Actualización del Comité de Normas COPC: La IA en el punto de mira 

ANTECEDENTES 

El Comité de Normas COPC es un grupo de industria compuesto por los mayores compradores y proveedores de servicios operativos de experiencia del cliente (CX), incluido el soporte para centros de contacto. Su función es mantener las mejores prácticas y requisitos de la norma COPC CX. 

El Comité de Normas COPC se reúne dos veces al año para actualizar la norma. En una reunión reciente, el comité revisó el impacto de la inteligencia artificial (IA) en las operaciones de CX y la satisfacción del cliente final. 

Este documento está dirigido a los usuarios actuales y potenciales de la norma COPC CX. Presenta las observaciones del Comité de Normas COPC sobre la aplicación de la IA en la experiencia del cliente y el enfoque para determinar los posibles cambios en la norma. Además, examina la terminología utilizada en la norma e identifica las métricas emergentes que son candidatas a ser incluidas. Por último, anuncia la creación de subcomités dedicados a evaluar continuamente la utilización de la IA.  

OBSERVACIONES      

La IA está cambiando para siempre el servicio al cliente. Esta tecnología tan potente se está volviendo parte de los marcos de servicio al cliente, sobre todo en los centros de contacto. Está cambiando cosas clave como la contratación de empleados, la formación, el empoderamiento y la evaluación del rendimiento de los equipos.

La IA está mejorando el servicio al cliente al ampliar y perfeccionar el uso de bots para obtener soluciones más rápidas, ocupándose de cuestiones que antes solo gestionaban los seres humanos. Aunque hay que aprovechar los avances que aporta la IA, es importante abordar las preocupaciones sobre su formación, evaluación e impacto en el personal humano.  

La forma en que las empresas y la industria estas preocupaciones será clave para en forma efectiva la IA junto con los empleados humanos con el fin de mejorar el servicio y la asistencia al cliente. 

Contratación basada en inteligencia artificial: potencial y preocupaciones 

Las herramientas basadas en inteligencia artificial agilizan el proceso de selección de personal, identificando a los candidatos que reúnen la combinación adecuada de habilidades y encajan en la cultura de la empresa. Estas herramientas analizan los currículos y las respuestas de las entrevistas con una precisión notable, lo que reduce significativamente los errores y disminuye los costes.  

Sin embargo, surgen preocupaciones sobre la posibilidad de que la IA perpetúe o exacerbe los prejuicios sociales existentes en el proceso de contratación. Además, existe el riesgo de depender excesivamente de la automatización, descuidando el valor del juicio y la intuición humanos a la hora de evaluar a los posibles empleados. 

Entrenamiento con IA: optimización y preguntas 

Las plataformas de formación basadas en inteligencia artificial están acelerando la velocidad a la que los nuevos agentes alcanzan la competencia. Estas plataformas evalúan las fortalezas y debilidades individuales, personalizando la formación para una transición más rápida a sus funciones.  

Sin embargo, siguen existiendo dudas sobre la posibilidad de que la formación basada en la inteligencia artificial cree silos de información, lo que dificultaría el intercambio de conocimientos y la colaboración entre los empleados, incluidos los agentes.  

Además, existen consideraciones éticas sobre el uso de la IA para observar y evaluar el rendimiento durante la formación, especialmente cuando estas evaluaciones contribuyen a las decisiones sobre la continuidad en el empleo. 

El socio de IA del agente: colaboración y preocupaciones 

La IA ya no es una mera herramienta, sino que se ha convertido en un valioso aliado que ofrece información, conocimientos y asistencia en tiempo real a los agentes durante las interacciones. Esta colaboración mejora la eficiencia y la precisión, creando una experiencia más positiva y productiva tanto para los agentes como para los clientes.  

