Noticias sobre el camino de un creador de IA: ¡Los agentes de IA transformarán la experiencia del cliente! ¿Cuál es el secreto para mejorar la satisfacción del cliente? #AIAgent #CX #CustomerExperience
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¡Increíble! ¿Cambiará la IA del agente el futuro de los clientes?
Hola, soy John, tu guía en el mundo de la IA y la tecnología. Últimamente, probablemente hayas visto mucho la palabra "IA" en televisión e internet. Algunos de ustedes quizás hayan tenido una conversación con una IA inteligente, como "Chat GPT".
Hoy presentaremos un tipo de IA que está atrayendo especial atención.Agente IA" es la tecnología que utilizamos para brindar el servicio que experimentamos como clientes.カスタマーエクスペリエンス" o "CX"). Como siempre, ¡lo explicaré de forma fácil de entender!
¿Qué es la IA de agente? ¿En qué se diferencia de la IA convencional?
En primer lugar, ¿qué es un “agente de IA”?
La IA de la que se habla con frecuencia, como la que crea oraciones o responde preguntas, suele llamarse "LLM (modelo de lenguaje a gran escala)". Es como un "médico del lenguaje" que se vuelve inteligente leyendo muchas oraciones.
El "Agente AI" puede llevar esta habilidad del "médico de palabras" un paso más allá.Pensar, juzgar y realizar tareas de forma independiente.Es como tener una excelente secretaria para cada uno de nosotros. Cuando damos instrucciones, recopila la información necesaria, se conecta con otros sistemas y realiza diversas tareas para lograr nuestros objetivos.
De hecho, la IA ya se utiliza en las empresas para ayudar a los empleados con su trabajo: por ejemplo, ayudando a los departamentos de recursos humanos a encontrar nuevos empleados, ayudando a los departamentos de marketing a pensar en los anuncios perfectos para cada cliente y ayudando a los departamentos de TI a responder preguntas sobre problemas informáticos.
¡A partir de ahora, las experiencias de los clientes evolucionarán con “Agent AI”!
Es probable que esta tendencia se extienda no solo a los empleados, sino también a los clientes. Los expertos afirman: «Es solo cuestión de tiempo antes de que la IA de los agentes se convierta en la nueva norma para las experiencias del cliente».
Lo que esto significa es que es menos probable que se sienta frustrado con operaciones confusas en los sitios web de las tiendas, tenga dificultades para encontrar lo que busca entre un mar de información o se canse de formularios de entrada largos, como le ocurrió en el pasado.
En cambio, el agente de IA comprenderá rápidamente nuestras preferencias y la situación, haciendo que las interacciones sean más fáciles y fluidas.
John Kim, director ejecutivo de Sendbird, afirmó: «Las empresas incorporarán agentes de IA con experiencia en diversas áreas, como conocimiento de productos, inventario, precios, envíos y asuntos legales. Esto ya está ocurriendo en el sector minorista, donde la IA ofrece recomendaciones personalizadas y asistencia proactiva para que las compras sean más placenteras. En el futuro, cada uno de nosotros podría contar con asistentes de IA especializados en diversas áreas, como finanzas, aficiones, salud, viajes, etc.».
¡El primer paso es dejarnos el "trabajo aburrido" a nosotros!
Dicho esto, puede ser un poco preocupante confiar repentinamente todo a la IA. De hecho, ha habido casos en el pasado en los que las empresas se precipitaron a implementar la IA, lo que terminó afectando a sus clientes y a la reputación de la empresa.
Por eso, muchas empresas están adoptando una estrategia cautelosa al utilizar agentes de IA en la experiencia del cliente. En concreto, están creando reglas para usar la IA correctamente (conocidas como "Gobernanza de la IA" (Dice) que es importante tomar preparativos como mejorar la calidad de los datos que la IA utiliza para aprender y realizar pruebas exhaustivas.
¿Por dónde empezar? Los expertos dicen:¿Por qué no empezar con las tareas repetitivas que son frustrantes para sus clientes y aburridas para su empresa?" aconseja.
Dave Singer, de Verint, afirma: «La IA generativa y de agente es más eficaz para automatizar las tareas más tediosas, repetitivas y detalladas en las interacciones con los clientes». Por ejemplo,
- Haga las preguntas adecuadas al comienzo de cada conversación para comprender la situación.
- Encuentra respuestas a tus preguntas
- Gestionar el papeleo después de la llamada telefónica
Al delegar estas tareas a bots de IA especializados, el personal humano puede concentrarse en tareas más importantes, mejorando la experiencia del cliente, reduciendo costos y aumentando las ventas.
Otros ejemplos incluyen manuales y páginas de ayuda que se consultan al aprender a usar un producto, instalarlo o resolver problemas. En lugar de leer un manual extenso de principio a fin, podrías encontrar la respuesta más rápido y fácilmente consultando a un agente de IA.
John Kennedy, director de tecnología de Quickbase, sugiere: «Pensemos en cómo podemos usar la IA generativa y el LLM para mejorar los lugares que los clientes suelen visitar al usar el producto, como las páginas de ayuda, los sitios de información creados por los usuarios (wikis) y las comunidades en línea». También sería recomendable que la IA genere rápidamente plantillas adaptadas a los clientes por sector o puesto, o que los guíe en sus próximos pasos.
