Atualização do Comitê de Padrões COPC: Foco em IA 

CONTEXTO 

O Comitê de Padrões COPC é um grupo de indústria composto pelos maiores compradores e fornecedores de serviços operacionais de experiência do cliente (CX), incluindo suporte a centrais de atendimento. Sua função é manter as melhores práticas e requisitos do Padrão COPC CX. 

O Comitê de Padrões COPC se reúne semestralmente para atualizar o Padrão. Em uma reunião recente, o comitê analisou o impacto da inteligência artificial (IA) nas operações de CX e na satisfação do cliente final. 

Este documento destina-se aos usuários atuais e potenciais da Norma COPC CX. Ele apresenta as observações do Comitê de Normas COPC sobre a aplicação da IA na CX e a abordagem determinar possíveis alterações na Norma. Além disso, examina a terminologia utilizada na Norma e identifica métricas emergentes que são candidatas a inclusão. Por fim, anuncia a criação de subcomitês dedicados à avaliação contínua da utilização da IA.  

OBSERVAÇÕES      

A IA está alterando irrevogavelmente o atendimento ao cliente. Essa poderosa tecnologia está se tornando parte integrante das estruturas de atendimento ao cliente, especialmente nas operações dos centros de contato. Ela está transformando aspectos-chave, como colaborador , capacitação, empoderamento e avaliação de desempenho da equipe.

A IA está aprimorando o atendimento ao cliente, ampliando e refinando o uso de bots para resoluções mais rápidas, lidando com questões antes gerenciadas exclusivamente por humanos. Ao mesmo tempo em que se abraça os avanços trazidos pela IA, é importante abordar as preocupações sobre sua capacitação, avaliação e impacto sobre a equipe humana.  

A forma como as empresas e a indústria essas preocupações será fundamental para efetivamente a IA em conjunto com os funcionários humanos para melhorar o atendimento e o suporte ao cliente. 

Recrutamento com tecnologia de IA: potencial e preocupações 

Ferramentas baseadas em inteligência artificial simplificam o recrutamento, identificando candidatos com a combinação ideal de habilidades e adequação cultural. Essas ferramentas analisam currículos e respostas de entrevistas com notável precisão, reduzindo significativamente os erros e diminuindo os custos.  

No entanto, surgem preocupações quanto ao potencial da IA para perpetuar ou exacerbar preconceitos sociais existentes no processo de contratação. Além disso, existe o risco de se confiar excessivamente na automação, negligenciando o valor do julgamento humano e da intuição na avaliação de potenciais funcionários. 

capacitação IA: otimização e questões 

capacitação baseadas em IA estão acelerando a velocidade com que os novos agentes alcançam a proficiência. Essas plataformas avaliam os pontos fortes e fracos individuais, personalizando capacitação uma transição mais rápida para suas funções.  

No entanto, permanecem dúvidas quanto ao potencial capacitação impulsionada pela IA capacitação criar silos de informação, dificultando o compartilhamento de conhecimento e a colaboração entre os funcionários, incluindo os agentes.  

Além disso, há considerações éticas sobre o uso da IA para observar e avaliar o desempenho durante capacitação, especialmente quando essas avaliações contribuem para decisões sobre a continuidade do emprego. 

O parceiro de IA do agente: colaboração e preocupações 

A IA não é mais uma mera ferramenta; ela se tornou uma parceira valiosa, oferecendo insights em tempo real, conhecimento e suporte aos agentes durante as interações. Essa colaboração melhora a eficiência e a precisão, criando uma experiência mais positiva e produtiva para agentes e clientes.  

No entanto, há preocupações sobre a IA generativa potencialmente ultrapassar seu papel, produzindo respostas ou tomando ações podem não estar em conformidade com as políticas da empresa, requisitos de conformidade ou diretrizes éticas. Além disso, há o risco de que a forte dependência da IA possa diminuir as habilidades de pensamento crítico e de resolução de problemas dos agentes humanos. 

Workforce Management: precisão e qualidade dos dados 

A IA analisa dados históricos e prevê o volume de chamadas com notável precisão, permitindo que os gerentes otimizem os horários dos funcionários. Essa forecasting uma alocação eficiente de recursos e minimiza o tempo de espera dos clientes. No entanto, a efetividade previsões da IA depende muito da qualidade e da quantidade dos capacitação .  

Combinar o processamento de dados da IA com insights humanos sobre atributos que podem se desviar das tendências passadas cria uma abordagem equilibrada e precisa abordagem forecasting as necessidades forecasting . Esse método aumenta a precisão das previsões ao integrar grandes conjuntos de dados históricos com as mudanças esperadas.  

