"El camino para convertirse en un creador de IA | Introducción del artículo" ¿Qué es un agente de IA que evoluciona la experiencia del cliente? ¡Una explicación detallada del mecanismo, casos de uso y puntos clave! Repleta de consejos para mejorar la experiencia del cliente. #AIAgent #CustomerExperience #GenerativeIA
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¿Cómo cambiarán los agentes de IA y la IA generativa el futuro de la experiencia del cliente (CX)? Una guía completa para principiantes.
Hola, soy John, un veterano escritor de blogs. Hoy me gustaría explicar algunos de los términos más comunes: "agentes de IA", "experiencia del cliente (CX)" e "IA generativa". Estos términos pueden parecer un poco difíciles de entender, pero me gustaría explicarlos de forma sencilla para principiantes. ¡Veamos cómo estas tecnologías podrían cambiar nuestras experiencias diarias de compra y servicio!
Introducción: Agentes de IA y experiencia del cliente (CX), ¿Qué es la IA generativa?
Primero, veamos los significados básicos de las palabras.
- agentes de IAEn pocas palabras, una IA es un programa de software inteligente que realiza ciertas tareas automáticamente, ya sea para nosotros o para ayudarnos, como administrar nuestras agendas, recopilar información u operar sistemas complejos.
- Experiencia del cliente (CX)La experiencia del cliente se refiere a toda la serie de experiencias que un cliente tiene desde que entra en contacto con el producto o servicio de una empresa, lo compra, lo usa y recibe soporte posteriormente. Si esta experiencia es buena, el cliente estará satisfecho y querrá volver a usar el producto o servicio de la empresa.
- IA generativaUn tipo de IA que puede generar contenido original, como texto, imágenes, música e incluso código de programación. Por ejemplo, puede responder preguntas en lenguaje natural y crear nuevas propuestas de diseño basadas en instrucciones. ChatGPT, que ha sido un tema candente recientemente, es un ejemplo de ello.
La combinación de estas tecnologías, en particular los agentes de IA y la IA generativa, promete permitir a las empresas ofrecer experiencias de cliente más fluidas y de mayor calidad, adaptadas a cada individuo.
Por qué los agentes de IA están ganando atención: plataformas SaaS y mejora de la experiencia de los empleados
Si bien en el pasado la IA atrajo la atención por sus grandes modelos de lenguaje (LLM) en el frente del consumidor, las cosas se están moviendo de manera un poco diferente en el mundo empresarial, donde los agentes de IA se utilizan cada vez más para mejorar la experiencia y la productividad de los empleados, especialmente a través de plataformas SaaS (Software como servicio).
Por ejemplo, los agentes de IA están empezando a ayudar a los departamentos de recursos humanos a agilizar las actividades de reclutamiento, a los departamentos de marketing a optimizar individualmente las campañas publicitarias y a los servicios de TI a responder a las consultas del servicio de asistencia, lo que permite a los empleados centrarse en tareas más creativas e importantes.
El potencial de los agentes de IA para revolucionar la experiencia del cliente (CX)
Los agentes de IA han avanzado en la mejora de la experiencia del empleado, y se afirma que es solo cuestión de tiempo antes de que se conviertan en el estándar en el campo de la experiencia del cliente (CX), convirtiéndose en la próxima frontera. Los agentes de IA pueden simplificar drásticamente la complejidad de las pantallas de operación confusas, las herramientas de búsqueda complejas y los largos formularios de entrada de datos. El futuro en el que los agentes de IA comprendan las preferencias y situaciones de los clientes y brinden soporte proactivo se acerca.
Las empresas que deseen añadir valor a la experiencia del cliente con IA implementarán agentes de IA especializados con experiencia en áreas específicas como líneas de productos, inventario, precios, envíos y restricciones legales, afirmó John Kim, director ejecutivo de Sendbird. "Ya estamos observando este cambio en sectores como el comercio minorista, donde la IA está mejorando la experiencia de compra mediante la personalización y un servicio proactivo. En el futuro, es probable que los consumidores cuenten con sus propios asistentes personales de IA o con múltiples agentes para finanzas, entretenimiento, salud, viajes y más".
