El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) mediante la cual las computadoras aprenden de los datos y mejoran con el tiempo sin ser programadas explícitamente. En el contact center, el aprendizaje automático se utiliza para potenciar, por ejemplo, el enrutamiento predictivo, el análisis de sentimientos, los agentes virtuales y la previsión.
El aprendizaje automático identifica patrones en el comportamiento del cliente, optimiza los flujos de trabajo y hace recomendaciones que se van perfeccionando con más datos. Como se adapta continuamente en función de la información nueva, contribuye a ofrecer experiencias del cliente más inteligentes y personalizadas.
“La IA conversacional, el aprendizaje automático y la IA generativa pueden generar mejoras muy importantes, pero solo cuando se aplican según los objetivos de negocio claramente definidos. Una vez que defines las métricas empresariales más importantes, la IA se convierte en una extensión natural de tu estrategia y solución”.
Tim Friebel, director de Global AI & Innovation Value, Genesys
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) mediante la cual los sistemas informáticos aprenden de los datos y mejoran con el tiempo sin ser programados específicamente. En lugar de seguir reglas fijas, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan patrones que surgen de los datos históricos para hacer predicciones, identificar tendencias o automatizar decisiones.
Para las grandes empresas, el aprendizaje automático subyace a muchas soluciones inteligentes, tales como chatbots, motores de recomendación, sistemas de detección de fraude y análisis del comportamiento del cliente. En un contact center, por ejemplo, el aprendizaje automático puede anticipar el motivo por el que un cliente llama, sugerirle la mejor respuesta a un agente o identificar a los clientes que probablemente se vayan.
Cuantos más datos procese el sistema, más se perfecciona para tomar decisiones precisas y rápidas. El aprendizaje automático se puede aplicar en todos los departamentos para optimizar las operaciones, personalizar las experiencias de los clientes, mejorar la previsión y reducir los costos. Debido a esta escala, el aprendizaje automático puede ser particularmente útil para las grandes empresas.
Sin embargo, los modelos de aprendizaje automático deben entrenarse con datos de alta calidad y supervisarse para garantizar que sigan siendo precisos, imparciales y compatibles con los objetivos empresariales. Cuando se usa de manera responsable, las grandes empresas pueden trabajar de manera más inteligente, responder más rápido y mantenerse competitivas en un mundo basado en datos.