Dion Nicholas, fundador de la empresa Forethought, no solo está interesado en encontrar información rápidamente, sino también en que la IA realice tareas sencillas. "Una de las cosas más fáciles de desarrollar con LLM es un chatbot que pueda encontrar información rápidamente en las preguntas frecuentes. Pero si se incorpora un agente de IA a un sitio web o una aplicación, se pueden obtener beneficios aún mayores, ya que puede realizar acciones como restablecer contraseñas en nombre de los clientes o consultar el estado de sus pedidos", afirma.
La clave para utilizar la IA es "centralizar los datos de los clientes"
Para lograr una experiencia del cliente más interactiva con IA, debemos asegurarnos de que la IA esté aprendiendo y funcionando correctamente.Los datos de los clientes están perfectamente organizados y recopilados en un solo lugarPara tal fin, las empresas están utilizando tecnologías como “Customer Data Platforms (CDPs)” y “Data Fabrics” para conectar los datos de los clientes y las interacciones pasadas.
Tara Desao, de Pega, afirma: «Una estrategia eficaz de experiencia del cliente basada en IA carece de sentido si los datos subyacentes y su sistema de gestión no son sólidos. Para mantener los datos actualizados y precisos, es fundamental priorizar las estrategias de prueba y aprendizaje continuo». Esto no solo mejora el rendimiento de la IA, sino que también reduce los riesgos y aumenta la confianza del cliente.
Al centralizar los datos de los clientes, es necesario cuidar minuciosamente la seguridad, la gestión de autoridad (es decir, quién puede acceder a qué información), la verificación de identidad, etc.
Osmar Olivo, de la empresa Inrupt, afirma: «Al replantear cómo se almacenan y acceden los datos, y transformar la información que antes se gestionaba de forma fragmentada en un modelo de datos centrado en el usuario, podemos crear experiencias web y móviles más fluidas y con mayor capacidad de respuesta que se adapten a las preferencias individuales en tiempo real». Es importante que la información y las sugerencias que proporciona la IA se entrenen con diversos datos reales, permitiendo a los usuarios realizar correcciones por sí mismos, diciendo «esto no está bien» o «esto es mejor», o comunicando sus propias preferencias.
Sin embargo, según Manish Rai de una empresa llamada SnapLogic, más del 8% de los proyectos de IA generativa fracasan debido a problemas con la conectividad, la calidad y la confiabilidad de los datos: "El éxito dependerá de herramientas que faciliten el desarrollo de agentes, preparen los datos para la IA y garanticen la confiabilidad mediante el monitoreo y la evaluación de la precisión y el cumplimiento de las reglas".
Rosalia Siripo de la empresa KNIME dijo que en muchos casos, existe un proceso donde un humano verifica si los resultados producidos por el agente de IA son correctos (“ヒ ュ ー マ ン ・ イ ン ・ ザ ・ ル ー プEn algunos casos, contamos con un agente de IA dedicado que verifica los resultados y, si no estamos satisfechos con ellos, le pediremos que lo vuelva a hacer.
¿Podrían los agentes de IA ayudar con las llamadas telefónicas y los chats frustrantes?
No solo automatiza las búsquedas de información y las tareas sencillas, sino que también hace que las consultas telefónicas y por chat sean estresantes tanto para los clientes como para los operadores. En una encuesta, el 23 % de los encuestados afirmó que preferiría ver cómo se seca la pintura antes que sufrir un mal servicio al cliente una y otra vez. ¡Qué duro!
Hasta ahora, muchos chatbots solo respondían preguntas según reglas predefinidas, pero en el futuro aparecerán agentes de IA capaces de responder con flexibilidad basándose en datos. Con el apoyo de estos agentes, los operadores humanos podrán centrarse en resolver problemas más complejos y difíciles.
"Existe una clara relación entre la satisfacción del cliente y el uso eficaz del autoservicio", afirma Vinod Muthukrishnan de Cisco. "La evolución hacia una verdadera IA de agente transformará la experiencia de autoservicio al orquestar toda la interacción entre su marca y sus clientes. Estas capacidades avanzadas de IA permitirán a los equipos de atención al cliente ofrecer interacciones más inteligentes y fluidas que atiendan a los clientes dondequiera que estén y cuando les resulte conveniente".
El desafío aquí es la cuestión de los datos, y el otro es que, hasta la fecha, las experiencias del cliente a menudo se han creado como soluciones puntuales que solo abordan una parte del comportamiento general del cliente. Los expertos afirman que al cambiar a experiencias que utilizan IA generativa,El pensamiento de diseño"Recomiendan que las empresas adopten un enfoque más holístico y conectado para rediseñar sus experiencias para que sean más holísticas y conectadas", afirma.
Chris Arnold, de la empresa ASAPP, explica: «Los sitios web, las aplicaciones móviles y las aplicaciones de mensajería B2C suelen estar conectados entre bastidores a fuentes de datos específicas del cliente que pueden responder preguntas y resolver problemas. Aprovechar LLM para ofrecer una experiencia conversacional y personalizada va mucho más allá de la experiencia transaccional que estas aplicaciones ofrecen por sí solas».
