La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente la industria de la experiencia del cliente (CX), ofreciendo a las empresas nuevas oportunidades para mejorar sus operaciones.
Este artículo del blog analiza la importancia de emplear múltiples tipos de IA, implementar controles y medidas de seguridad eficaces, y adaptar funciones específicas dentro de la organización CX. Con estas estrategias, las empresas pueden maximizar los beneficios de la IA y prosperar.
La IA es ideal para el industria CX.
El industria de la experiencia del cliente industria adoptando soluciones de IA personalizadas por razones de peso, y no es de extrañar. Para empezar, este industria implicar tareas repetitivas que pueden automatizarse, lo que lo convierte en un entorno ideal para la implementación de la IA. Además, el gran volumen de interacciones que gestionan los profesionales de la experiencia del cliente crea un terreno fértil para la eficiencia impulsada por la IA.
Además, la familiaridad industriacon el aprovechamiento de los sistemas informáticos la hace receptiva a la integración fluida de tecnologías de inteligencia artificial. Por último, la gran cantidad de datos generados en la industria CX industria información muy valiosa para las empresas que desean comprender mejor a sus clientes.
Las múltiples facetas de la IA en la experiencia del cliente
La aplicación de la IA en el industria de la experiencia del cliente industria muchas oportunidades para mejorar las operaciones diarias y las interacciones con los clientes. Sin embargo, es importante reconocer que no existe una solución de IA única para todos los casos. Existen diferentes metodologías, tecnologías y enfoques de IA disponibles para casos de uso específicos.
Históricamente, la industria CX industria centrado en optimizar el rendimiento de los agentes y las funciones de soporte, lo que ha llevado a la integración de la IA en estas áreas. Esta integración proporciona a los agentes información oportuna y precisa, lo que en última instancia mejora la experiencia general del cliente. Las evoluciones más recientes en el ámbito de la IA hacen posible que esta interactúe directamente con los clientes a través de todas las plataformas digitales, y no solo del chat, como se ha visto hasta ahora.
Más allá de las funciones de apoyo
El papel de la IA en la experiencia del cliente está evolucionando más allá de las funciones de apoyo. El futuro reside en que la IA se encargue de todo el recorrido del cliente y mejore la experiencia de servicio al cliente. Como resultado, las soluciones de IA se están diversificando y especializando, adaptándose a diferentes aspectos del panorama de la experiencia del cliente. Las capacidades de la IA están pasando a realizar también el trabajo real de los agentes, incluida la comunicación con los clientes.
Comprender la IA generativa y analítica en la experiencia del cliente
Para comprender plenamente el espectro de la IA en el industria de la experiencia del cliente, resulta útil clasificar la IA en dos tipos principales: IA generativa e IA analítica. Ambos tipos tienen aplicaciones únicas y desempeñan un papel importante en la configuración de las experiencias de los clientes y en el descubrimiento de información valiosa.
IA generativa: experiencias personalizadas y atractivas
La IA generativa se centra en ofrecer experiencias de cliente y crear interacciones personalizadas. Utiliza algoritmos para generar contenido aparentemente nuevo, lo que permite a las empresas interactuar con los clientes a través de chatbots, asistentes virtuales y plataformas de atención al cliente basadas en IA.
Es importante señalar que la IA generativa funciona basándose en probabilidades, simulando respuestas humanas mediante el análisis de patrones históricos y datos relacionados.
IA analítica: descubriendo información valiosa a partir de los recorridos de los clientes
La IA analítica se centra en medir y comprender los recorridos de los clientes. El análisis de grandes cantidades de datos permite identificar patrones y proporciona información valiosa para tomar decisiones fundamentadas. El análisis de conversaciones, el análisis del habla, el análisis de sentimientos y el control de calidad automatizado son herramientas que se utilizan en la IA analítica. Estas herramientas aprovechan los datos y los algoritmos para descubrir información que antes era inaccesible debido a las limitaciones del análisis manual.
