Al igual que muchas de las cosas que consumimos, la inteligencia artificial (IA) se presenta en diferentes formatos. Aquí le presentamos las diez formas de IA para el contact center que los empoderan a usted y a sus agentes para brindar experiencias del cliente muy personalizadas.
1. Datos inteligentes
Los datos sucios han plagado a las empresas durante décadas, y esto ha obstaculizado la capacidad de la IA de producir resultados precisos. La buena noticia es que la IA puede ayudar a limpiar algunos de esos datos sucios o, en este caso, datos duplicados.
Tomemos su número de teléfono como ejemplo. Cuando comparte el número, puede utilizar guiones, líneas, puntos, espacios o solo números. No hay nada de malo en compartir un número telefónico de varias maneras. Ahora esto mismo se complica cuando se trata de reconocer estos formatos diferentes como un mismo dato. Afortunadamente, la IA establece coincidencias para reconocer diferentes formatos del mismo dato. Por lo tanto, limpia los datos para que no tenga cinco cuentas duplicadas de un cliente.
2. Simulaciones de negocio
La IA puede ayudarlo a tomar mejores decisiones. Mediante el análisis de coincidencias de datos históricos, identifica tendencias y vuelve a calcular dichos datos de manera dinámica a medida que cambian las condiciones. Estos tipos de algoritmos generados con IA proporcionan capas adicionales de información para tomar mejores decisiones y más precisas. Son perfectos para plantear preguntas hipotéticas y realizar análisis humanos, como abrir una ubicación tradicional en una nueva región.
3. Correlación y covariación
Comprender grandes cantidades de datos no es fácil, especialmente en el mundo de los big data. Además, estos siempre cambian y se mueven en función a otros datos. Sin la ayuda de la IA, interpretarlos y actuar con los resultados puede ser increíblemente difícil.
Incluso sin un panorama completo, la IA puede aplicar la matemática de correlación para proyectar los valores de los datos faltantes e indicar las divergencias de los procesos a un nivel que los seres humanos no notan. Conocer estas divergencias de manera anticipada reduce los riesgos y ayuda a evitar costos.
4. Coincidencia de patrones
Ya conoce esta forma de IA, especialmente si utiliza Amazon Prime. Para muchos minoristas y contact centers, la IA relaciona a los nuevos usuarios con los patrones de clientes existentes para predecir sus próximas acciones y sugerir los siguientes pasos. Por ejemplo, es posible que note que, después de finalizar la novela más reciente de Stephen King, recibe anuncios y sugerencias de libros de ciencia ficción o terror similares de otros autores. La IA identifica los intereses y recomienda nuevos productos y recursos a partir de su información y las acciones de consumidores similares.
5. Visión artificial
No toda la información útil se dice o se digita. Parte de ella se escribe a mano, se pinta o se fotografía. La visión artificial con IA avanzó significativamente durante la última década. Es probable que pronto las personas puedan identificar problemas con fotos del celular. Por ejemplo, una imagen de una conexión problemática de un equipo podría mostrar un componente flojo. Una imagen de la etiqueta de un fabricante en un dispositivo permitiría obtener el número de serie, la fecha de fabricación y otro tipo de identificación, todos datos que permiten reducir rápidamente los posibles problemas y soluciones.
6. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
El NLP comprende la palabra hablada. Fíjese lo que sucede con Siri: todo el mundo le formula a Siri una infinidad de preguntas por segundo. Muchas de esas preguntas se realizan de diferentes maneras: ¿cómo está la temperatura afuera?, ¿qué temperatura tenemos?, ¿cómo está el clima? Cada una de estas preguntas se expresa de manera diferente, pero todas buscan la misma información.
Para identificar y responder preguntas, la IA transcribe y traduce todas las solicitudes orales a texto. Esto permite que la computadora responda la pregunta, sin importar cómo esté expresada. Luego, identifica la respuesta correcta y la convierte a la oralidad.
7. Análisis de voz
La IA no solo comprende las diferentes frases que utilizamos los seres humanos para preguntas o comandos iguales. Ayuda a las organizaciones a comprender mejor la intención detrás de dichas solicitudes. Por ejemplo, cuando un cliente llama al contact center y utiliza el sistema de automatización de voz, el análisis de voz con IA examina la elección de palabras, la energía y el tono del cliente para detectar emociones. Además, descompone las palabras clave de las solicitudes entrantes y busca el contexto en el que se debe actuar, como Deseo transferir USD 500 de mi cuenta corriente a mi cuenta de ahorros.
8. Desambiguación de preguntas frecuentes
Con las capacidades de IA que ya existen, las organizaciones pueden conectar de manera directa y fácil a las personas con las bases de datos de respuestas para las preguntas comunes. Después de identificar la solicitud entrante con análisis de voz, la desambiguación de preguntas frecuentes con IA permite responder de manera automática la pregunta con una respuesta previamente redactada. Además, se puede comparar y calificar respuestas similares de varios sistemas para brindar la mejor opción. Esto permite que el cliente acceda a la información rápidamente y que los empleados se enfoquen en solicitudes más complicadas.
9. Automatización robótica de procesos (RPA)
La IA puede reconocer y sugerir automatizaciones para lograr eficacia y ahorros de costos. Al detectar procesos repetitivos y de alto costo a través del análisis histórico de datos, puede automatizar el trabajo del back-end. La RPA con IA organiza los procesos automatizados mediante la clasificación y el anidamiento de acciones dependientes, con lo que los seres humanos comprenden mejor los procesos complejos.
10. Resumen de la información
Los seres humanos no nacimos para consumir y comprender enormes cantidades de datos. Sin la ayuda de la IA, los datos son solo una recopilación de filas y columnas. La IA le presenta visualmente un panorama completo de los datos del journey del cliente. Con herramientas adicionales puede profundizar todavía más en los datos para analizarlos y priorizarlos para la acción.
Este resumen de datos con tecnología de IA también puede destacar eventos clave o problemas relacionados. Por ejemplo, un empleado del contact center puede manejar cientos de solicitudes entrantes cada semana. En vez de intentar leer las largas conversaciones (y saltearse posiblemente los puntos importantes), la IA identifica palabras clave, declaraciones y preguntas comunes para la revisión rápida y la acción. Cuando aparece continuamente una pregunta común con una respuesta similar, se automatiza la acción y se agrega a la cola para que un bot la administre.
La IA avanza y mejora las experiencias de los clientes y los empleados. A pesar de que no tiene el mismo desempeño que los empleados del contact center, la IA se vuelve más habilidosa y ventajosa con cada interacción del cliente, lo que demuestra que solo es el comienzo. El futuro de la IA y los contact centers es (casi) ilimitado.