La inteligencia artificial de los centros de llamadas ya está ayudando a los centros de contacto y de llamadas en una amplia gama de áreas, desde el desempeño y la asistencia de los agentes hasta la automatización y la experiencia del cliente.
5 tecnologías habilitadas por la IA del call center hoy
He recopilado las capacidades de centro de llamadas de IA más útiles disponibles en el mercado en este momento, además de tres avances interesantes que verá en los próximos años.
IVR conversacional
La respuesta de voz interactiva es una de las primeras aplicaciones de la tecnología avanzada de los centros de llamadas, que automatiza aspectos importantes de la interacción con el cliente al generar respuestas habladas.
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En sus inicios, IVR funcionaba exactamente como la máquina que era. Si bien era de naturaleza algo humana, sonaba más parecido a una computadora y solo reconocía respuestas pregrabadas. Si una persona que llamaba decía algo más que una frase específica (algo básico como “hablar con un agente”, “verificar el estado de la cuenta” o “menú principal”), por lo general se le trasladaba a un agente en vivo con una explicación que esencialmente equivalía a “responder”. No computa.”
Las versiones actuales contrastan marcadamente con las versiones robóticas del pasado no muy lejano. Con un enfoque mucho más conversacional, la herramienta automatizada puede reconocer y responder a una amplia gama de declaraciones o solicitudes.
Las capacidades de lenguaje natural significan que los clientes pueden hablar como lo hacen en la vida real. Y el aprendizaje automático potencia un catálogo de voz en continua expansión, aunque todavía requiere apoyo humano para guiar sus esfuerzos.
Empresas como Apple y Amazon han apostado por esta tecnología, popularizándola con funciones como Siri y Alexa. Amazon Lex incluso incluye este IVR avanzado para desarrolladores que crean la próxima generación de aplicaciones responsivas.
Si bien la función ciertamente ha avanzado mucho, aún no es perfecta. El lado positivo es que puede automatizar los flujos de llamadas para reducir los costos laborales y mejorar las tasas de contención. Pero sus beneficios financieros vienen con una gran inversión inicial de tiempo al ingresar las montañas de datos que necesita para construir un diálogo sobre la marca.
Análisis de voz en tiempo real
El análisis de datos es una de las áreas donde la tecnología de IA realmente brilla. En cuestión de segundos, su sistema puede digerir e interpretar cantidades increíbles de datos que, de otro modo, a su equipo le llevarían días, si no semanas, clasificar.
También puede extraer y marcar información pertinente, como las interacciones entre agentes y clientes, a medida que ocurren, lo que le brinda la oportunidad de enderezar el rumbo y resolver cualquier problema antes de que se agrave.
El análisis de voz en tiempo real lo hace posible, trabajando de la mano con funciones de reconocimiento automático de voz para resaltar palabras clave o frases que le alertan sobre un posible paso en falso por parte de un agente. De esta manera, es más probable que detecte cualquier problema de cumplimiento o control de calidad que resulte de que un miembro del equipo se salga del guión o comparta información incorrecta.
También puede analizar patrones de habla que aprovechan los sentimientos de los clientes, tanto positivos como negativos, centrándose en palabras o frases específicas que indican frustración para poder implementar las medidas de clasificación necesarias.
A medida que los proveedores de VoIP, como Dialpad y RingCentral, desarrollan aún más esta tecnología, comenzamos a ver capacidades avanzadas que incluyen el reconocimiento de patrones de comportamiento. Estos le permiten afinar cada aspecto del desempeño de un agente, desde hablar demasiado rápido hasta manejar a un cliente furioso.
El análisis de voz en tiempo real permite monitorear, identificar y ajustarse a las tendencias relacionadas con los datos de manera rápida y eficiente, lo que reduce la cantidad de tiempo y esfuerzo humano necesarios para optimizar su operación.
Secuencias de comandos de llamadas generativas
Los buenos guiones de llamadas pueden mejorar las tasas de conversión al ayudar a los agentes a superar las objeciones de los clientes o resolver las quejas. Garantizan una calidad constante en todo su equipo y brindan a todos el mismo marco de conversación. El único problema es que necesitan bastante tiempo para crearlos y perfeccionarlos, o al menos antes.
Hoy en día, en lugar de estudiar minuciosamente cientos y miles de interacciones transcritas con los clientes para extraer las piezas vitales, puede introducir esta información en una máquina que lo hará por usted. El software de análisis puede clasificar todos sus datos a la velocidad del rayo y luego generar guiones de llamadas según los parámetros establecidos. Esta tecnología generativa se ejemplifica mejor en software de inteligencia artificial como ChatGPT.
Sin embargo, al igual que ChatGPT, los guiones de llamadas generados aún están en su infancia. El contenido que ofrece es tan bueno como la información que usted proporciona, por lo que es especialmente importante formular sus solicitudes de la forma más específica y detallada posible.
Incluso entonces, no obtendrá un producto perfectamente pulido.
Necesitará dedicar tiempo a perfeccionar el guión final antes de que sea utilizable. Pero el enfoque generativo le ahorra muchas horas a su tarea y proporciona, como mínimo, una estructura viable para comenzar.
Generación inteligente de leads
Puede pasar horas y días estudiando detenidamente los datos de los clientes y las tendencias del mercado, buscando patrones para desarrollar una lista de clientes potenciales. Después de todo eso, sus resultados aún pueden no dar en el blanco, ya que los agentes luchan por convertir clientes potenciales demasiado pronto en el embudo de ventas.
