La inteligencia artificial de los call center ya está ayudando a los call center y a los contactos en una amplia gama de áreas, desde el rendimiento y la asistencia de los agentes hasta la automatización y la experiencia del cliente. 5 tecnologías habilitadas por la IA de los call center hoy He recopilado las capacidades de IA más útiles de los call center disponibles en el mercado en este momento, además de tres avances emocionantes que verá en los próximos años. Respuesta de voz interactiva conversacional La respuesta de voz interactiva es una de las primeras aplicaciones de la tecnología avanzada de los call center, que automatiza aspectos importantes de la interacción con el cliente al obtener respuestas habladas. VER: ¿La disponibilidad de energía descarrilará la revolución de la IA? (TechRepublic Premium) En sus primeros días, la IVR funcionaba exactamente como la máquina que era. Si bien tenía una naturaleza algo humana, sonaba más parecida 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»), generalmente se la derivaba a un agente en vivo con una explicación que esencialmente equivalía a «la respuesta no computa». Recursos de IA de TechRepublic Premium Las iteraciones de hoy contrastan marcadamente con las versiones robóticas de un pasado no tan lejano. Mucho más conversacional en su enfoque, la herramienta automatizada puede reconocer y responder a una amplia gama de declaraciones o solicitudes. Las capacidades del 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 constante 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. En el lado positivo, puede automatizar sus flujos de llamadas para reducir los costos laborales y mejorar las tasas de contención. Pero sus beneficios financieros vienen con una gran inversión de tiempo inicial a medida que ingresa las montañas de datos que necesita para construir un diálogo de marca. Análisis de voz en tiempo real El análisis de datos es una de las áreas en las que la tecnología de IA realmente brilla. En cuestión de segundos, su sistema puede digerir e interpretar cantidades increíbles de datos que, de otro modo, su equipo tardaría días, si no semanas, en clasificar. También puede extraer y marcar información pertinente, como interacciones entre agente y cliente, a medida que ocurren, lo que le da la oportunidad de enderezar el barco y resolver cualquier problema antes de que se agrave. El análisis de voz en tiempo real lo hace posible, trabajando de la mano con las funciones de reconocimiento de voz automático para resaltar palabras clave o frases que lo 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 un miembro del equipo que se sale del guion o comparte 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 que pueda implementar las medidas de clasificación necesarias. A medida que los proveedores de VoIP, como Dialpad y RingCentral, desarrollan aún más esta tecnología, estamos comenzando a ver capacidades avanzadas que incluyen el reconocimiento de patrones de comportamiento. Estas le permiten ajustar cada aspecto del desempeño de un agente, desde hablar demasiado rápido hasta manejar a un cliente enojado. El análisis de voz en tiempo real permite monitorear, identificar y ajustar 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. Guiones de llamadas generativos 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 el equipo, brindando a todos el mismo marco de conversación. El único problema es que requieren bastante tiempo para crearlos y perfeccionarlos, o al menos, solían requerirlo. Hoy en día, en lugar de analizar cientos y miles de interacciones de clientes transcritas 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 el software de inteligencia artificial como ChatGPT. Sin embargo, al igual que ChatGPT, los guiones de llamadas generados aún están en sus inicios. El contenido que escupe es tan bueno como la información que proporciona, por lo que es especialmente importante formular sus solicitudes de la manera más específica y detallada posible. Incluso así, no obtendrá un producto perfectamente pulido. Tendrá que dedicar tiempo a refinar el guión final antes de que sea utilizable. Pero el enfoque generativo ahorra muchas horas de su tarea, proporcionando, como mínimo, una estructura viable para comenzar. Generación inteligente de clientes potenciales Puede pasar horas y días analizando 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 a los prospectos demasiado pronto en el embudo de ventas. La IA moderna elimina las conjeturas del proceso, filtrando inmensas cantidades de datos, tráfico web y perfiles de clientes para ofrecer los clientes potenciales