Para las empresas, no cabe duda, que la integración de la IA ha supuesto una revolución en la parte de gestión de Cliente. Cada vez más sectores incluyen agentes en CX, un ejemplo de solución que tenemos en Telefónica Empresas está en el sector salud, donde introducimos agentes IA para que las interacciones médico-paciente en consulta puedan hacerse sin la barrera del PC. El médico pone toda su atención en el paciente y es el agente de IA quien transcribe a la historia clínica el diagnóstico y el procedimiento que elabora el médico. Pero tenemos muchos sectores; en ecommerce se introducen agentes de IA para solventar dudas con stocks, el sector de la banca los utiliza para posibles dudas sobre transacciones y fraudes y así un largo etcétera.
En cualquiera de los casos debemos tener en cuenta que añadir un agente IA no es simplemente crear un chatbot con IA que solo responde preguntas, sino que hay que generar experiencias útiles y fluidas. Y estos agentes de IA no sustituyen a los humanos, sino que su labor es potenciar a los humanos expertos en dar una óptima experiencia de cliente.
Uno de los elementos clave para que un agente de IA sea útil es el acceso a la información y la correcta selección de esta. No hay nada más desesperante para un cliente que le vayan transfiriendo de agente en agente teniendo que repetir lo mismo una y otra vez porque no se conserva el contexto.
En agentes IA se trabaja con variables: contenedores que almacenan diferentes tipos de información relevante para la interacción.
Podemos distinguir 3 tipos:
- Variables de usuario: con datos específicos del usuario en cuestión
- Variables de la sesión: con información temporal solo útil para esa sesión
- Variables globales: Se aplican a toda la interacción con el usuario y debe ir utilizándose en cada contacto con el cliente.
Para un flujo óptimo de integración soporte IA-soporte humano hay que tener en cuenta varios factores:
Definir claramente los criterios de cambio desde soporte con IA a soporte Humano. ¿En qué deben estar basados?
Por una parte, en la complejidad de la tarea y la capacidad de la IA para llevarlo a cabo y por otra en la carga emocional: se debe poder identificar señales de necesidad de escalado por parte de los clientes: repetición de la consulta, palabras malsonantes, urgencias críticas, apelación a un humano…
- Tener una herramienta de ticketing para este escalado de soporte IA-humano: tener definidos los procesos que va a conllevar ese escalado a un humano y cómo va a ser esa transición.
- Actualizar las métricas: a parte de las métricas habituales de CX (tasa de abandono, satisfacción, tasa resolución al primer contacto…) hay que añadir KPIs nuevos como:
- La Tasa de transferencia a agente humano: Cuanta autonomía tiene el agente para las tareas encomendadas
- Precisión de la intención: Cuanta fiabilidad tiene el agente en entender la intención del cliente y adaptar las respuestas para que sean precisas a lo que necesita.
Por concluir, hay que mencionar que se trata de tener un equilibrio entre reducción de costes y mejora de experiencia de cliente, nunca se debe forzar una automatización ya que no todos los problemas pueden resolverse con IA.