Primer paso: comience por automatizar tareas repetitivas y tediosas
En el pasado, se han dado casos en los que las empresas se apresuraron a ofrecer experiencias de cliente basadas en IA, lo que terminó afectando negativamente a los clientes y a la imagen de marca. Por ello, muchas empresas son cautelosas a la hora de establecer requisitos previos como la gobernanza de la IA (directrices y sistemas para abordar cuestiones éticas, legales y sociales relacionadas con la IA), la calidad de los datos y la realización de pruebas exhaustivas antes de utilizar agentes de IA para mejorar la experiencia del cliente.
Las oportunidades de adopción temprana incluyen:Tareas repetitivas, a gran escala y "aburridas", de alcance limitado, que tienden a frustrar a los clientes.Sería una buena idea prestar atención a lo siguiente.
"El mayor impacto de la IA generativa y basada en agentes es la automatización de los microflujos de trabajo de CX más tediosos y repetitivos", señala Dave Singer, vicepresidente global de Verint. "Diversas tareas de CX, como formular las preguntas correctas para obtener información relevante al inicio de una interacción con el cliente, encontrar respuestas a sus preguntas y finalizar la llamada, pueden automatizarse con bots especializados basados en IA para impulsar resultados comerciales más sólidos y rápidos. El resultado es la liberación de agentes humanos, la mejora de la CX y la reducción de costes, el aumento de los ingresos, o ambas cosas".
Por ejemplo, piense en los manuales y herramientas que usan sus clientes para conocer su producto, instalarlo o resolver problemas: en lugar de que sus clientes tengan que revisar páginas de documentación, puede ser una experiencia mucho más rápida y sencilla que un agente de IA responda sus preguntas.
"Piense en las plataformas de búsqueda que sus clientes visitan a lo largo del proceso, como las páginas de ayuda de productos, las wikis de usuarios y las comunidades en línea, y considere cómo la IA generativa o los LLM pueden mejorarlas para optimizar la experiencia del cliente", sugiere John Kennedy, director de tecnología de Quickbase. "Haga que sus soluciones sean más fáciles de usar y efectivas con una biblioteca de plantillas prediseñadas a las que se puede acceder con solo unas pocas indicaciones, todo para atender a los clientes por industria, rol u otro segmento. Piense en el aprendizaje continuo de sus clientes y en cómo la IA puede ayudarle a aprovechar las experiencias creadas en sus comunidades de clientes para guiarlos hacia el siguiente hito y mejorar su experiencia".
Deon Nicholas, fundador y presidente de Forethought, afirma que es mejor encontrar maneras sencillas de gestionar las tareas sencillas de los clientes, en lugar de simplemente presentar la información rápidamente: «Una de las experiencias de usuario más fáciles de desarrollar con LLM es un chatbot que puede ofrecer búsquedas basadas en RAG y extraer rápidamente información de las preguntas frecuentes en respuesta a las preguntas de los clientes. Pero se puede lograr un ROI aún mejor incorporando IA similar a la de un agente en la experiencia web o de la aplicación para que realice acciones en nombre de los clientes, como restablecer una contraseña o consultar el estado de un pedido».
La clave para utilizar la IA: centralizar y controlar la calidad de los datos de los clientes
Para utilizar la IA y ofrecer experiencias de cliente más interactivas, las empresas necesitan usar datos centralizados y depurados para entrenar y probar a sus agentes de IA. Las empresas utilizan herramientas como plataformas de datos de clientes (CDP) y estructuras de datos para conectar los datos y las interacciones de los clientes.
Una estrategia de CX robusta basada en IA es tan buena como los datos subyacentes y la gobernanza asociada. Cualquier programa de CX debe priorizar una estrategia de prueba y aprendizaje continuo para garantizar la actualización y precisión de los datos —afirmó Tara Desao, directora sénior de Pega—. Este enfoque no solo mejora el rendimiento de los agentes, sino que también reduce el riesgo y aumenta el valor de la marca a medida que los consumidores interactúan con las empresas en todos los canales.
Al centralizar los datos de los clientes, es necesario establecer controles de seguridad, niveles de acceso de los usuarios y gestión de identidades. Muchas organizaciones recurren a plataformas de Gestión de la Postura de Seguridad de Datos (DSPM) para mitigar los riesgos asociados a la gestión de numerosas fuentes de datos, múltiples plataformas de bases de datos en la nube e infraestructuras dispares.