más cálidos posibles. Luego puede automatizar los esfuerzos de divulgación a través de mensajes de texto, correo electrónico o chat para poner la pelota en marcha. Marcas como Customers.ai y Seamless.ai incluso ofrecen una copia de correo electrónico generada automáticamente diseñada para mejorar las aperturas, los clics y la interacción. La tecnología de IA 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 los tickets y agregar notas finales a un perfil de cliente puede ocupar hasta un tercio del tiempo disponible de un agente. Aun así, estos aspectos son cruciales para construir relaciones sólidas con los clientes e identificar oportunidades para el crecimiento futuro. Empresas como Dialpad y Balto tienen como objetivo eliminar por completo la toma de notas humana mediante el uso de IA generativa como un medio para agilizar el proceso. Los asistentes de IA generativa de Dialpad pueden usar una función de resumen de llamadas para delinear los temas centrales y las ideas importantes discutidas entre un agente y un cliente. Estas notas pueden servir como una alternativa a los esfuerzos del agente posteriores a la llamada, aliviando la necesidad de depender de la memoria y requiriendo solo una breve revisión para verificar la precisión. Incluso puede programar el sistema para que se adhiera a medidas de cumplimiento específicas esenciales para su industria. Ejemplos actuales de esta tecnología de IA incluyen ChatGPT y Google Gemini (anteriormente Bard), ambas plataformas de consulta en línea que pueden generar respuestas y contenido de forma creativa de forma automática, de forma muy similar a como lo haría un humano. Si bien no está ni cerca de ser perfecta, 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, lo que proporciona un marco de contenido sólido que, con un poco de prueba humana, puede dar en el blanco en una variedad de objetivos, desde el envío de correos electrónicos en frío hasta la creación de guiones de llamadas. 3 futuras tecnologías de IA 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 las barreras del idioma pueden ya no existir. Las iteraciones actuales convierten el habla en texto, traducen ese texto y luego convierten el contenido en audio. Las versiones modernas se están acercando a las velocidades de traducción conversacional en tiempo real, con algunos problemas aún por resolver. Microsoft Azure ocupa el primer lugar en este campo en ciernes, aunque Google presentó un par prometedor de gafas de realidad aumentada de traducción en tiempo real el año pasado. El mayor obstáculo para perfeccionar esta tecnología es la variada estructura de las oraciones y la complejidad cultural y emocional detrás de los más de 7000 idiomas que existen actualmente. Pero a medida que los algoritmos específicos que gobiernan el aprendizaje automático continúan mejorando, es probable que veamos tecnología de traducción en tiempo real en funcionamiento en el campo de los centros de contacto dentro de la década. Autenticación IVR mediante biometría Ya es una práctica común confiar en métodos de autenticación basados ​​​​en el conocimiento, pidiendo a un 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 por el sonido de su voz. Esta información de identificación se puede obtener y almacenar después de que el cliente repita una serie de frases específicas o en el curso de una conversación casual. La belleza de la biometría es la conveniencia que le brindan al cliente. Ya no perderá 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. Aún así, al igual que con la tecnología de reconocimiento facial, sus datos de voz pueden ser robados y utilizados indebidamente. No es probable que veamos la adopción generalizada de funciones de autenticación biométrica, al menos, no sin el consentimiento expreso del cliente, hasta que se aborden ciertas preocupaciones de seguridad y privacidad de los datos. VR para capacitación de agentes y tutoriales de 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, lo que permite a los empleados simular una variedad de escenarios complejos en un esfuerzo por rendir al máximo nivel. Si bien la calidad y la capacidad de respuesta de la tecnología son ciertamente aptas para estos fines, el costo sigue siendo extremadamente prohibitivo. Un sistema de gestión de aprendizaje de VR requiere una inversión de $ 10,000 a $ 15,000 en el extremo inferior. Sectores como la atención médica y el entretenimiento, donde muchos roles son de naturaleza altamente técnica, se encuentran a la vanguardia de este enfoque. Para los centros de contacto, se espera que se vuelva más accesible, incluso común, dentro de la década.