¡Antes de introducir un agente de IA, es esencial realizar pruebas exhaustivas!
Para las empresas que buscan desarrollar experiencias de cliente más avanzadas o agentes de IA autónomos, esta es una excelente manera de validar sus capacidades.Plan de pruebas integrales absolutamente esencial
Los mecanismos para evitar conversaciones inapropiadas o fuera de tema (por ejemplo, filtros de indicaciones, moderación de respuestas de IA, protecciones de contenido, etc.) son importantes, pero más allá de eso, las empresas deben asegurarse de que sus agentes de IA respondan de manera apropiada, precisa y ética.
Miles Ward, director de tecnología de la empresa Sada, enfatiza firmemente: «No lanzaríamos un agente al público sin probarlo y supervisarlo. Las pruebas rigurosas de precisión y rendimiento son innegociables. Si no estamos seguros de que brinde una experiencia fluida y confiable, solo estamos creando nuevos problemas».
Ganesh Sankaralingam, de la empresa LatentView, afirma que las experiencias de IA y las respuestas LLM deben probarse en cuanto a precisión y rendimiento en cinco dimensiones:
- Pertinencia:Qué tan relevante es la respuesta a la pregunta.
- Conexión a tierra¿La respuesta se basa en la información o datos ingresados?
- Semejanza:Qué tan cerca está la respuesta generada por IA de la respuesta del modelo esperada.
- Coherencia¿La respuesta fluye naturalmente y utiliza un lenguaje similar al humano?
- Fluidez¿La respuesta es gramaticalmente correcta y utiliza vocabulario apropiado?
Dion Nicholas, de Forethought, añade: «Las empresas deberían poner a prueba a sus agentes de IA con preguntas de clientes anteriores para ver cómo responden. También deberían medir el porcentaje de interacciones con los clientes que la IA puede gestionar de forma autónoma y utilizar otros modelos de evaluación para comprobar el tono y la precisión de las conversaciones».
¿Cuál es el futuro de la experiencia del cliente que Agent AI abrirá camino?
¿Cómo cambiará la IA de los agentes la experiencia de nuestros clientes en el futuro próximo? Mo Cherif, de Sitecore, sugiere que «para crear una experiencia verdaderamente similar a la de un agente, no solo deberíamos mejorar un poco la existente, sino construir una experiencia basada en IA generativa desde el principio».
Hay algunos puntos de vista diferentes sobre cómo evolucionará la IA del agente en el futuro.
Algunos prevén un futuro en el que los agentes de IA serán más autónomos y los humanos confiarán en ellos para tomar decisiones más complejas y realizar una gama más amplia de acciones, mientras que otros prevén un enfoque más centrado en el ser humano, donde los agentes de IA aumentarán las capacidades humanas y actuarán como socios para tomar decisiones más inteligentes, rápidas y seguras.
Michael Wallace, de Amazon Web Services (AWS), habla sobre la posibilidad de que la IA de los agentes pueda resolver problemas sin intervención humana. Por ejemplo, en el futuro, los centros de contacto podrán detectar problemas por sí solos cuando algo salga mal, reasignar recursos automáticamente, actualizar las comunicaciones con los clientes y resolver problemas incluso antes de que los clientes se den cuenta de que tienen un problema.
"Imagínese esto: una aerolínea se enfrenta a un aumento repentino del tráfico debido al mal tiempo", dice Wallace. "Con la IA de Agente, el centro de contacto podría tomar decisiones autónomas sobre la reubicación de pasajeros o la notificación proactiva a los pasajeros, liberando así a los agentes humanos para que se centren en atender las necesidades complejas de los clientes en lugar de las tareas administrativas".
«La IA no debería utilizarse únicamente para automatizar las experiencias de los clientes. Debería hacer que estas experiencias sean más humanas e inteligentes», afirma Doug Gilbert, de Sutherland Global. «El verdadero valor de la IA generativa no reside en reemplazar las interacciones humanas, sino en mejorarlas para hacerlas más inteligentes, rápidas y naturales. El secreto está en una IA que aprende de las interacciones del mundo real y evoluciona constantemente para ser menos robótica y más intuitiva».
Es probable que veamos la materialización de agentes de IA totalmente autónomos y de agentes de IA con asistencia humana. Hasta entonces, es fundamental que las empresas investiguen a fondo las necesidades de los clientes, mejoren la calidad de los datos y establezcan sistemas de pruebas rigurosos.
Una palabra de John
¡Guau, parece que nos espera un futuro emocionante! Quizás llegue el día en que nos liberemos de la molestia de los procedimientos complicados y de la frustración de no poder contactar nunca con el servicio de atención al cliente. Claro que la IA no lo hará todo por nosotros, y será importante que sepamos interactuar bien con ella. ¡Pero tengo grandes esperanzas en el potencial de la IA para hacer nuestras vidas más cómodas y fáciles!
Este artículo se basa en los siguientes artículos originales y se resume desde la perspectiva del autor:
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