Por ejemplo, la IA permite a las organizaciones ir más allá del muestreo tradicional y analizar conjuntos de datos completos. Esta capacidad abre posibilidades para realizar análisis en profundidad en áreas como el análisis de conversaciones, el análisis del habla y el análisis de sentimientos.
Aprovechar los datos personalizados para controlar las experiencias personalizadas de los clientes
Para generar respuestas precisas a las consultas de los clientes se necesitan datos relevantes y específicos. Las operaciones diarias del centro de contacto generan gran parte de los datos que se utilizan en la industria de la experiencia del cliente. Es necesario contar con procesos estructurados para recopilar y tratar estos datos. Al igual que con los datos personalizados que se utilizan para entrenar modelos de IA, los datos recopilados con fines operativos requieren comprensión, representación y exhaustividad.
La IA generativa y analítica ofrece ventajas únicas en el industria de la experiencia del cliente. Al aprovechar los datos personalizados, las empresas pueden mejorar la experiencia de los clientes, obtener información valiosa y tomar decisiones informadas para seguir siendo competitivas en el cambiante panorama de la experiencia del cliente.
La evolución de la IA generativa
Si bien la IA generativa, como ChatGPT, puede proporcionar respuestas basadas en información disponible públicamente, es esencial controlar los resultados. Restringir el alcance de las respuestas de la IA generativa mejora la coherencia de la marca y establece una conexión única con los clientes.
Formación en IA analítica
La IA analítica se centra en comprender la opinión de los clientes y descubrir información sobre acciones o comportamientos específicos que provocan respuestas positivas o negativas. Las empresas obtienen información valiosa sobre las reacciones y preferencias de los clientes al entrenar la IA analítica con una amplia gama de síntomas o comportamientos y desglosar el análisis en áreas específicas.
La aplicación de la tecnología subyacente y la base de datos de conocimientos utilizada para el análisis de opiniones en un entorno controlado permite comprender mejor las preferencias específicas de los clientes. Las empresas pueden implementar la IA generativa en un entorno controlado utilizando datos personalizados. El entrenamiento del modelo de IA con conjuntos de datos específicos relevantes para la empresa garantiza que las respuestas generadas sigan siendo pertinentes, precisas y acordes con la identidad de la marca.
Relacionado
Consultoría tecnológica CX
Combinamos tecnología y experiencia para diseñar y ofrecer experiencias de servicio excepcionales.
Generación de datos personalizados para respuestas precisas
Al adoptar un enfoque sistemático para el manejo de datos, las empresas pueden liberar el verdadero potencial de la IA y generar información valiosa para mejorar las interacciones con los clientes. La personalización de los datos desempeña un papel fundamental en el desarrollo de respuestas con IA generativa. Implica emular el proceso de formación de un agente altamente cualificado. Al igual que se forma a un agente de asistencia humano para gestionar las consultas de los clientes, los modelos de IA requieren formación en el uso de conjuntos de datos relevantes. Hay dos componentes clave a tener en cuenta a la hora de personalizar los datos para la IA generativa.
Para empezar, debes enseñar a la IA cómo quieres que se proporcionen las respuestas, especificando el tono o enfoque deseado, tal y como lo harías con un agente humano. A continuación, selecciona cuidadosamente los datos para asegurar resultados asegurar .
En el caso de la IA analítica, la previsibilidad es esencial. La IA necesita analizar y procesar datos, identificar patrones y comprender el contexto dentro de esos patrones. Debe distinguir entre palabras importantes y sin importancia en una frase para generar respuestas precisas y relevantes. Crear un conjunto de datos personalizado puede parecer abrumador, pero la buena noticia es que probablemente ya disponga de los datos que necesita.
Aprovechar los datos de CX existentes le permite entrenar el modelo de IA utilizando ejemplos del mundo real e interacciones con clientes específicas de su organización. Los datos preexistentes garantizan que la IA comprenda los matices únicos de su negocio y pueda proporcionar respuestas precisas y sensibles al contexto. Al aprovechar los datos personalizados, las organizaciones pueden optimizar el rendimiento de sus sistemas de IA y ofrecer experiencias mejoradas a los clientes.
