ChatGPT de OpenAI contin\u00faa teniendo impacto en todas las industrias, a medida que la inteligencia artificial (IA) da un salto en capacidades que la hacen m\u00e1s parecida a la humana. Estas tecnolog\u00edas populares han creado una conciencia generalizada sobre el poder de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la IA generativa, y lo que pueden hacer por los centros de contacto y la experiencia del cliente, en particular.<\/p>\n
Cualquier tecnolog\u00eda transformadora conlleva riesgos iniciales y, en el caso de los LLM y la IA generativa, las alucinaciones, los derechos de datos y la privacidad est\u00e1n haciendo que las empresas act\u00faen con cautela. Esto ha contribuido a la preocupaci\u00f3n de que la tecnolog\u00eda no est\u00e9 lista para un uso empresarial aut\u00f3nomo y generalizado.<\/p>\n
Las capacidades siguen mejorando a medida que los bots evolucionan hasta convertirse en agentes virtuales que utilizan LLM e IA generativa<\/a> para manejar m\u00e1s tareas con cobertura 24 horas al d\u00eda, 7 d\u00edas a la semana y para liberar y escalar la fuerza laboral de su contact center para cargas de trabajo m\u00e1s complejas. Sin embargo, se necesitan m\u00e1s tiempo y barreras tecnol\u00f3gicas para lograr la confianza y el \u00e9xito de los agentes virtuales aut\u00f3nomos y puros.<\/p>\n Pero ahora han llegado los copilots de IA y est\u00e1n dando un salto adelante en muchos casos de uso asistidos por humanos.<\/p>\n Los Agent copilots<\/a> ofrecen una gran oportunidad para aprovechar todas las funciones de los LLM y utilizarlas para ayudar a los agentes humanos a realizar su trabajo de manera m\u00e1s consistente, efectiva y eficiente.<\/p>\n Los copilotos de los contact centers aprovechan la IA generativa para brindar soporte din\u00e1mico, preciso y personalizado, yendo m\u00e1s all\u00e1 de respuestas r\u00edgidas y programadas. Esta flexibilidad permite a los copilotos ayudar a los agentes a manejar tareas complejas, mejorar continuamente a trav\u00e9s del aprendizaje continuo y ofrecer soluciones cada vez m\u00e1s precisas y relevantes.<\/p>\n Su capacidad para integrarse en m\u00faltiples plataformas y aplicaciones mejora a\u00fan m\u00e1s su utilidad. Y eso los hace vers\u00e1tiles y eficaces para los agentes del centro de contacto.<\/p>\n Debido a que los agent copilots est\u00e1n integrados con una funcionalidad avanzada de IA, ofrecen asistencia en tiempo real y consciente del contexto. Esto mejora la productividad<\/a> de los agentes al predecir de forma proactiva e integrarse perfectamente con los flujos de trabajo de los usuarios.<\/p>\n Los agent copilots brindan conocimientos y acciones proactivos y utilizan el contexto para personalizar las respuestas seg\u00fan las preferencias individuales. No s\u00f3lo ahorran tiempo, sino que tambi\u00e9n permiten a los agentes humanos ofrecer un servicio m\u00e1s consistente a los clientes.<\/p>\n Los copilots requieren que un humano est\u00e9 presente para revisar y aprobar su trabajo, lo que reduce significativamente el riesgo de proporcionar informaci\u00f3n incorrecta. Tambi\u00e9n puede utilizar un bot de cumplimiento para monitorear y garantizar la precisi\u00f3n.<\/p>\n Por ejemplo, cuando un cliente llama con una pregunta sobre c\u00f3mo hacer algo con un producto, incluso un agente nuevo con experiencia limitada puede ayudar eficazmente con un copilot. El agent copilot comprende con precisi\u00f3n la intenci\u00f3n del cliente y tiene acceso a la informaci\u00f3n m\u00e1s reciente de la base de conocimientos completa.