Avaliação da qualidade das chamadas: insights e ética 

A IA escuta as chamadas, avalia objetivamente o desempenho dos agentes (com base na capacitação) e gera relatórios detalhados de feedback. Essa abordagem baseada em dados abordagem áreas de melhoria e promove uma cultura de aprendizagem contínua.  

No entanto, surgem preocupações éticas em relação ao potencial uso indevido dos dados. Além disso, existe o risco de a IA interpretar erroneamente as nuances da comunicação, levando a impreciso do desempenho dos agentes.  

A calibração regular das ferramentas de avaliação de IA de acordo com um padrão definido é necessária para manter sua efetividade. Verificações direcionadas assegurar ferramentas cumpram consistentemente esse padrão, assegurando assim sua gerenciabilidade. 

Responsabilidade compartilhada: colaboração entre humanos e IA no Centro de Contato 

A chegada da IA ao Centro de Contato , sem dúvida, a eficiência e a satisfação do cliente. No entanto, seu impacto vai além de simplesmente ampliar as capacidades humanas. A IA agora está assumindo tarefas importantes que antes eram realizadas por seres humanos.  

Essa mudança nas responsabilidades apresenta oportunidades e desafios para o futuro da força de trabalho dos contact centers. Os líderes dos contact centers devem compreender e lidar com essas dinâmicas em evolução efetivamente.  

Mudança e transformação profissional: aperfeiçoamento e requalificação para o futuro 

O impacto da IA vai além de simplesmente ampliar as capacidades humanas. A IA agora está assumindo tarefas importantes que antes eram realizadas por seres humanos. A capacidade da IA de automatizar tarefas repetitivas, como entrada de dados,programação tratamento de consultas simples, é inegável.  

Essa automação sem dúvida levará a algumas perdas de empregos no indústria de contact centers. No entanto, isso não significa necessariamente um panorama sombrio para os funcionários humanos. Em vez disso, sinaliza uma mudança nos tipos de funções disponíveis.  

À medida que a IA lida com as tarefas rotineiras, os agentes humanos ficarão livres para se concentrar em tarefas mais complexas que exigem empatia, criatividade e pensamento crítico. Essas funções podem envolver o estabelecimento de relacionamentos mais profundos com os clientes, a resolução de questões complexas e o fornecimento de um suporte mais personalizado. A necessidade de flexibilidade e habilidades básicas de TI provavelmente aumentará entre a população de agentes humanos. 

Essa mudança nas responsabilidades apresenta oportunidades e desafios para o futuro da força de trabalho dos centros de atendimento.  

Um futuro colaborativo: construindo pontes entre humanos e IA 

Apesar das capacidades crescentes da IA, os agentes humanos continuam a ser insubstituíveis na prestação de experiências excepcionais aos clientes. O futuro do Centro de Contato não Centro de Contato na competição entre humanos e IA, mas sim numa parceria colaborativa.  

Ao aproveitar os pontos fortes exclusivos de ambos, os contact centers podem criar um ambiente onde eficiência e empatia trabalham em conjunto. Essa estratégia leva, em última instância, a uma colaborador mais satisfatória para o cliente e para colaborador . 

Transparência e ética: garantindo implementação responsável da IA 

Com a crescente presença da IA, os líderes de contact centers e CX devem se comprometer com sua implementação responsável e ética. A implementação ética implementação ser transparente sobre o papel da IA nos processos de tomada de decisão. Deve haver salvaguardas para neutralizar possíveis vieses nos dados e algoritmos, especialmente aqueles que afetam as decisões de emprego. Além disso, é importante assegurar as ferramentas de IA aumentem, e não substituam, o julgamento humano. 

AVALIANDO AS MUDANÇAS NA NORMA COPC CX 

Antes de avaliarmos as mudanças, é importante estabelecer um entendimento comum sobre os seguintes aspectos das operações de CX e do padrão COPC CX: 

• Inteligência Artificial (IA) – a tecnologia que permite que computadores ou robôs automatizados (bots) realizem tarefas normalmente feitas por humanos. Essa tecnologia está avançando rapidamente e é um desenvolvimento crítico nas operações de CX. Esse desenvolvimento está transformando a natureza do trabalho e as responsabilidades dos agentes. 
   
• Aprendizado de máquina (ML) – é um subconjunto da IA que equipa os sistemas com a capacidade de aprender e melhorar seu desempenho de forma autônoma, sem programação direta. Em vez disso, esses sistemas evoluem através da análise de dados históricos e decisões passadas. O aprendizado de máquina é semelhante a uma forma avançada decapacitação humana, em que o aprendizado e o aprimoramento contínuos ocorrem sem instruções explícitas. 
   