Sin embargo, existe la preocupación de que la IA generativa pueda sobrepasar su función, generando respuestas o tomando medidas que puedan no ajustarse a las políticas de la empresa, los requisitos de cumplimiento normativo o lineamientos éticas. Además, existe el riesgo de que una dependencia excesiva de la IA pueda reducir las habilidades de pensamiento crítico y de resolución de problemas de los agentes humanos. 

Gestión de la plantilla: precisión y calidad de los datos 

La IA analiza datos históricos y pronostica el volumen de llamadas con una precisión notable, lo que permite a los gerentes optimizar los horarios del personal. Este Pronóstico una asignación eficiente de los recursos y minimiza los tiempos de espera de los clientes. Sin embargo, la efetividad las predicciones de la IA depende en gran medida de la calidad y la cantidad de sus datos de entrenamiento.  

La combinación del procesamiento de datos de la IA con los conocimientos humanos sobre los atributos que pueden desviarse de las tendencias pasadas crea un enfoque equilibrado y preciso para las necesidades Pronóstico . Este método mejora la precisión de las predicciones al integrar grandes conjuntos de datos históricos con los cambios previstos.  

Evaluación de la calidad de las llamadas: perspectivas y ética 

La IA escucha las llamadas, evalúa objetivamente el rendimiento de los agentes (basándose en la formación) y genera informes detallados con comentarios. Este enfoque basado en datos identifica áreas de mejora y fomenta una cultura de aprendizaje continuo.  

Sin embargo, surgen preocupaciones éticas con respecto al posible uso indebido de los datos. Además, existe el riesgo de que la IA malinterprete los matices de la comunicación, lo que daría lugar a impreciso del rendimiento de los agentes.  

Es necesario calibrar periódicamente las herramientas de evaluación de la IA según un estándar establecido para mantener su efetividad. Las comprobaciones específicas asegurar herramientas se ajusten de forma sistemática a este estándar, lo que asegura su manejabilidad. 

Responsabilidad compartida: colaboración entre humanos e inteligencia artificial en el centro de llamadas 

La llegada de la IA a los centros de atención telefónica ha mejorado sin duda la eficiencia y la satisfacción de los clientes. Sin embargo, su impacto va más allá de la simple amplificación de las capacidades humanas. La IA está asumiendo ahora tareas importantes que antes realizaban los seres humanos.  

Este cambio en las responsabilidades presenta tanto oportunidades como retos para el futuro de la plantilla de los centros de contacto. Los responsables de los centros de contacto deben comprender y gestionar estas dinámicas en evolución en forma efectiva.  

Cambio y transformación laboral: mejora de las competencias y reciclaje profesional para el futuro 

El impacto de la IA va más allá de la simple amplificación de las capacidades humanas. La IA está asumiendo ahora tareas importantes que antes realizaban los seres humanos. La capacidad de la IA para automatizar tareas repetitivas como la introducción de datos,programación la gestión de consultas sencillas es innegable.  

Sin duda, esta automatización provocará la desaparición de algunos puestos de trabajo en industria los centros de contacto. Sin embargo, esto no significa necesariamente que el futuro sea sombrío para los empleados humanos. Más bien, indica un cambio en los tipos de puestos disponibles.  

A medida que la IA se encargue de las tareas rutinarias, los agentes humanos tendrán más libertad para centrarse en tareas más complejas que requieren empatía, creatividad y pensamiento crítico. Estas funciones podrían incluir establecer relaciones más profundas con los clientes, resolver problemas complejos y proporcionar un apoyo más personalizado. Es probable que aumente la necesidad de flexibilidad y conocimientos básicos de informática entre los agentes humanos. 

Este cambio en las responsabilidades presenta tanto oportunidades como retos para el futuro de la plantilla de los centros de contacto.  

Un futuro colaborativo: tendiendo puentes entre los seres humanos y la IA 

A pesar de las crecientes capacidades de la IA, los agentes humanos siguen siendo insustituibles a la hora de ofrecer una experiencia excepcional al cliente. El futuro de los centros de llamadas no reside en la competencia entre humanos e IA, sino en una colaboración mutua.  