Al replantear cómo se almacenan y acceden los datos, y migrar de sistemas de terceros aislados a un modelo de datos centrado en el usuario, las organizaciones pueden crear interacciones web y móviles más fluidas y ágiles que se adaptan a las preferencias en tiempo real, afirmó Osmar Olivo, vicepresidente de Inrupt. Para mantener la precisión y el rendimiento, las experiencias basadas en IA deben entrenarse con diversos datos del mundo real, incorporando a la vez mecanismos de retroalimentación del usuario que permitan modificar, refinar y guiar la información generada por IA, proporcionando sus propias preferencias y metadatos.
Manish Rai, vicepresidente de SnapLogic, predice que más del 80 % de los proyectos de IA generativa fracasan debido a problemas de conectividad, calidad o fiabilidad de los datos. «El éxito dependerá de herramientas que simplifiquen el desarrollo de agentes, faciliten el uso de datos para la IA y garanticen la fiabilidad mediante la observabilidad (visibilidad externa del estado interno del sistema), la evaluación de la precisión y la aplicación de políticas».
Rosalia Siripo, vicepresidenta de Evangelización de Ciencia de Datos en KNIME, señala que muchas aplicaciones basadas en agentes incluyen un paso de intervención humana para verificar la exactitud: «En otros casos, agentes de IA guardianes especiales se centran en controlar los resultados, retrasándolos y solicitando mejoras si no son satisfactorios». Para tareas relacionadas con datos, como el análisis de sentimientos, «la precisión de la IA generativa se compara con la de otros modelos clásicos de aprendizaje automático».
Servicio al cliente en evolución: mejora de la respuesta telefónica y por chat con agentes de IA
Más allá de encontrar información y realizar tareas sencillas, las llamadas y los chats de atención al cliente son un fastidio tanto para los consumidores como para los agentes con los que interactúan. En una encuesta, el 23 % de los encuestados afirmó preferir ver cómo se seca la pintura antes que sufrir repetidas malas experiencias de atención al cliente.
En lugar de chatbots basados en reglas con capacidades limitadas, los agentes de IA de servicio al cliente pueden analizar los datos y responder a los clientes, mientras que los agentes humanos pueden asumir los casos más difíciles con la ayuda de agentes de IA de éxito del cliente.
"Existe una clara correlación entre la satisfacción del cliente y el uso eficaz del autoservicio", afirmó Vinod Muthukrishnan, vicepresidente y director de operaciones de Webex Customer Experience Solutions en Cisco. "La evolución hacia una IA verdaderamente similar a la de un agente transforma la experiencia de autoservicio al orquestar la interacción integral entre su marca y su cliente. Esta capacidad avanzada de IA permite a los equipos de experiencia del cliente ofrecer interacciones inteligentes y fluidas, y atender a los clientes donde estén y según sus horarios".
Parte del desafío reside en los datos, y otra es que muchas experiencias de cliente se desarrollaron como soluciones puntuales que solo abordaban una parte de su recorrido. A medida que los tecnólogos avanzan hacia la interacción generativa basada en IA, deberían aplicar un enfoque de pensamiento de diseño para rediseñar experiencias más holísticas.
Las aplicaciones orientadas al cliente, como sitios web, aplicaciones móviles y mensajería B2C, suelen contar con integraciones de backend con fuentes de datos específicas del cliente, lo que les permite responder preguntas y resolver problemas, afirmó Chris Arnold, vicepresidente de Estrategia de Experiencia del Cliente de ASAPP. "Aprovechar LLM para crear una experiencia conversacional y personalizada supera con creces las experiencias transaccionales que estas aplicaciones pueden ofrecer por sí solas".
Esencial antes de la implementación: pruebas exhaustivas de los agentes de IA
Las organizaciones que buscan desarrollar capacidades de CX más avanzadas o agentes de IA autónomos necesitarán un plan de pruebas integral para validar su funcionalidad. Los filtros de avisos, la moderación de respuestas de IA, las protecciones de contenido y otras medidas de seguridad pueden ayudar a los agentes de CX a evitar conversaciones inapropiadas o fuera de lugar. Sin embargo, las marcas deben ir más allá de estos aspectos básicos para garantizar que sus agentes de IA de CX respondan de forma adecuada, precisa y ética.