• IA e métricas atuais da Exposição 1 – A IA implantada no desempenho dos principais processos relacionados ao cliente (PCRCs) é medida em termos de serviço, eficiência, vendas e qualidade.  

Fundamentais para a qualidade são medições erros críticos para o cliente, de conformidade e de negócios, bem como a resolução de contatos. Atualmente, várias métricas medem os resultados de transações digitais conversacionais e não conversacionais apoiadas por IA. Existem 13 métricas para transações assistidas digitalmente na Exposição 1 do Padrão COPC CX. 

• IA e métricas da Exposição 2 atual – A Norma não possui requisitos/itens de controle proativo para capacitação de IA, capacitação é encontrado na medição dos Principais Processos de Apoio (PCAs) para humanos (capacitação e capacitação ), nem há medições efetividade ferramentas que apoiam a equipe na entrega de PCAs PCRCs. 

• capacitação da IA e capacitação – Atualmente, a Norma não exige a medição capacitação IA capacitação . Algumas práticas recentes definiram cálculos que avaliam a precisão e a recuperação como Pontuações F. Este documento não detalhará o uso das Pontuações F, deixando o uso potencial das medições de precisão da IA medições análise medições Comitê de Normas COPC. 

Tendo isso em mente, o Comitê está analisando e avaliando o impacto da IA nas possíveis alterações à Norma. 

1. Terminologia 
   
   
   1. O vocabulário utilizado na Norma será revisto e atualizado para refletir a evolução do papel da IA nas operações de CX. 
      
      
   2. O Comitê está avaliando a IA em funções de atendimento ao cliente e como a IA pode executar todas ou parte das tarefas relacionadas ao cliente (CRC) que executam PCRCs. As questões incluem: 
      
      
      1. Existem novas CRC que precisam ser identificadas devido ao uso da IA nas operações de CX? 
          
      2. Existem CRC existentes que precisam ser atualizadas ou refinadas devido ao uso de IA nas operações de CX? 
          
      3. Essas definições e o uso desses termos, atualmente relacionados às funções humanas, serão avaliados para determinar como eles explicam os casos em que a IA executa toda ou parte da função:
         • Funcionários 
         • Atendimento ao Cliente/ Equipe de Suporte (Operador) 
         • Montadores 
         • Transportadoras 
         • Colecionadores 
         • Processadores 
         • Agentes 
         • Treinadores 
         • Planejadores 
           
           
   3. A definição de Fornecedores-chave avaliada para inclusão das organizações que realizam ou cuja tecnologia realiza PCRCs PCAs. 
       
   4. Os PCAs no Anexo 2 serão revisados para quaisquer atualizações necessárias para esclarecer o papel da IA no desempenho dos PCRCs. 
       
   5. Um exemplo de mudança de terminologia: 
      
      
      1. No contexto dos centros de contato, onde a IA agora realiza tarefas tradicionalmente realizadas por agentes humanos, a redefinição das “principais funções relacionadas ao cliente” pode ser abordada reconhecendo a evolução do papel da tecnologia no atendimento ao cliente.
         
         O Comitê de Padrões COPC pode modificar a definição para abranger tanto as funções humanas quanto as da IA, garantindo que ela reflita o espectro mais amplo de tarefas envolvidas na prestação de atendimento e suporte ao cliente.  
         
         Por exemplo:CRC são aquelas que desempenham ou gerenciam diretamente a equipe que desempenha PCRCs, que incluem tarefas tradicionalmente realizadas por agentes humanos e aquelas agora executadas por tecnologias de IA. Esses processos visam fornecer atendimento e suporte ao cliente efetivo eficientes, utilizando uma combinação de experiência humana e recursos de inteligência artificial.” 
         
         Essa definição reconhece a natureza colaborativa do atendimento ao cliente nos contact centers contemporâneos, onde a IA e os agentes humanos frequentemente trabalham juntos para oferecer experiências ideais ao cliente. Ela enfatiza a integração da tecnologia nas funções relacionadas ao cliente, refletindo o cenário em constante mudança indústria.
         
         Para operações de contato com o cliente, CRC historicamente incluíam funcionários humanos, incluindo Operador Operadores telefone, usando e-mail ou como agentes da web, cobradores, telemarketing, processadores de correio/fax e agora podem incluir sistemas baseados em IA.  
         
         Essa definição abrange a equipe humana que historicamente desempenhava muitas PCRCs se expande para incluir processos baseados em IA, reconhecendo que a IA também pode contribuir ou desempenhar essas CRC . 
         
