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En el servicio al cliente con IA, se requiere supervisión humana
La IA aplicada al servicio al cliente debe estar enfocada en resolver problemas sencillos, para dejar que los agentes humanos se encarguen de los temas más complejos y con matices, aconseja Freshworks.
Con la evolución del servicio al cliente, hoy los clientes esperan una respuesta instantánea y una experiencia de primera calidad, independientemente de la industria, el producto, el precio o el canal de comunicación. Según un informe de PwC, 73 % de los consumidores consideran la experiencia del cliente como un factor importante en su decisión de compra, y 32 % abandonaría una marca tras una sola mala experiencia.
Sin embargo, a pesar de los beneficios de la adopción de tecnologías y otras herramientas impulsadas por IA, aún hay un amplio camino por recorrer en materia de servicio al cliente y fidelización de los consumidores.
Willian Pimentel, gerente general para América Latina en la empresa de software empresarial Freshworks, afirma que el futuro del servicio al cliente es más brillante que nunca, pero requiere que los líderes del servicio piensen sistemáticamente sobre cómo, cuándo y dónde aplicar la IA para mejorar la experiencia.
“El aumento de las expectativas de los clientes, que esperan un servicio eficiente y sin interrupciones –similar al que ofrecen empresas como Amazon–, ha hecho que la calidad de la experiencia del cliente sea baja, en un momento de enormes mejoras. Los clientes quieren tener todo a su alcance y esperan un contacto mínimo, por lo que las empresas deben adoptar nuevas herramientas para satisfacer estas expectativas”, afirma Pimentel.
Sin embargo, a pesar de la disponibilidad de excelentes herramientas, diseñadas específicamente para la experiencia del cliente, muchas empresas siguen cometiendo errores. “Un problema importante es que algunas empresas han estado aplicando la IA como una solución general, sin clasificar adecuadamente entre problemas simples y complejos”, explica el ejecutivo.
Este enfoque suele dar lugar a malas experiencias para los clientes, dice Pimentel. “Un ejemplo es cuando la IA se aplica de forma indiscriminada; puede gestionar bien las llamadas iniciales, pero no solucionar problemas más complejos. Los clientes acaban frustrados cuando sus problemas se canalizan de forma incorrecta o cuando las soluciones de IA son insuficientes”, indica.
Para el ejecutivo, es fundamental aplicar la IA de forma sistemática, comenzando por los problemas más sencillos y abordando gradualmente los más complejos. “La IA puede realizar excelentes análisis y comprender rápidamente los problemas de los clientes, pero cuando se equivoca, puede equivocarse mucho. Por lo tanto, la supervisión humana es necesaria para garantizar que las soluciones de IA sean precisas y emocionalmente inteligentes”, señala. Esto significa permitir que la IA se ocupe de los problemas sencillos, mientras que los agentes humanos se encargan de los problemas más complejos y con más matices.
Para no quedarse atrás con el servicio al cliente, las empresas deben comprender primero sus desafíos específicos. “Las empresas de SaaS más nuevas pueden enfrentar problemas complejos que requieren un manejo cuidadoso. La IA generativa puede ayudar a construir rápidamente un sólido repositorio de conocimientos, y establecer un sistema de clasificación eficaz mediante IA. Esto significa categorizar los problemas en función de su complejidad, y garantizar que los problemas más simples se resuelvan rápidamente, mientras que los más complejos se marcan para la intervención humana”, resalta.
Así mismo, el gerente general para América Latina en Freshworks resalta que se deben implementar políticas y procedimientos claros. “En un entorno B2C, esto es esencial para que los sistemas de IA brinden un soporte eficaz. Por ejemplo, la IA puede manejar problemas sencillos siguiendo protocolos predefinidos, pero los agentes humanos deben intervenir cuando la IA encuentra problemas más matizados”, concluye.