados y repetitivos. Esta convivencia permitirá una mayor eficiencia operativa; por ejemplo, la IA podría optimizar procesos automatizados mediante RPA al manejar excepciones o adaptarse a situaciones imprevistas.
Prevemos una integración cada vez mayor entre ambas tecnologías donde cada una alimentará a la otra: RPA proporcionará datos estructurados necesarios para entrenar modelos IA mientras que IA podrá guiar procesos RPA hacia un funcionamiento más inteligente.
