Antes de la primera llamada: cómo las simulaciones con IA ponen a prueba la preparación de los agentes

Las simulaciones de formación basadas en inteligencia artificial ofrecen a los centros de atención al cliente una visión más temprana del nivel de preparación de los agentes e identifican con precisión en qué aspectos necesitan mejorar los nuevos empleados coaching

Un agente nuevo de un centro de atención al cliente puede haber completado todas las horas de formación obligatorias y, aun así, no estar preparado para la primera llamada difícil de un cliente. Los indicadores de formación tradicionales, como las horas completadas, los módulos finalizados y las puntuaciones en los exámenes, no permiten medir el rendimiento bajo presión.

Los simuladores de conversación basados en inteligencia artificial permiten evaluar la realidad en una fase más temprana, revelando en qué momentos un agente se queda bloqueado o omite pasos antes de que intervenga un cliente real.

Un proveedor de externalización de centros de atención al cliente informó de que los agentes alcanzaban el nivel de competencia un 56 % más rápido gracias a las simulaciones de conversación con IA, mientras que la rotación de personal se redujo un 32 %. En lugar de considerar que el primer cliente es la verdadera prueba, estos datos permiten a los responsables de la experiencia del cliente (CX) medir la rapidez con la que se alcanza el nivel de competencia y ofrecer una formación más en forma efectiva.

Las horas de formación no son suficientes

Los centros de atención al cliente llevan mucho tiempo contabilizando la asistencia y la realización de pruebas. Hace años, los formadores utilizaban un sencillo adaptador de auriculares con cable en Y para que un formador pudiera escuchar la llamada en directo de un agente nuevo. Esto ofrecía visibilidad en tiempo real, pero solo una vez que el cliente ya estaba al otro lado de la línea. Esa configuración tenía sentido en su momento, pero medía más la exposición que la preparación.

Los simuladores basados en inteligencia artificial realizan el mismo trabajo antes de que se presente un cliente real. Las herramientas más avanzadas pueden utilizar el historial de llamadas, chats y grabaciones de pantalla para recrear el escritorio del agente. Un nuevo empleado puede practicar en situaciones realistas, como un cliente frustrado, un problema de facturación, un pedido perdido, una excepción en la póliza o una llamada que requiera una documentación minuciosa para otro equipo.

La organización puede ver mucho más que si el agente recuerda la respuesta. Puede ver dónde hace clic el agente, qué datos registra (o qué se salta), cómo responde en situaciones de estrés y si completa correctamente el flujo de trabajo.

La simulación temprana proporciona a los supervisores información anticipada sobre dónde se necesita apoyo antes incluso de que lleguen al cliente, en lugar de esperar a que se produzca un error en la práctica.

El estudio «Global Benchmarking» de COPC Inc. también pone de manifiesto por qué esto es importante. Solo el 29 % de los empleados afirma haber recibido formación para utilizar herramientas de IA en su trabajo, lo que significa que muchas organizaciones piden a sus empleados que trabajen en entornos que utilizan la IA antes de que la formación haya avanzado lo suficiente.

rotación El momento elegido pone de manifiesto el eslabón débil

En los centros de atención al cliente, los responsables suelen considerar la tasa de rotación como un indicador de dotación de personal, pero el momento en que se produce puede ser un síntoma que revele dónde está fallando el modelo de gestión del talento.

• Si hay personas que abandonan durante la formación, es posible que el perfil de contratación o el plan de formación no sean los adecuados.
• Si lo dejan poco después de empezar a trabajar, es probable que la realidad no se correspondiera con sus expectativas (un horario más exigente, llamadas más difíciles, herramientas poco prácticas, etc.).

Las prácticas con IA también pueden arrojar luz sobre este tema. En una gran empresa estadounidense dedicada al cuidado del césped, las conversaciones simuladas con clientes ayudaron a los nuevos empleados a darse cuenta antes de si el puesto se adaptaba a ellos. Las bajas durante los primeros días aumentaron, pero posteriormente la tasa de abandono disminuyó. La empresa también registró una reducción del 29 % en la tasa de rotación de los especialistas del centro de atención al cliente rotación, aunque reconoció que la formación era solo uno de los factores que contribuían a ello. Estos datos permiten a los responsables ajustar el proceso de selección, programación, o incluso el diseño del puesto antes de que los problemas se agraven.

Es importante medir lo que realmente importa

El desarrollo del talento debería poner de manifiesto si la empresa está formando a agentes preparados para el trabajo. En lugar de centrarse únicamente en el tiempo que tardan en incorporarse al puesto o en la tasa de abandono, hay que prestar atención a:

• Rapidez en la adquisición de competencias. ¿A qué ritmo alcanzan los nuevos empleados un buen rendimiento en las interacciones reales? Este indicador combina el tiempo dedicado a la formación con el rendimiento en el trabajo durante el primer mes.
• Rendimiento en la simulación. ¿Qué habilidades, comportamientos o flujos de trabajo concretos e coaching n los alumnos en los escenarios prácticos de IA? Estos datos muestran en qué aspectos es necesario mejorar.
• rotación El momento. ¿Cuándo abandonan la empresa los empleados? Las bajas tempranas pueden indicar problemas de selección de personal o de « inducción »; las bajas tardías apuntan a una falta de correspondencia entre el puesto real y las expectativas.

La finalización de la formación sigue siendo importante porque muestra si los candidatos están superando el programa. Sin embargo, los datos deben combinarse con indicadores de la capacidad real.

Las operaciones de experiencia del cliente (CX) exitosas evalúan a sus agentes antes de que empiecen a atender llamadas. Las simulaciones basadas en IA recrean los retos iniciales más importantes, lo que permite detectar con antelación las carencias en la formación y los problemas de preparación. Al vincular los resultados de las simulaciones con los datos iniciales sobre rendimiento y rotación de personal, los responsables de CX pueden identificar con exactitud en qué aspectos deben reforzar su reserva de talento. De este modo, la IA se convierte no solo en una herramienta de formación más, sino en un medio para vincular la contratación, inducción y coaching con resultados medibles para el cliente.

La competencia de los agentes es solo una de las cinco áreas clave en las que la IA debe demostrar su valor en las operaciones de experiencia del cliente. Descarga la guía completa de COPC, «Preparar la experiencia del cliente para el futuro: pasar del bombo publicitario de la IA a resultados empresariales medibles», para descubrir nuestro « marco de trabajo » (Marco de resultados medibles) destinado a impulsar resultados cuantificables en el desarrollo del talento, las interacciones en directo, el autoservicio, el análisis de datos y el « gobernanza » (servicio de atención al cliente).