Personalización de la IA para obtener mejores resultados: formación y gestión de datos
La IA personalizada no implica empezar desde cero, sino que se centra en modificar los conjuntos de datos existentes para satisfacer necesidades específicas. Al aprovechar los datos generativos, los algoritmos y los conocimientos, podemos adaptar los sistemas de IA para obtener los resultados deseados específicos para su negocio. Este enfoque ofrece varias ventajas, ya que permite aplicar tecnología avanzada para lograr precisión y eficiencia.
La importancia de la precisión en las predicciones
Cuando se trata de predicciones que requieren un alto nivel de precisión y cálculos matemáticos, la IA personalizada desempeña un papel importante. Obtener la respuesta correcta o la guía de apoyo es fundamental para mantener la previsibilidad. Garantizar la precisión significa contar con personas que comprendan qué constituye la respuesta correcta y que puedan en forma efectiva los datos en forma efectiva .
Para obtener los mejores resultados, es imprescindible que las personas que organizan los datos y entrenan los modelos de IA no solo comprendan los datos, sino que también comprendan la experiencia del cliente (CX).
Dentro del industria CX, ya existen puestos en los que es necesario combinar el conocimiento de los datos con el conocimiento operativo. Estas personas son los analistas de previsiones. Supervisan de cerca diversos factores, predicen volúmenes y tiempos medios de gestión (AHT), desarrollan planes de capacidad, etc.
Es un entorno similar al que se desea crear cuando se aplica a la IA dentro de las operaciones. En pocas palabras, se evitará el riesgo de que la IA tenga un alto grado de variación en sus modelos predictivos, lo que permitirá que la IA proporcione la respuesta correcta con mucha más frecuencia que en otros casos.
Sesgar los datos hacia respuestas correctas conocidas
En el contexto del conocimiento, no se trata de volcar toda la información disponible en una base de datos y dar por sentado que es suficiente. En cambio, la atención se centra en sesgar los datos hacia respuestas correctas conocidas, aumentando así la probabilidad de encontrar respuestas precisas.
Podemos mejorar su efetividad la IA efetividad que se centre en determinadas direcciones y evite otras. Sin embargo, se necesitan personas cercanas a la organización que comprendan los datos, los generen y determinen qué es lo que hay que dejar fuera. Lo que introducimos en el modelo de IA determina en última instancia su rendimiento.
Seminario web:
Consideraciones para navegar por la IA en la experiencia del cliente
En esta sesión se exploran estrategias para incorporar de forma fluida la IA al servicio de atención al cliente y dar forma al futuro de las experiencias de los clientes utilizando un marco de trabajo de IA. También se destaca el papel fundamental que desempeñan los datos de alta calidad en el enriquecimiento de las experiencias de los clientes.
Creación de procesos eficaces para la utilización de datos
La gestión de datos es fundamental en la IA, y es esencial crear procesos eficaces de utilización de datos. Resulta útil vincular los artículos de la base de datos de conocimientos con las respuestas correctas o los métodos preferidos. Las organizaciones pueden medir la frecuencia de uso de los artículos junto con el análisis del habla para determinar su relevancia.
Los datos de control de calidad también son fundamentales para distinguir entre enfoques correctos e incorrectos. Aunque manipular los datos para mejorar su precisión puede no parecer muy popular, es necesario reconocer que utilizar datos sin manipular daría resultados similares a los que obtienen hoy en día los centros de contacto.
Diversas funciones dentro del industria de la experiencia del cliente, como los profesionales de control de calidad (QA) y los formadores, pueden contribuir a este proceso. Los profesionales de QA comprenden en profundidad los datos de calidad y pueden identificar errores o incoherencias. Al mismo tiempo, los formadores pueden aportar valiosos conocimientos basados en su experiencia en el uso de herramientas y la formación de personas.