         
2. Métricas – O Comitê de Padrões da COPC identificou a necessidade de avaliar as métricas atuais da Norma para determinar se são necessárias novas métricas ou modificações. Foi formada uma subcomissão para avaliar como o papel da IA pode criar a necessidade de novas métricas ou alterações nas métricas existentes requerido assegurar a prestação de serviços operacionais de CX assegurar e confiáveis.
   
   
   1. Isso incluirá uma revisão completa das métricas aplicáveis no Anexo 1 para PCRCs no Anexo 2 para PCAs.  
       
   2. Uma análise das novas formas como a IA afeta as operações de CX e o potencial para novas métricas observou uma falta de medições capacitação calibração da IA. 
       
   3. Um exemplo de métrica a ser considerada:
      
      
      1. O F Score (ou F1 Score) é cada vez mais utilizado na indústria pode ser um candidato a inclusão nas Normas. É uma métrica que combina Precisão e Recall, particularmente valiosa na avaliação do desempenho de sistemas de IA em centros de contato.
         
         Dada a natureza dinâmica das interações com os clientes, onde a precisão e a completude são igualmente críticas, o F Score oferece uma avaliação equilibrada, considerando tanto os falsos positivos quanto os falsos negativos.  
          
         No contexto dos contact centers, uma solução de IA ideal deve não apenas identificar rapidamente as informações relevantes, mas também minimizar erros, garantindo respostas precisas a diversas consultas.
         
         A capacidade do F Score de encontrar um equilíbrio entre precisão e recall o torna uma métrica adequada, permitindo que as organizações avaliem a eficiência e efetividade seus sistemas de IA no tratamento de consultas de clientes, contribuindo, em última análise, para aumentar a satisfação do cliente e a eficiência operacional. 
         
         
3. Análise de caso de uso – Monitoria uso da IA, com foco adicional na IA generativa, no desempenho dos PCRCs.     
    
   1. Identificar casos de uso que afetam ou podem afetar a satisfação do cliente final. 
      
      
   2. Compreender o papel da IA e daqueles que gerenciam o uso e a atividade da IA em transações assistidas digitalmente e no suporte a transações assistidas por humanos. 
      
      
      1. Essas definições/termos de “transação” estão corretos? Consulte o subgrupo de terminologia. 
          
      2. As funções que treinam e gerenciam a IA estão identificadas e definidas para serem consideradas como CRC ? 
          
      3. É necessário calibrar aqueles que avaliam e ajustam o desempenho da IA? O que acontece quando a IA deve avaliar a si mesma?
         
         
   3. Observar que o uso crescente da IA em todas as categorias da Norma afeta a forma como muitas/a maioria das empresas realizam atividades regidas pelos itens enumerados na Norma. 
       
   4. Muitos exemplos de casos de uso de IA estão se consolidando em toda a indústria. O Comitê analisará uma ampla gama de casos de uso, desde suporte automatizado até assistência de agentes, service journey e workforce management, para citar alguns. 

Gestão na Norma COPC CX 

Sempre que o Comitê de Padrões COPC altera o Padrão, o grupo é metódico em garantir uma comunicação clara e consistente com a comunidade de usuários. As possíveis mudanças relacionadas à IA não são diferentes, e a abordagem do Comitê abordagem o seguinte:  

• Mantenha o foco nos resultados dos processos e no impacto na satisfação do usuário final, evitando a criação de requisitos prescritivos sobre como as funções/processos da IA funcionam. (Embora seja interessante, nossa preocupação é apenas que ela possa ser gerenciada para oferecer resultados de alta qualidade, mensuráveis e gerenciáveis.)  
   
• As alterações à Norma devem poder ser implementadas por um amplo conjunto de usuários em todo o mundo. 
   
• Quando necessário, o Comitê pode publicar comunicações antes das novas versões da Norma. Essas comunicações permitem visibilidade do trabalho e da direção do Comitê em relação ao uso da Norma. 
   
• Utilizar e comunicar as melhores práticas, conforme descritas no Manual de Melhores Práticas da COPC, é uma forma importante de testar mudanças para adaptabilidade e efetividade. Essa abordagem permite que ambientes tecnológicos em rápida mudança amadureçam antes de criar requisitos que afetem todos os usuários do Padrão. 

A COPC Inc. e o Comitê de Padrões COPC estão comprometidos em informar a comunidade de usuários sobre essas e outras possíveis modificações. Desde sua criação em 1996, o Comitê tem trabalhado consistentemente para assegurar o Padrão acompanhe a dinâmica em evolução indústria. À medida que a aplicação da IA no aprimoramento da experiência do cliente avança rapidamente, o Padrão se adaptará de acordo com esses desenvolvimentos.