Al aprovechar las fortalezas únicas de ambos, los centros de contacto pueden crear un entorno en el que la eficiencia y la empatía vayan de la mano. Esta estrategia conduce, en última instancia, a una experiencia más satisfactoria tanto para los clientes como para los empleados. 

Transparencia y ética: garantizar implementación responsable de la IA 

Con la creciente presencia de la IA, los responsables de los centros de contacto y de la experiencia del cliente deben comprometerse a implementación responsable y implementación. implementación ser transparente sobre el papel de la IA en los procesos de toma de decisiones. Deben existir salvaguardias para contrarrestar los posibles sesgos en los datos y algoritmos, especialmente aquellos que afectan a las decisiones de empleo. Además, es importante asegurar las herramientas de IA complementen, y no sustituyan, el criterio humano. 

EVALUACIÓN DE LOS CAMBIOS EN LA NORMA COPC CX 

Antes de evaluar los cambios, es importante establecer un entendimiento común de los siguientes aspectos de las operaciones de CX y la norma COPC CX: 

• Inteligencia artificial (IA): tecnología que permite a los ordenadores o robots automatizados (bots) realizar tareas que normalmente realizan los seres humanos. Esta tecnología está avanzando rápidamente y supone un avance fundamental en las operaciones de CX. Este avance está transformando la naturaleza del trabajo y las responsabilidades de los agentes. 
   
• Aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés): el aprendizaje automático ( ) es un subconjunto de la IA que dota a los sistemas de la capacidad de aprender y mejorar su rendimiento de forma autónoma, sin necesidad de programación directa. En su lugar, estos sistemas evolucionan mediante el análisis de datos históricos y decisiones pasadas. El aprendizaje automático es similar a una forma avanzada de autoaprendizaje humano, en la que se produce un aprendizaje y una mejora continuos sin necesidad de instrucciones explícitas. 
   
• IA y métricas actuales de la Exposición 1: la IA implementada en el rendimiento de los procesos clave relacionados con los clientes (PCRCs) se mide en servicio, eficiencia, ventas y calidad.  

Para la calidad son fundamentales las medidas de los errores críticos para el cliente, el cumplimiento y el negocio, así como la resolución de los contactos. Actualmente, existen varias métricas que miden los resultados de las transacciones digitales conversacionales y no conversacionales respaldadas por la inteligencia artificial. En el Anexo 1 de la norma COPC CX se incluyen 13 métricas para las transacciones asistidas digitalmente. 

• IA y métricas actuales de la Exhibición 2: la norma no incluye requisitos ni elementos de control proactivo para la formación en IA, como ocurre con la medición de los procesos de apoyo clave (PCAs) para los seres humanos (calidad de la formación y puntualidad de la formación), ni tampoco hay medidas de efetividad las herramientas que apoyan al personal en la ejecución de PCAs PCRCs. 

• IA y precisión del entrenamiento: actualmente, la norma no exige la medición de la precisión del entrenamiento de IA. Algunas prácticas recientes han definido cálculos que evalúan la precisión y la recuperación como puntuaciones F. Este documento no detallará el uso de las puntuaciones F, dejando el posible uso de las medidas de precisión de IA a la consideración del Comité de Normas COPC. 

Teniendo en cuenta lo anterior, el Comité está revisando y evaluando el impacto de la IA en los posibles cambios de la Norma. 

1. Terminología 
   
   
   1. El vocabulario utilizado en la Norma se revisará y actualizará para reflejar el papel cambiante de la IA en las operaciones de CX. 
      
      
   2. El Comité está evaluando la IA en funciones de atención al cliente y cómo la IA puede realizar la totalidad o parte de las tareas clave relacionadas con los clientes (CRC) que ejecutan PCRCs. Entre las cuestiones que se plantean figuran las siguientes: 
      
      
      1. ¿Hay algún nuevo CRC que deba identificarse debido al uso de la IA en las operaciones de CX? 
          