Las organizaciones pueden identificar los aspectos correctos e incorrectos recopilando datos de estas fuentes y contando con la participación de personas con conocimientos especializados. Este enfoque se ajusta a la evolución de las funciones dentro del industria de la experiencia del cliente, en el que se fomenta el uso de conocimientos especializados para una gestión eficaz de los datos.
Mantener el escepticismo y la precisión en el uso de los datos
Para evitar estos inconvenientes, las organizaciones deben evaluar las fuentes de datos de forma crítica y tener en cuenta múltiples perspectivas. Etiquetar la base de datos de conocimientos, realizar encuestas, aprovechar la supervisión de la calidad o analizar los resultados de los exámenes puede contribuir al proceso de normalización y ayudar a distinguir entre respuestas correctas e incorrectas. Al garantizar la precisión de los datos, las organizaciones pueden crear modelos de IA fiables que ofrezcan resultados precisos.
Confiar ciegamente en los datos sin cuestionar su precisión puede llevar a suposiciones erróneas. Basarse en fuentes impreciso para entrenar modelos de IA daría lugar a resultados defectuosos.
Potenciar las funciones tradicionales de CX en la era de la IA: fomentar la experiencia humana
En el panorama de la experiencia del cliente, la IA se considera a menudo como un sustituto potencial de los agentes humanos. Sin embargo, la paradoja radica en que los agentes son indispensables para la formación práctica y la orientación del sistema de IA. Sus conocimientos especializados son necesarios para diseñar soluciones de IA que ofrezcan los resultados deseados, y su participación en el ajuste de los modelos de IA conduce a mejoras continuas. Por lo tanto, las organizaciones pueden apoyar el aspecto digital de las operaciones de experiencia del cliente elevando las funciones tradicionales.
La importancia de la calidad del trabajo y la experiencia de los agentes
A medida que aumenta la demanda de asistencia mediante IA, es fundamental reforzar el enfoque en la formación y el control de calidad. Sin embargo, también es necesario potenciar estas funciones para ampliar sus conocimientos y aplicarlos a tareas como la depuración de datos.
A pesar de la creciente presencia de la IA, la importancia del trabajo de calidad y el papel fundamental de los agentes en la prestación de una atención al cliente excepcional siguen siendo los mismos.
Fomentar la colaboración y la inclusión
Haga hincapié en la relevancia continua de los roles tradicionales e involúcrelos en la configuración del futuro de la organización para fomentar una cultura de colaboración e inclusión. Al igual que con otras introducciones de tecnología, las organizaciones deben planificar y actuar en consecuencia. Las organizaciones no están sustituyendo a los agentes. Sin embargo, el trabajo cambiará con el tiempo a medida que evolucionen la IA y otras tecnologías, y seguirá siendo necesario que el personal esté presente para que la IA funcione correctamente. Este cambio crea un sentido de propósito y tranquilidad sobre su lugar dentro de la organización.
Ampliación de las contribuciones de los agentes a la formación en IA
Más allá de sus responsabilidades principales, los agentes contribuirán a la formación de la IA, lo que supone un cambio significativo en el industria de la experiencia del cliente, donde mantener la calidad en el trabajo es fundamental para la corrección de los modelos de IA. Para garantizar que la IA ofrezca siempre las respuestas correctas, es necesario aprovechar la experiencia de agentes bien formados.
Gestión eficaz de datos y comprensión de la experiencia del cliente
Una gestión eficaz de los datos es la base de una buena IA. Los analistas de datos deben comprender en profundidad las fuentes de datos y el propósito que hay detrás de su recopilación. Las personas que trabajan en equipos de análisis deben someterse a un riguroso proceso de depuración y comprender el panorama de la experiencia del cliente. Esta perspectiva holística garantiza que los datos recopilados se ajusten a las metas y objetivos de la experiencia del cliente.
Mejorar la experiencia del cliente mediante la integración de la IA y la CX
Los equipos centralizados pueden proporcionar información valiosa, pero sin la participación de expertos en CX se puede perder la comprensión de lo que constituye no solo una respuesta correcta, sino también una buena respuesta. Los profesionales de TI deben estar expuestos a la atención al cliente de primera línea para comprender mejor el panorama de CX.
