Conforme avanza la evolución del servicio al cliente, las empresas invierten cada vez más en la implementación de la inteligencia artificial (IA) y los chatbots.

Según McKinsey, el costo total de las operaciones con el cliente en la economía global es de 1.5 billones de dólares y el sector tuvo previamente un gran impulso con los canales digitales que surgieron tras el soporte tradicional (las cartas y la atención presencial, por ejemplo).

¿Qué son los canales digitales? Plataformas y herramientas en línea que las empresas usan para interactuar, comunicarse y ofrecer servicios a sus clientes o audiencias, como las redes sociales, el servicio de mensajes cortos (SMS), las apps de mensajería, el correo electrónico y los sitios web.

Las aplicaciones avanzadas, impulsadas por las nuevas capacidades de conocimiento y la inteligencia artificial, guían de manera proactiva a los agentes para que interactúen de manera eficiente con los clientes, así como para que ofrezcan soluciones rápidas y un servicio empático al cliente.

Evolución del servicio al cliente

Con el objetivo de reducir aún más los costos y mejorar la experiencia, las empresas quieren aprovechar el conocimiento de la IA para automatizar el servicio al cliente a través de interfaces conversacionales omnicanal.

McKinsey prevé también que las empresas podrían reducir este costo en 35% utilizando la IA.

Con las nuevas tecnologías, los informes de rendimiento unificados y las recomendaciones y los conocimientos dinámicos permiten a los líderes tomar decisiones basadas en datos.

Al mismo tiempo, las soluciones de telefonía basadas en la nube ayudan a los equipos a brindar soluciones eficientes y veloces a través de la voz como canal. Ahora las herramientas admiten flujos de llamadas complejos, administración de números y llamadas, respuesta de voz interactiva y enrutamiento avanzado.

Inteligencia artificial

Según una predicción reciente de Gartner Research, para 2025, el 100% de todos los proyectos de asistentes virtuales de clientes y agentes que no estén integrados con un sistema de gestión del conocimiento moderno no alcanzarán sus objetivos de mejora de la experiencia y reducción de costes operativos.

En general, las consultas de atención al cliente se dividen en tres categorías: informativas, transaccionales y situacionales. Cualquier contacto con un cliente puede cambiar de una categoría a otra a medida que se desarrolla la conversación.

Las herramientas deben organizar el contacto con el cliente en función del contexto, teniendo en cuenta las transferencias entre máquinas y personas (interacción de iniciativa mixta), el cambio de canal, la interacción multimodal y la pausa y reanudación de la conversación. Durante estas interacciones, los clientes quieren cada vez más respuestas y orientación fiables.

De acuerdo con un análisis del Congreso estadounidense, diferentes sectores de la industria de servicios han adoptado la tecnología de la IA y el aprendizaje automático (AA) en distintos grados y con distintos fines.

Tecnologías

Algunos usos de la IA y el AA incluyen la potenciación de chatbots en funciones de atención al cliente, la identificación de oportunidades de inversión y/o la ejecución de transacciones. El grado en que un sector o una empresa adopta diversas tecnologías refleja una variedad de factores, incluida la capacidad de una empresa para financiar el desarrollo interno y los requisitos regulatorios.

Así, la adopción de la IA y el AA está evolucionando a medida que las empresas emplean niveles cada vez mayores de tecnología y automatización para prestar servicios.

A manera de ejemplo, ahora las empresas pueden modernizar su centro de contacto con capacidades de voz entrantes y salientes impulsadas por IA, que incluyen respuesta de voz interactiva, distribución automática de llamadas, emparejamiento y enrutamiento, controles de llamadas, asistencia de agente y avisos y marcadores predictivos impulsados ​​por IA.

Un caso más: la inteligencia artificial aumenta la productividad de los agentes aprovechando la IA generativa para ofrecer funciones como resumen automático de casos, asistencia para respuestas, base de conocimientos, adherencia de los agentes y disposición automática de casos.