Cómo utilizar inteligentemente la IA generativa en el servicio al cliente

La IA generativa, la tecnología avanzada detrás de ChatGPT, Bard de Google, DALL-E, MidJourney y una lista cada vez mayor de herramientas impulsadas por IA, ha conquistado el mundo. Y bastante literalmente.

Con su capacidad para replicar respuestas similares a las humanas, la IA de generación es el próximo gran avance para las empresas que buscan mejorar la experiencia del cliente. Las herramientas de servicio al cliente basadas en Gen AI pueden responder rápidamente a las consultas de los clientes, brindar recomendaciones personalizadas e incluso generar contenido para las redes sociales.

Un gran ejemplo de esta tecnología pionera es el asistente de chatbot recientemente lanzado por G2, Monty, construido sobre OpenAI y el conjunto de datos propios de G2. Es el primer recomendador de software comercial impulsado por IA que guía a los usuarios a buscar las soluciones de software ideales para sus necesidades comerciales únicas.

Las herramientas de servicio y soporte de IA de generación similar a Monty reducen significativamente el tiempo de respuesta y mejoran la calidad de la respuesta, lo que se traduce en una mejor experiencia del cliente. Son expertos en el manejo simultáneo de consultas recurrentes de los clientes, lo que libera a los agentes de soporte humano para que se concentren en problemas más estratégicos y complejos.

Sin embargo, la implementación de gen AI en el servicio al cliente conlleva su propio conjunto de desafíos. Uno de los mayores desafíos es entrenar los modelos de IA en diferentes conjuntos de datos para evitar sesgos o inexactitudes. La IA también debe cumplir con los estándares éticos y no comprometer la privacidad y la seguridad.

Este artículo analiza cómo la IA de generación tiene un tremendo potencial en el servicio al cliente y cómo las empresas pueden beneficiarse de su implementación ética.

Gracias a la aceleración del interés y la inversión en empresas de generación de IA, se espera que la valoración de mercado de este sector alcance los 42 600 millones de USD a nivel mundial en 2023.

¿Por qué utilizar la IA generativa en la atención al cliente?

Los líderes empresariales se resistieron a implementar soluciones de automatización en el pasado porque los clientes encontraban frustrantes las interacciones entre bots y humanos. Esta era una preocupación legítima con los bots de primera generación torpes y basados ​​en reglas. Pero la tecnología ha recorrido un largo camino desde entonces.

La capacidad avanzada de los chatbots Gen AI para conversar con humanos de manera simple y natural hace que usar esta tecnología en un entorno orientado al cliente sea una obviedad. Desde mejorar la experiencia conversacional hasta ayudar a los agentes con respuestas sugeridas, la IA generativa brinda un soporte mejor y más rápido.

Cómo utilizar la IA generativa en la atención al cliente

La IA generativa integrada en una estrategia más amplia de automatización o CX puede ayudarlo a brindar un soporte más rápido y mejor. Así es cómo.

Crea conversaciones más naturales

Agregar una capa de IA de generación a las conversaciones de chat automatizadas le permite a su bot de soporte enviar respuestas más naturales. Esto le evita crear flujos de diálogo para saludos, despedidas y otras conversaciones.

Obtenga información actualizada de sus páginas web

En lugar de actualizar manualmente los flujos de conversación o verificar su base de conocimientos, el software de IA generativa puede proporcionar instantáneamente esa información a los clientes. El software accede a la información más actualizada examinando su centro de ayuda, las páginas de preguntas frecuentes, la base de conocimientos y otras páginas de la empresa. Luego, esta información se transmite a los clientes automáticamente sin necesidad de capacitación adicional.

Supongamos que un cliente desea actualizar la dirección de envío que figura en su cuenta. Cuando le pida una respuesta a su solución gen AI, buscará en sus artículos de ayuda para encontrar la respuesta correcta. En lugar de dirigir a los clientes al artículo, el bot consolida la información requerida. Envía instrucciones precisas directamente al cliente sobre cómo editar su dirección, resolviendo su consulta de inmediato sin ida y vuelta.

Tickets de soporte de estructura

Gen AI funciona mejor al estructurar, resumir y autocompletar tickets. Esto no solo ayuda a su equipo de soporte a resolver las consultas de los clientes más rápido, sino que también les permite concentrarse en un trabajo más crítico y estratégico.

Los modelos Gen AI pueden incluso analizar el sentimiento del mensaje y categorizar los tickets. Es fácil trabajar con los tickets de soporte categorizados, lo que le permite enviar respuestas personalizadas y priorizar tickets.