"No podemos simplemente enviar agentes al mundo sin realizar pruebas ni monitoreo", enfatiza Miles Ward, director de tecnología de Sada. "Las pruebas rigurosas de precisión y rendimiento son innegociables. Necesitamos asegurarnos de que brinden una experiencia fluida y confiable. De lo contrario, solo estamos creando nuevos problemas".
Ganesh Sankaralingam, director de ciencia de datos y análisis de negocios en LatentView, afirma que las experiencias de IA y las respuestas de LLM deben probarse en cuanto a precisión y rendimiento en cinco dimensiones:
- Pertinencia:Mide qué tan apropiada y relevante es una respuesta a la pregunta.
- Conexión a tierra:Evalúa si la respuesta es consistente con los datos de entrada.
- Semejanza:Cuantificar qué tan cerca está la respuesta generada por IA del resultado esperado.
- Coherencia:Evalúa el flujo de respuesta para asegurarte de que imite el lenguaje humano.
- Fluidez:Evalúa la competencia lingüística de la respuesta para asegurar que sea gramaticalmente correcta y utilice vocabulario apropiado.
"Las empresas deberían evaluar la precisión y el rendimiento de sus experiencias de IA comparando a sus agentes con preguntas anteriores de clientes y revisando los resultados", afirma Deon Nicholas de Forethought. "También es importante medir la frecuencia con la que la IA puede gestionar las interacciones con los clientes de forma autónoma y aplicar modelos de evaluación independientes para analizar la percepción y la precisión de las conversaciones".
Agentes de IA y el futuro de la experiencia del cliente
¿Cómo impactarán los agentes de IA la experiencia del cliente (CX) en el futuro próximo? Mo Sherif, director sénior de IA generativa en Sitecore, recomienda replantear la experiencia completa: «Para crear una experiencia verdaderamente similar a la de un agente, no solo complemente lo que ya tiene, sino que diseñe su experiencia específicamente como una interacción generativa priorizada por la IA».
Existen opiniones contradictorias sobre la evolución de los agentes de IA. Algunos predicen un futuro más autónomo donde las personas empoderarán y confiarán en los agentes de IA para tomar decisiones más complejas y realizar una gama más amplia de acciones. Otros predicen un enfoque más centrado en el ser humano donde los agentes de IA potenciarán las capacidades humanas y se asociarán con las personas para tomar decisiones más inteligentes, rápidas y seguras.
Michael Wallace, líder de arquitectura de soluciones para América, experiencia del cliente, Amazon Web Services (AWS), afirma que la IA basada en agentes puede resolver problemas sin intervención humana. Imagine un centro de contacto que se autorrepara durante una crisis, reasignando recursos automáticamente, actualizando las comunicaciones con los clientes y resolviendo los problemas antes de que los experimenten.
"Imagine una aerolínea que se enfrenta a un aumento repentino de tráfico debido a retrasos por mal tiempo", dijo Wallace. "Con la IA basada en agentes, 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 las necesidades complejas de los clientes en lugar de en tareas administrativas".
Doug Gilbert, director de TI y director digital de Sutherland Global, afirma que la IA no debería centrarse en automatizar las experiencias de los clientes, sino en hacerlas más humanas e inteligentes: «El verdadero valor de la IA generativa no reside en reemplazar las interacciones humanas, sino en mejorarlas para hacerlas más inteligentes, rápidas y naturales. La clave está en una IA que aprende de las interacciones del mundo real y evoluciona constantemente para sentirse menos robótica y más intuitiva».
Es probable que los agentes de inteligencia artificial CX autónomos y orientados a los humanos sean una realidad, pero mientras tanto, las empresas necesitan investigar exhaustivamente las necesidades de los clientes, mejorar la calidad de los datos y establecer prácticas de prueba rigurosas.
Empresas y expertos que impulsan la tecnología de IA
Como se menciona en este artículo, los campos de los agentes de IA, la experiencia del cliente y la IA generativa están siendo impulsados por los esfuerzos de muchas empresas y expertos líderes, incluidos Sendbird, Verint, Quickbase, Forethought, Pega, Inrupt, SnapLogic, KNIME, Cisco, ASAPP, Sada, LatentView, Sitecore, AWS y Sutherland Global, todos los cuales contribuyen a la aplicación y el desarrollo de la tecnología de IA en sus respectivos campos de especialización.