La colaboración y el entendimiento entre equipos son fundamentales para salvar la brecha entre industria y los conocimientos matemáticos necesarios para una implementación eficaz de la IA.
Ejemplos reales de personalización de IA para la experiencia del cliente
Los ejemplos de la vida real ponen de relieve la importancia de comprender la experiencia del cliente en la implementación de la IA. La colaboración con el equipo de experiencia del cliente permite a los sistemas de IA proporcionar abarcativo que satisfacen las necesidades de los clientes, entablan una conversación y ofrecen asistencia adicional. La personalización de los modelos de IA mediante una formación continua y un profundo conocimiento de las necesidades de los clientes conduce a una mejora exponencial de los sistemas de IA.
Maximizar efetividad de la IA: supervisión, formación y adopción de la experiencia del cliente (CX)
La supervisión y revisión de los sistemas de IA para garantizar su precisión asegura su fiabilidad. El establecimiento de un proceso de supervisión que incluya preguntas comunes y poco comunes nos permite evaluar la capacidad de la IA para proporcionar respuestas precisas. La formación continua y la validación de respuestas correctas e incorrectas permiten a los sistemas de IA reconocerlas y diferenciarlas.
Evolución de las funciones y participación activa
Las organizaciones deben comprender la importancia de garantizar que los agentes posean las habilidades y los conocimientos necesarios para ofrecer una experiencia excepcional al cliente. La participación activa de los agentes en la detección de errores, la revisión de la base de datos de conocimientos y la generación intencionada de respuestas incorrectas durante las pruebas de IA genera datos valiosos para los analistas de datos. Este cambio dinámico transforma el grupo de agentes, pasando de un enfoque industrializado a un proceso colaborativo que valora la calidad y contribuye activamente a la mejora de la IA.
Conclusión
La IA ha demostrado ser un elemento revolucionario en el industria de la experiencia del cliente. Al aprovechar el poder de la IA, las empresas pueden mejorar sus operaciones y ofrecer interacciones excepcionales con los clientes. Sin embargo, hay varias consideraciones que las organizaciones deben tener en cuenta al implementar la IA en la experiencia del cliente.
En primer lugar, los diferentes tipos de soluciones de IA se adaptan a casos de uso específicos. La IA generativa se centra en ofrecer experiencias personalizadas y atractivas, mientras que la IA analítica descubre información valiosa a partir de los recorridos de los clientes. Al comprender las aplicaciones únicas de cada tipo, las empresas pueden aprovechar la IA en forma efectiva.
En segundo lugar, aprovechar los datos personalizados es fundamental para obtener respuestas precisas y contextuales de la IA. Al entrenar los modelos de IA con conjuntos de datos relevantes y específicos, las organizaciones pueden asegurar las respuestas generadas se ajusten a su identidad de marca y a las preferencias de los clientes. Los procesos eficaces de gestión de datos y la participación de personas con conocimientos, como profesionales de control de calidad y formadores, contribuyen a la precisión y fiabilidad de los modelos de IA.
Si bien la IA desempeña un papel importante en la transformación de la experiencia del cliente, es importante recordar que la experiencia humana sigue siendo esencial. Los agentes excepcionales son fundamentales para entrenar y guiar los sistemas de IA, y su participación conduce a mejoras continuas. Las funciones tradicionales de la experiencia del cliente son maleables y pueden respaldar el aspecto digital de las operaciones de experiencia del cliente y capacitar a los agentes para que contribuyan al entrenamiento de la IA.
En resumen, la IA ofrece interesantes posibilidades para el industria de la experiencia del cliente. Al adoptar múltiples tipos de IA, implementar prácticas eficaces de gestión de datos y fomentar la experiencia humana, las empresas pueden liberar el verdadero potencial de la IA y ofrecer experiencias excepcionales a los clientes.
Artículo invitado por Rolf Adamson, director ejecutivo de Nexcom A/S.