      2. ¿Existen CRC que deban actualizarse o perfeccionarse debido al uso de la IA en las operaciones de CX? 
          
      3. Estas definiciones y el uso de estos términos, actualmente relacionados con las funciones humanas, se evaluarán para determinar cómo se tienen en cuenta los casos en los que la IA realiza toda o parte de la función:
         • Personal 
         • Personal de atención al cliente/soporte técnico (CSS) 
         • Ensambladores 
         • Transportistas 
         • Coleccionistas 
         • Procesadores 
         • Agentes 
         • Entrenadores 
         • Planificadores 
           
           
   3. La definición de «proveedores clave» se evaluará para incluir aquellas organizaciones que realizan PCRCs PCAs, o cuya tecnología los realiza. 
       
   4. Las PCAs en el Anexo 2 se revisarán para realizar las actualizaciones necesarias con el fin de aclarar el papel de la IA en el desempeño de PCRCs. 
       
   5. Un ejemplo de cambio terminológico: 
      
      
      1. En el contexto de los centros de contacto, donde la IA ahora realiza tareas que tradicionalmente llevaban a cabo agentes humanos, la redefinición de los «puestos clave relacionados con el cliente» puede abordarse reconociendo la evolución del papel de la tecnología en el servicio al cliente.
         
         El Comité de Normas COPC podría modificar la definición para abarcar tanto las funciones humanas como las de la IA, asegurándose de que refleje el espectro más amplio de tareas que implica la prestación de servicio y asistencia al cliente.  
         
         Por ejemplo:CRC son aquellos que realizan o gestionan directamente al personal que realiza PCRCs, lo que incluye tareas que tradicionalmente realizaban agentes humanos y aquellas que ahora ejecutan las tecnologías de IA. Estos procesos tienen como objetivo proporcionar un servicio y una asistencia al cliente eficaces y eficientes, utilizando una combinación de experiencia humana y capacidades de inteligencia artificial». 
         
         Esta definición reconoce la naturaleza colaborativa del servicio al cliente en los centros de contacto contemporáneos, donde la IA y los agentes humanos suelen trabajar juntos para ofrecer una experiencia óptima al cliente. Hace hincapié en la integración de la tecnología en las funciones relacionadas con el cliente, lo que refleja el panorama cambiante industria.
         
         En lo que respecta a las operaciones de contacto con el cliente, CRC incluían históricamente personal humano, como CSS o CSS por teléfono, por correo electrónico o como agentes web, cobradores, teleoperadores, procesadores de correo/fax, y ahora pueden incluir sistemas basados en IA.  
         
         Esta definición abarca al personal humano que históricamente ha realizado muchas PCRCs se amplía para incluir los procesos impulsados por la IA, reconociendo que la IA también puede contribuir o realizar estas CRC . 
         
         
2. Métricas – El Comité de Normas COPC identificó la necesidad de evaluar los parámetros actuales de la norma para determinar si se necesitan nuevos parámetros o modificaciones. Se ha creado un subcomité para evaluar cómo el papel de la IA puede crear la necesidad de nuevos parámetros o cambios en los parámetros existentes necesarios para asegurar una prestación de servicios operativos de CX asegurar y fiabilidad.
   
   
   1. Esto incluirá una revisión completa de los parámetros aplicables en el Anexo 1 para PCRCs en el Anexo 2 para PCAs  
       
   2. Una revisión de las nuevas formas en que la IA influye en las operaciones de CX y el potencial de nuevas métricas señaló la falta de medidas para la formación y calibración de la IA. 
       
   3. Un ejemplo de métrica a tener en cuenta:
      
      
      1. La puntuación F (o puntuación F1) se utiliza cada vez más en la industria podría ser candidata a incluirse en las normas. Se trata de una métrica que combina la precisión y la recuperación, lo que resulta especialmente valioso a la hora de evaluar el rendimiento de los sistemas de IA en los centros de contacto.
         