<\/p>\n A continuaci\u00f3n se muestran algunas formas en que los agent copilots y los humanos trabajan juntos para beneficiar al contact center.<\/p>\n Cuando un agente atiende la llamada de un cliente, se espera que tome notas a lo largo de la conversaci\u00f3n, capturando la naturaleza de la consulta y describiendo los siguientes pasos.<\/p>\n Despu\u00e9s de la llamada, los agentes suelen realizar el trabajo posterior a la llamada, iniciando los procesos prometidos y realizando un seguimiento de acuerdo con un flujo de trabajo que puede tardar varios minutos. Este proceso a menudo se basa en la memoria de los detalles del agente y su interpretaci\u00f3n individual.<\/p>\n Los agent copilots agilizan estas tareas al resumir autom\u00e1ticamente la llamada, lo que permite a los agentes humanos concentrarse en la conversaci\u00f3n en lugar de tomar notas. Entiende los flujos de trabajo y las intenciones del cliente, los incorpora al resumen e inicia las acciones adecuadas. Por ejemplo, podr\u00eda recomendar: “Al abrir este caso, siga los pasos X, Y y Z”. M\u00e1s importante a\u00fan, el copilot puede integrarse directamente en el flujo de trabajo, transmitiendo intenciones clave de la conversaci\u00f3n y asesorando al agente sobre cualquier detalle restante necesario para completar el proceso, todo mientras el cliente todav\u00eda est\u00e1 en la l\u00ednea.<\/p>\n Los c\u00f3digos de resumen aplicados al final de una interacci\u00f3n categorizan la naturaleza y el resultado de la llamada. Ayudan a los administradores de empresas a analizar patrones de llamadas, evaluar el desempe\u00f1o de los agentes<\/a> e identificar los problemas m\u00e1s comunes de los clientes. Estos c\u00f3digos tambi\u00e9n ofrecen informaci\u00f3n sobre los motivos frecuentes de contacto, la eficacia de la resoluci\u00f3n de llamadas y las \u00e1reas que necesitan mejorar. Los agentes son responsables de seleccionar estos c\u00f3digos manualmente.<\/p>\n Los administradores de empresas a menudo desean utilizar una amplia gama de c\u00f3digos de resumen, idealmente categorizando a las personas que llaman en cientos de segmentos. Sin embargo, pedirle a un agente humano que examine cientos de opciones al final de una llamada no es pr\u00e1ctico, lo que lleva a que los c\u00f3digos m\u00e1s populares se seleccionen con mayor frecuencia.<\/p>\n Con un agent copilot, los c\u00f3digos de ajuste se pueden seleccionar autom\u00e1ticamente seg\u00fan la comprensi\u00f3n del copilot de la interacci\u00f3n. Esto permite a los administradores utilizar tantos c\u00f3digos como necesiten. El copilot genera una breve lista de los c\u00f3digos m\u00e1s relevantes, o incluso un c\u00f3digo \u00fanico, que el agente humano puede aceptar o ajustar seg\u00fan sea necesario.<\/p>\n Adem\u00e1s de ahorrar tiempo a los agentes humanos, obtener informes m\u00e1s precisos, coherencia y ausencia de sesgos supone un enorme beneficio.<\/p>\n Genesys Cloud\u2122 Agent Copilot<\/a> utiliza capacidades avanzadas de IA para optimizar la siguiente mejor acci\u00f3n<\/a> interpretando con precisi\u00f3n la intenci\u00f3n del usuario y presentando la acci\u00f3n m\u00e1s adecuada al agente. Los administradores pueden definir intenciones utilizando un modelo de comprensi\u00f3n del lenguaje natural (NLU) o describiendo las intenciones manualmente. Luego, un modelo de lenguaje grande asignar\u00e1 estas entradas a las intenciones correspondientes.<\/p>\n Una vez identificada la intenci\u00f3n, los administradores pueden configurarla para desencadenar una variedad de acciones, como ejecutar una acci\u00f3n espec\u00edfica basada en los datos, iniciar un script o formulario, acceder a un art\u00edculo de conocimiento o integrarse con una aplicaci\u00f3n de terceros accesible desde el agente de oficina.