Reinventar la experiencia del cliente con IA conversacional

Así pues, la mejora de la experiencia del cliente se ha convertido en la prioridad número uno para las organizaciones de todo el mundo; y para cumplir con este objetivo, muchas empresas están recurriendo a los chatbots como primera línea de respuesta en las comunicaciones con los clientes.

Dado el ritmo acelerado de nuestras vidas y el desarrollo tecnológico, los clientes esperan nada menos que servicios instantáneos y altamente personalizados. Casi todas las interacciones de estos clientes con las empresas son digitales, y esperan que sus consultas y preocupaciones sean atendidas de forma inmediata y sin complicaciones.

Priyanka Roy, Product Consultant en ManageEngine.

Los grandes negocios se construyen sobre la base de las grandes relaciones que construyen con sus clientes y para que así sea se tienen que basar en la responsabilidad y la transparencia. Por lo tanto, mantener un canal de comunicación constante con su mercado es de suma importancia. Sin embargo, proporcionar un servicio de atención al cliente las 24 horas del día puede ser un proceso que requiere muchos recursos.

Los avances en el procesamiento del lenguaje natural y las tecnologías de reconocimiento del habla han dado lugar a chatbots que pueden analizar cantidades masivas de texto y aprender las mejores formas de mejorar las operaciones de servicio al cliente. Además de la fuerza de sus características, los chatbots también son conocidos por su adaptabilidad. Pueden integrarse fácilmente en las aplicaciones de mensajería populares en las que la gente pasa gran parte de su tiempo.

Estos asistentes conversacionales pueden utilizarse en casi todos los aspectos del proceso de gestión de las relaciones con los clientes. Pueden actuar como asistentes personales, disponibles a su entera disposición. También pueden ayudar a los clientes a resolver problemas, proporcionar guías de información de autoayuda, permitiendo así a los equipos de cara al cliente priorizar y atender las preocupaciones más urgentes, mientras que los usuarios con problemas menos urgentes son ayudados por el propio asistente virtual.

Aunque los chatbots pueden interactuar directamente con los clientes, estos asistentes virtuales también pueden ser de inmenso valor para los agentes de servicio al cliente. Además de manejar una parte de la carga de trabajo de un equipo de atención al cliente sobrecargado, los asistentes de IA pueden ayudar a los agentes proporcionando toda la información necesaria que necesitan antes de tener que llegar al cliente directamente. Pueden actuar como la primera línea de defensa en los servicios de atención al cliente, capturando información crítica y reduciendo el tiempo necesario para iniciar el proceso requerido.

Los chatbots pueden ayudar aún más a los agentes no sólo sugiriendo acciones específicas después de que se haya planteado un problema, sino también anticipándose a las necesidades del cliente aprendiendo de los historiales de chat anteriores, las preferencias y el contexto proporcionado.

Los asistentes virtuales bien diseñados también pueden asignar las consultas y los problemas de los clientes a los agentes con las aptitudes adecuadas. Esto no sólo ayuda a optimizar el tiempo de manejo de los agentes, sino que también minimiza la posibilidad de eventos de escalada y mejora las tasas de resolución en la primera llamada.

A principios de este año, Gartner predijo que para el 2022, el 70% de las interacciones de los clientes implicarán aplicaciones de aprendizaje automático, robots de chat y plataformas de mensajería móvil. Los asistentes de inteligencia artificial conversacional están aquí para quedarse. Entonces, ¿qué le depara el futuro a la evolución de estos chatbots?

La mayoría de los chatbots actuales están construidos con sistemas basados en reglas, combinados con habilidades de procesamiento de lenguaje natural. La falibilidad de muchos de estos asistentes virtuales radica en que, si el cliente no proporciona un mensaje claro con una intención específica, el chatbot no podrá proporcionar la información requerida. La capacidad de procesamiento del lenguaje natural da a los chatbots la posibilidad de procesar el texto en el momento, identificar las entidades nombradas y la intención general que contiene la consulta, siempre que sigan una pauta específica. Aquí es donde entran en juego los modelos de lenguaje.

Los modelos lingüísticos llevan el procesamiento del lenguaje natural un paso más allá al incorporar la comprensión contextual, conocida como comprensión del lenguaje natural. Los modelos lingüísticos no sólo identifican el significado de las palabras individuales, sino que también comprenden el contexto que las rodea. Así, cuando se enfrenta a una consulta sin precedentes, el chatbot puede seguir procesando el significado contextual de la frase y presentar la respuesta más probable.

Así pues, los asistentes virtuales basados en el lenguaje natural pueden mantener conversaciones con los clientes siguiendo el contexto. Se están realizando muchas investigaciones para que los bots suenen más como humanos, incluyendo investigaciones sobre la mezcla de códigos (mezcla de dos idiomas durante la conversación) y la evaluación del sentimiento del humano que interactúa y responde adecuadamente.

Estos métodos de aprendizaje profundo han dado lugar a muchos modelos de lenguaje, como el GPT-3, que puede producir un texto cada vez más parecido al humano. El futuro de la IA conversacional se muestra así inmensamente prometedor, con más innovaciones en el campo que la convierten en una causa digna de inversión.