Los expertos de estas empresas exploran las posibilidades de la IA y ofrecen conocimientos y soluciones para mejorar la experiencia del cliente. Al prestar atención a sus comentarios y a las tendencias de investigación y desarrollo, podrá conocer la vanguardia de la tecnología de IA. Este es un campo muy activo y prevemos muchas innovaciones en el futuro.
よ く あ る 質問 （Preguntas frecuentes）
- P1: ¿Qué hace exactamente un agente de IA?
- A1: Un agente de IA es un software que actúa de forma autónoma para lograr un objetivo específico. Por ejemplo, puede realizar una amplia gama de tareas, como responder automáticamente a las consultas de los clientes, recomendar productos, gestionar reservas en nombre de los clientes y brindar soporte inicial para problemas complejos. Esto reduce la carga de trabajo de los humanos y permite un servicio más rápido y personalizado.
- P2: ¿La IA generativa y los agentes de IA son lo mismo?
- A2: No, es diferente. La IA generativa es una tecnología de IA que crea nuevo contenido (texto, imágenes, etc.). Por otro lado, los agentes de IA son las entidades que realizan tareas y pueden usar IA generativa en ellas. Por ejemplo, un agente de IA puede utilizar las capacidades de generación de texto de la IA generativa para mantener conversaciones naturales con los clientes.
- P3: ¿Cuáles son los principales beneficios de introducir agentes de IA en la experiencia del cliente?
- A3: Los principales beneficios son:Disponible las 24 horas del día, los 365 días del año.,Velocidad de respuesta mejorada,Ofreciendo una experiencia personalizada,Reducción de costoYReducir la carga de los empleadosSe espera que esto mejore la satisfacción del cliente y la eficiencia del negocio.
- P4: ¿A qué deben prestar atención las empresas al introducir agentes de IA?
- A4:Lo más importante es,Garantizar la calidad de los datosとEstablecer un sistema de gobernanza adecuadoLa IA aprende con base en datos, por lo que datos inexactos pueden producir resultados erróneos. Además, es necesario prestar especial atención a las cuestiones éticas y a la protección de la privacidad, y operar el sistema manteniendo la transparencia.Pruebas exhaustivastambién es esencial.
- P5: ¿Es posible que las pequeñas y medianas empresas introduzcan agentes de IA?
- A5: Sí, es posible. En los últimos años, ha aumentado la cantidad de soluciones de agentes de IA en la nube que son relativamente asequibles. Puede empezar automatizando tareas pequeñas y considerar implementarlas de forma que se adapten al tamaño y propósito de su empresa. Lo importante no es aspirar a un sistema grande de inmediato, sino empezar con uno pequeño y comprobar su eficacia a medida que avanza.
Resumen y precauciones futuras
Los agentes de IA y la IA generativa tienen un gran potencial para transformar radicalmente las experiencias del cliente. Un futuro donde un servicio más personalizado, eficiente y satisfactorio sea la norma podría estar cerca. Pero para maximizar los beneficios, las empresas necesitan una planificación cuidadosa, datos de calidad y pruebas rigurosas.
En particular, existe un riesgo considerable de que la IA proporcione información incorrecta o responda de forma inesperada. Por ello, es importante comenzar con un alcance limitado en las primeras etapas de la implementación, operar bajo supervisión humana y realizar mejoras continuas.
Espero que este artículo te ayude a comprender mejor los agentes de IA, la IA generativa y el futuro de la experiencia del cliente que aportan.
免責 事項 ：Este artículo tiene como objetivo proporcionar información y no recomendar la adopción de ninguna solución en particular. Al considerar la adopción de tecnología de IA, le recomendamos realizar su propia investigación exhaustiva y estudios comparativos, así como consultar con expertos.
Información relacionada/Para quienes quieran saber más
- Infomundo: Acerca de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM)
- Infomundo: Acerca del desarrollo de agentes de IA
- Sitios web oficiales y blogs técnicos de cada empresa (Sendbird, Verint, AWS, etc.)
- Medios especializados e informes de investigación sobre IA y experiencia del cliente