<\/p>\n Una ventaja clave del motor Genesys es su capacidad para extraer entidades, lo que nos permite completar previamente la siguiente mejor acci\u00f3n con datos relevantes. Ya sean detalles del cliente o informaci\u00f3n del producto, estos datos enriquecidos mejoran la precisi\u00f3n y eficacia de la siguiente mejor oferta generada por los sistemas impulsados \u200b\u200bpor IA.<\/p>\n Los agent copilots est\u00e1n capacitados con datos comerciales completos, lo que reduce la necesidad de una capacitaci\u00f3n extensa y tradicional para los agentes humanos. En lugar de exigir a los agentes que memoricen grandes cantidades de informaci\u00f3n, los copilots act\u00faan como “administradores de conocimientos”. Ofrecen orientaci\u00f3n y soporte en tiempo real.<\/p>\n Esto permite a los agentes aprender y acceder a la informaci\u00f3n seg\u00fan sea necesario. Adem\u00e1s, agiliza el proceso de aprendizaje y mejora la eficiencia.<\/p>\n Los agent copilots tambi\u00e9n reciben capacitaci\u00f3n sobre los datos \u00fanicos de los clientes de una organizaci\u00f3n, en lugar de los datos generales de Internet. Utilizan conversaciones reales entre la empresa y sus clientes.<\/p>\n A medida que los agentes brindan informaci\u00f3n sobre productos, procesos o inquietudes de los clientes, el copilot aprovecha las transcripciones de estas interacciones para refinar y mejorar continuamente sus modelos, asegurando que brinde un soporte relevante y preciso.<\/p>\n Este enfoque minimiza las alucinaciones al basarse en datos verificados y confiables en lugar de fuentes cuestionables de Internet. Con cientos o miles de interacciones con los clientes a diario, el copilot actualiza y refina continuamente sus conocimientos, garantizando que los agentes accedan a informaci\u00f3n cada vez m\u00e1s precisa y exacta.<\/p>\n Por \u00faltimo, los agent copilots pueden capacitarse utilizando las bases de conocimiento \u00fanicas de una organizaci\u00f3n, que generalmente contienen informaci\u00f3n p\u00fablica y privada completa sobre la empresa y sus productos, incluido su funcionamiento. Imagine transformar toda esta informaci\u00f3n dentro de una base de conocimientos en un centro de contacto copiloto que aumente el soporte de los agentes, ofreciendo acceso instant\u00e1neo a conocimientos detallados y precisos.<\/p>\n Los copilots ofrecen resultados inmediatos, son f\u00e1ciles de implementar y conllevan un riesgo m\u00ednimo. Reducen los tiempos de atenci\u00f3n, lo que permite que menos agentes gestionen m\u00e1s llamadas de forma eficaz. Adem\u00e1s, la evidencia anecd\u00f3tica muestra que los agentes est\u00e1n muy satisfechos con el aumento de rendimiento que reciben del apoyo del copiloto.<\/p>\n Si su soluci\u00f3n actual para ayudar a los agentes humanos no es suficiente, considere cambiar a una plataforma con capacidades de copiloto integradas. Con Genesys Cloud, puede maximizar el poder de la IA<\/a> a trav\u00e9s de una plataforma de orquestaci\u00f3n de experiencias perfectamente integrada, mejorando tanto el rendimiento de los agentes como la experiencia del cliente.<\/p>\nLas ventajas de los Agent Copilots<\/h2>\n
Agiliza el trabajo post-llamada<\/h3>\n
C\u00f3digos de resumen m\u00e1s consistentes y precisos<\/h3>\n
Recomendar las siguientes mejores acciones<\/h3>\n
Consideraciones de capacitaci\u00f3n para agent copilots<\/h2>\n
El siguiente paso l\u00f3gico para los copilots de los Contact Centers<\/h2>\n