Usar respuestas sugeridas

Los agentes de soporte pueden generar una solución de IA de generación para convertir las respuestas fácticas a las consultas de los clientes en un tono específico. Recuerdan el contexto de mensajes anteriores y regeneran respuestas basadas en nuevas entradas.

Generar datos de entrenamiento

Gen AI acelera las tareas analíticas y creativas en torno a la capacitación y el mantenimiento de bots impulsados ​​por IA. Esto ayuda a los administradores de automatización, diseñadores de conversaciones y creadores de bots a trabajar de manera más eficiente, lo que permite a las organizaciones obtener más valor de la automatización más rápido.

¿No tiene tiempo para averiguar todas las formas en que un cliente podría solicitar una devolución? En lugar de crear manualmente estos datos de entrenamiento para modelos basados ​​en la intención, puede pedirle a su solución gen AI que los genere.

Proporcione ejemplos de flujos de conversación

Incluso los mejores escritores a veces chocan contra una pared. En tal caso, Gen AI puede ayudar a romper el bloqueo del escritor y fomentar la creatividad mediante la creación de plantillas de respuesta para sus escritores. Los escritores pueden usar los flujos de ejemplo como inspiración para flujos de diálogo de lluvia de ideas.

Los desafíos de usar IA generativa en el servicio al cliente

La IA generativa es relativamente nueva. Y como con cada nuevo desarrollo, tiene algunas peculiaridades que resolver. Pero es posible combinar las capacidades de Gen AI con la automatización de la atención al cliente si aborda y mitiga los siguientes riesgos y desafíos.

Exactitud

La impresionante fluidez de los modelos Gen AI proviene de la gran cantidad de datos en los que están entrenados. Pero el uso de un conjunto de datos tan amplio y sin restricciones puede generar problemas de precisión, como a veces ocurre con ChatGPT.

Según el aviso que proporcione, los modelos generativos de IA se basan en sus datos de entrenamiento para ofrecer su mejor estimación de lo que desea escuchar. Desafortunadamente, es posible que estas estimaciones no tengan en cuenta los hechos.

Los clientes que se comunican con su equipo de soporte quieren respuestas precisas para resolver sus problemas específicos lo más rápido posible. Es por eso que conectar la IA generativa directamente a su pila de tecnología y dejarla suelta no es una buena idea. Entonces, ¿cómo puede asegurarse de que las conversaciones generativas habilitadas para IA no se descarrilen?

No desea que su modelo de IA invente hechos cuando los datos en los que se entrena no contienen información sobre la pregunta específica realizada o contiene información contradictoria o irrelevante. ¿La solución? Creación de un sistema para remodelar el modelo de IA.

La configuración de estas medidas de seguridad evitará que el bot envíe respuestas no autorizadas o presente un tema no relacionado.

Uso de recursos

Los bots Gen AI requieren grandes conjuntos de datos para entrenar. Esto hace que mantenerlos requiera muchos recursos y sea técnicamente desafiante.

Puede alojar su propio modelo, pero los costos de funcionamiento pueden acumularse rápidamente. Además, muchos proveedores de la nube no pueden ofrecer el espacio de almacenamiento que estos modelos necesitan para funcionar sin problemas.

Esto puede causar problemas de latencia, donde el modelo tarda más en procesar la información y retrasa los tiempos de respuesta. Con el 90 % de los clientes declarando que las respuestas instantáneas son esenciales, la velocidad de respuesta puede hacer o deshacer la experiencia del cliente.

El uso de un modelo de lenguaje de tamaño razonable es clave para reducir el uso de recursos. Los modelos de lenguaje más pequeños pueden producir resultados impresionantes con los datos de entrenamiento correctos. No agotan sus recursos y son una solución perfecta en un entorno controlado.

“Para ver los mejores resultados con la IA generativa, debemos pensar en la IA en la atención al cliente no solo como una red neuronal, sino como un cerebro completo, donde diferentes partes del cerebro manejan diferentes tareas”.

Jaakko Pasanen
Director científico y experto en IA de Ultimate

En lugar de depender por completo de los modelos de IA de gran generación para manejar las tareas de automatización de atención al cliente, utilícelos como parte de una solución de automatización más amplia.

Sea inteligente y cauteloso al implementar gen AI en su negocio

La IA generativa es sin duda poderosa. Sin embargo, dado que es nuevo y presenta muchos desafíos y riesgos, debe tener cuidado al usarlo en un entorno orientado al cliente. En lugar de considerar la IA de generación como una panacea que resolverá todos los problemas de soporte, utilícela como parte de un sistema de automatización más amplio.

A pesar de los desafíos, la IA de generación tiene muchos beneficios para el servicio al cliente. Y a medida que madure, encontrará casos de uso nuevos y más avanzados y una mejor manera de implementarlo en su pila tecnológica.

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