         Dada la naturaleza dinámica de las interacciones con los clientes, en las que la precisión y la exhaustividad son igualmente importantes, la puntuación F ofrece una evaluación equilibrada al tener en cuenta tanto los falsos positivos como los falsos negativos.  
          
         En el contexto de los centros de contacto, una solución de IA óptima no solo debe identificar rápidamente la información relevante, sino también minimizar los errores, garantizando respuestas precisas a diversas consultas.
         
         La capacidad de la puntuación F para lograr un equilibrio entre la precisión y la recuperación la convierte en una métrica adecuada, que permite a las organizaciones evaluar la eficiencia y efetividad sus sistemas de IA en la gestión de las consultas de los clientes, lo que en última instancia contribuye a mejorar la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. 
         
         
3. Análisis de casos de uso – Supervisar el uso de la IA, con especial atención a la IA generativa, en el desempeño de PCRCs     
    
   1. Identificar casos de uso que afectan o pueden afectar a la satisfacción del cliente final. 
      
      
   2. Comprender el papel de la IA y de quienes gestionan el uso y la actividad de la IA en las transacciones asistidas digitalmente y el apoyo a las transacciones asistidas por humanos. 
      
      
      1. ¿Son precisas estas definiciones/términos de «transacción»? Consulte el subgrupo de terminología. 
          
      2. ¿Se han identificado y definido las funciones relacionadas con la formación y la gestión de la IA para su consideración como CRC ? 
          
      3. ¿Es necesario calibrar a quienes evalúan y ajustan el rendimiento de la IA? ¿Qué ocurre cuando se supone que la IA debe evaluarse a sí misma?
         
         
   3. Teniendo en cuenta el uso cada vez más extendido de la IA en todas las categorías de la Norma, esto repercute en la forma en que muchas o la mayoría de las empresas llevan a cabo las actividades reguladas por los elementos enumerados en la Norma. 
       
   4. Hay muchos ejemplos de casos de uso de la IA que se están imponiendo en toda la industria. El Comité analizará una amplia gama de casos de uso, desde el soporte automatizado hasta la asistencia de agentes, service journey y la gestión de la plantilla, por citar algunos. 

Gestión de los cambios en la norma COPC CX 

Cada vez que el Comité de Normas COPC modifica la Norma, el grupo se asegura de comunicarlo de forma clara y coherente a la comunidad de usuarios. Los posibles cambios relacionados con la IA no son una excepción, y el enfoque del Comité incluirá lo siguiente:  

• Mantener como punto central los resultados de los procesos y el impacto en la satisfacción del usuario final, evitando la creación de requisitos prescriptivos sobre cómo funcionan los procesos y funciones de la IA. (Aunque es interesante, solo nos importa que se pueda gestionar para obtener resultados de alta calidad, medibles y manejables).  
   
• Los cambios en la norma deben poder ser implementados por un amplio conjunto de usuarios en todo el mundo. 
   
• Cuando sea necesario, el Comité podrá publicar comunicaciones antes de las nuevas versiones de la Norma. Estas comunicaciones permiten visibilizar el trabajo y la orientación del Comité en relación con el uso de la Norma. 
   
• El uso y la comunicación de las mejores prácticas, que se encuentran en el Manual de mejores prácticas de COPC, es una forma importante de probar los cambios para determinar su adaptabilidad y efetividad. Este enfoque también permite que los entornos tecnológicos en rápida evolución maduren antes de crear requisitos que afecten a todos los usuarios de la norma. 

COPC Inc. y el Comité de Normas COPC se comprometen a informar a la comunidad de usuarios sobre estas y otras posibles modificaciones. Desde su creación en 1996, el Comité ha trabajado constantemente para asegurar la Norma se adapte a la dinámica cambiante industria. A medida que avanza rápidamente la aplicación de la IA para mejorar la experiencia del cliente, la Norma se adaptará en consecuencia a estos avances.