La IA moderna elimina las conjeturas del proceso, examinando inmensas cantidades de datos, tráfico web y perfiles de clientes para ofrecer los clientes potenciales más atractivos posibles.
Luego puede automatizar los esfuerzos de divulgación a través de mensajes de texto, correo electrónico o chat para poner las cosas en marcha.
Marcas como Customers.ai y Seamless.ai incluso ofrecen copias de correo electrónico generadas automáticamente y diseñadas para mejorar las aperturas, los clics y la participación. La tecnología de inteligencia artificial aún se está perfeccionando, por lo que siempre es una buena idea revisar cualquier copia automatizada antes de enviarla.
Todas estas características dejan a sus agentes más tiempo para la interacción directa con el cliente y garantizan que esas interacciones sean lo más exitosas posible.
Algunas plataformas, incluida Customers.ai, ofrecen una versión gratuita para darle una idea de lo que hay disponible. Las versiones robustas para fines comerciales pueden costarle más de $500 o más por mes.
Automatización posterior a la llamada
Cerrar tickets y agregar notas finales al perfil de un cliente puede consumir hasta un tercio del tiempo disponible de un agente.
Aún así, estos aspectos son cruciales para construir relaciones sólidas con los clientes e identificar oportunidades de crecimiento futuro. Empresas como Dialpad y Balto pretenden eliminar por completo la toma de notas humanas mediante el uso de IA generativa como medio para agilizar el proceso.
Los asistentes de IA generativa de Dialpad pueden utilizar una función de resumen de llamadas para describir los temas centrales y las ideas importantes discutidas entre un agente y un cliente.
Estas notas pueden servir como una alternativa a los esfuerzos de los agentes después de la llamada, aliviando la necesidad de depender de la memoria y requiriendo sólo una breve revisión para verificar su precisión. Incluso puede programar el sistema para que cumpla con medidas de cumplimiento específicas esenciales para su industria.
Los ejemplos actuales de esta tecnología de inteligencia artificial incluyen ChatGPT y Google Gemini (anteriormente Bard), ambas plataformas de consultas en línea que pueden generar automáticamente respuestas y contenido de manera creativa, de manera muy similar a como lo haría un humano. Si bien no es ni de lejos perfecto, los algoritmos que ejecutan la tecnología mantienen un ciclo continuo de autoaprendizaje y mejora.
Por lo tanto, las respuestas y los resultados solo están mejorando, proporcionando un marco de contenido sólido que, con un poco de prueba humana, puede dar en el blanco de una variedad de objetivos, desde envíos de correos electrónicos en frío hasta secuencias de comandos de llamadas.
3 futuras tecnologías de inteligencia artificial para centros de llamadas
Traducción de voz en tiempo real
Las capacidades generativas y de aprendizaje automático de la IA están conduciendo a un nuevo territorio en el que es posible que ya no existan barreras idiomáticas.
Las iteraciones actuales convierten voz en texto, traducen ese texto y luego convierten el contenido en audio. Las versiones modernas se están acercando a velocidades de traducción conversacional en tiempo real, aunque aún quedan algunos problemas por resolver.
Microsoft Azure ocupa el primer lugar en este campo en ciernes, aunque Google presentó el año pasado un prometedor par de gafas de realidad aumentada con traducción en tiempo real.
El mayor obstáculo para perfeccionar esta tecnología es la estructura variable de las oraciones y la complejidad cultural y emocional detrás de los más de 7.000 idiomas que existen actualmente. Pero a medida que los algoritmos específicos que gobiernan el aprendizaje automático sigan mejorando, es probable que veamos tecnología de traducción en tiempo real funcionando en el campo de los centros de contacto dentro de una década.
Autenticación IVR mediante biometría
Ya es una práctica común confiar en métodos de autenticación basados en el conocimiento, pidiendo al cliente que ingrese su cuenta, PIN o número de seguro social para verificar su identidad.
Los nuevos métodos biométricos utilizan tecnología de “huella de voz” para verificar a un cliente simplemente con el sonido de su voz. Esta información de identificación se puede obtener y almacenar después de que el cliente repite una serie de frases específicas o en el curso de una conversación informal.
La belleza de la biometría es la comodidad que ofrecen al cliente.
No pierda más tiempo ingresando los mismos números que proporcionó las últimas 10 veces que llamó a su banco o administrador de préstamos para automóviles.
También es bastante preciso, ya que la “huella de voz” de cada persona que llama es distinta. Aun así, al igual que ocurre con la tecnología de reconocimiento facial, sus datos de voz pueden ser robados y utilizados de forma inadecuada. No es probable que veamos una adopción generalizada de funciones de autenticación biométrica (al menos no sin el consentimiento expreso del cliente) hasta que se aborden ciertas preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos.
VR para capacitación de agentes y tutoriales para clientes
La realidad virtual ha avanzado mucho en la última década, brindando experiencias más atractivas y realistas para juegos y videos. Algunas empresas ya están probando la tecnología con fines de capacitación, permitiendo a los empleados simular una variedad de escenarios complejos en un esfuerzo por desempeñarse al más alto nivel.
Si bien la calidad y la capacidad de respuesta de la tecnología son ciertamente adecuadas para estos propósitos, el costo sigue siendo extremadamente prohibitivo.
Un sistema de gestión del aprendizaje de realidad virtual requiere una inversión de entre 10.000 y 15.000 dólares en el extremo inferior. Sectores como el de la salud y el entretenimiento, donde muchas funciones son de naturaleza altamente técnica, se encuentran a la vanguardia de este enfoque. Para los centros de contacto, se espera que se vuelvan más accesibles (incluso comunes) dentro de la próxima década.
