El papel de las herramientas de IA en el Contact center
Desde los primeros tiempos de los contact centers (incluso cuando se llamaban “centros de llamadas”), los directores han confiado en las estadísticas para gestionar y controlar el rendimiento y la productividad de los agentes. Mi primer trabajo al salir de la universidad fue en uno de ellos, y aprendí a toda velocidad cómo se podía jugar con el sistema.
Al final de cada mes, se clasificaba a los agentes. Todos en nuestro grupo sabíamos que el agente que terminaba segundo cada mes era más inteligente que todos los demás del grupo. Pero mientras que la agente que acababa primera era recompensada con primas y otras oportunidades (hasta que fue a la cárcel, pero ésa es otra historia), el héroe era realmente el agente que acababa segundo.
¿Cómo ocurrió esto? Resultó que la agente que terminó primera colgaba habitualmente las llamadas que eran complejas para poder generar el mayor número de llamadas contestadas. Esto dejaba a los usuarios con un problema extra y molestos porque tenían que volver a llamar para obtener la asistencia que necesitaban. La agente “superior” no estaba proporcionando un servicio de atención al cliente de calidad; simplemente estaba aumentando sus números a expensas de todos los demás. No fue hasta que un directivo la oyó hacerlo cuando la descubrieron y la despidieron inmediatamente. Pero como la dirección se centraba en los números (y no en la calidad del servicio prestado) se salió con la suya durante mucho tiempo.
Lo que saco de esta experiencia (aparte de desear desesperadamente otro trabajo) es que si no se miden las cosas correctas, las estadísticas carecen de sentido. Ahora que los algoritmos son mucho más complejos que antaño, la calidad de los datos recopilados sigue siendo aún más importante.
- ¿Se están haciendo las preguntas correctas?
- ¿Qué antigüedad tienen los datos que se están utilizando para proyectar potencialmente los resultados?
- ¿Cómo se ponderan los distintos factores del algoritmo para obtener resultados?
- ¿Están cargadas las preguntas para garantizar los resultados o proporcionar información útil para mejorar los procesos?
Aquí no hay respuestas correctas, pero se requiere una consideración reflexiva.
También hay una distinción importante entre utilizar herramientas de IA para gestionar las interacciones con los clientes (de cara al exterior) frente a utilizarlas para gestionar las interacciones con los empleados (de cara al interior). Muchos empresarios consideran que las herramientas basadas en la IA y otras funciones automatizadas pueden encargarse de las tareas, a menudo engorrosas, de la Programación de los horarios de los empleados, controlar su ubicación y calcular los salarios. Y aunque estas herramientas pueden ser útiles para medir la productividad de los empleados, en cuanto el empresario da el salto para sustituir y/o reforzar las herramientas basadas en el juicio humano con herramientas de IA, pueden entrar en juego cuestiones éticas de forma muy significativa (y potencialmente litigiosa).
Siempre es importante recordar que las herramientas de IA no tienen juicio ni sentido común. Como tal, los empleadores deben reconocer que el uso de mediciones como las pulsaciones de teclas, los clics del ratón o la presencia del empleado frente a una cámara no reflejan ni proporcionan necesariamente mediciones precisas de la productividad. Juzgar el rendimiento de los empleados basándose únicamente en estas métricas es más que arriesgado. Es imprudente.
Además, la División de Salarios y Horas del Departamento de Trabajo de EE.UU. ha publicado recientemente unas directrices para el uso de la IA en el lugar de trabajo1. Este documento contiene orientaciones críticas para el empresario, en particular con respecto a la gestión de la brecha entre lo que ofrecen las nuevas tecnologías y lo que exige la ley.
Según el documento, “A medida que surgen nuevas innovaciones tecnológicas, las leyes federales administradas y aplicadas por la División de Ingresos/Hora (W[age and] H[our] D[ivision]) siguen siendo de aplicación, y los empleados tienen derecho a las protecciones que estas leyes proporcionan, independientemente de las herramientas y sistemas utilizados en sus lugares de trabajo.”
De cara al exterior, es importante preguntarse: ¿La eficiencia que proporcionan las herramientas de IA se producen a costa de un “buen” servicio al cliente? Es difícil imaginar que cualquier cliente que acabe en un contact center esté contento por ello.
Para mí, los contact center existen a menudo para aislar a las empresas de sus clientes más que para servirles realmente. Con este escepticismo, cuanto más “poco amistoso” con el cliente sea el contact center, menos probable es que quiera hacer negocios con esa entidad. Sin embargo, en la mayoría de los casos, no hay elección.
Aunque las herramientas de IA pueden agilizar la prestación de servicios, ya que proporcionan métricas potencialmente útiles (la palabra clave, de nuevo, es potencialmente), los sistemas de IA aún no son lo suficientemente sofisticados como para sustituir el valor y la precisión de las interacciones humanas. Eso no quiere decir que las herramientas de IA no tengan un papel en el contact center. Pero ese lugar debe estar en conjunción con herramientas y procesos complementarios.
Blair Pleasant, presidente y analista principal de COMMfusion, comentó recientemente: “Con el tiempo, la tecnología seguirá evolucionando sin duda y será cada vez más sofisticada; en este momento, la IA generativa puede ser demasiado poco fiable y potencialmente imprecisa para utilizarla como interfaz principal con el cliente. Sin unos lineamientos lo suficientemente fuertes y apropiados que incluyan modelos adecuadamente entrenados, por ejemplo, existe un gran riesgo de que el resultado de la IA proporcione información errónea, lo que puede ser perjudicial para la marca y la relación con el cliente. Si busca empezar a utilizar la IA en su tecnología de cara al cliente, la mejor solución por ahora es utilizar una combinación de tecnologías de IA para obtener los beneficios de la IA generativa minimizando el riesgo.”
Las herramientas de IA son precisamente eso: herramientas. Confiar en ellas puede ayudar ciertamente en el manejo de algunas funciones analíticas complejas de cálculo numérico dentro de la empresa. Pero incluso cuando se utilizan para realizar tareas sencillas, se requiere una vigilancia absoluta.
Para saber más sobre el uso de la IA en la empresa, visita la página web de Martha Buyer o contacta con ella directamente por correo electrónico.
1 Boletín de Asistencia Técnica nº 2024-1, “Inteligencia artificial y sistemas automatizados en el lugar de trabajo según la Ley de Normas Laborales Justas y otras normas laborales federales”.
