Terrill Dicki
07 de septiembre de 2024 08:10
Las herramientas de servicio al cliente impulsadas por inteligencia artificial están transformando las industrias al mejorar la productividad de los agentes, automatizar las interacciones y mejorar la satisfacción del cliente.
Los departamentos de atención al cliente de diversas industrias recurren cada vez más a soluciones de software basadas en IA para abordar el aumento de los volúmenes de llamadas, las altas tasas de rotación de agentes y las cambiantes expectativas de los clientes. Según el blog de NVIDIA, estas soluciones están diseñadas para aumentar la productividad de los agentes, automatizar las interacciones y recopilar información para optimizar las operaciones.
Beneficios de la IA en la atención al cliente
Al implementar estratégicamente la IA, las empresas pueden transformar las interacciones con los clientes a través de la resolución intuitiva de problemas, lo que genera una mayor eficiencia operativa y una mayor satisfacción del cliente. Las herramientas de IA aprovechan los datos de los clientes de las interacciones de soporte, las preguntas frecuentes y otros recursos empresariales para brindar un servicio personalizado y un soporte proactivo. Las tecnologías de IA generativa personalizables y de código abierto, como los modelos de lenguaje grandes (LLM) y la generación aumentada por recuperación (RAG), están acelerando la implementación de la IA de servicio al cliente en todas las industrias.
Según McKinsey, más del 80 % de los ejecutivos de atención al cliente ya están invirtiendo en IA o planean hacerlo pronto. Estas soluciones de IA ayudan a automatizar los tickets de soporte técnico, crear herramientas de autoservicio efectivas y brindar asistencia a los agentes de servicio al cliente con asistentes de IA, lo que reduce significativamente los costos operativos y mejora las experiencias de los clientes.
Desarrollo de una IA eficaz para el servicio al cliente
Para lograr interacciones satisfactorias en tiempo real, el software de servicio al cliente basado en IA debe brindar respuestas precisas, rápidas y relevantes. Los modelos básicos de código abierto pueden acelerar el desarrollo de la IA, lo que permite a los desarrolladores adaptar y mejorar los modelos de aprendizaje automático previamente entrenados. Los marcos RAG conectan los LLM de propósito general con bases de conocimiento patentadas, adaptando las respuestas a las consultas de los clientes.
Los procesos con intervención humana son fundamentales tanto para el entrenamiento de la IA como para las implementaciones en vivo. Los revisores humanos evalúan las respuestas de la IA y brindan comentarios, lo que garantiza la imparcialidad, la precisión y la seguridad. En producción, cuando la IA no puede resolver una pregunta de un cliente, debe dirigir la llamada a los equipos de soporte humanos, lo que garantiza una interacción eficiente y empática con el cliente.
ROI de la inteligencia artificial en el servicio de atención al cliente
El retorno de la inversión (ROI) de la IA en el servicio de atención al cliente se mide principalmente por las ganancias de eficiencia y las reducciones de costos. Las empresas pueden hacer un seguimiento de indicadores clave como la reducción de los tiempos de respuesta, la disminución de los costos operativos, la mejora de las puntuaciones de satisfacción del cliente y el crecimiento de los ingresos gracias a los servicios mejorados con IA. Los períodos piloto, en los que una parte del tráfico del centro de llamadas se redirige a soluciones de IA, pueden ayudar a recopilar datos concretos sobre las mejoras de rendimiento y los ahorros de costos.
Aplicaciones industriales
Los minoristas, los proveedores de telecomunicaciones, las instituciones financieras y los centros de atención médica se encuentran entre las industrias que aprovechan la IA para mejorar el servicio al cliente. Los minoristas utilizan la IA conversacional para gestionar las solicitudes de los clientes en todos los canales, mientras que los proveedores de telecomunicaciones automatizan la resolución de problemas de la red. Las instituciones financieras emplean asistentes virtuales de IA para gestionar consultas y detectar fraudes, y los centros de atención médica utilizan la IA para abordar la escasez de personal y mejorar la atención al paciente.
Por ejemplo, CP All, el operador de las tiendas 7-Eleven en Tailandia, implementó chatbots de IA conversacionales para manejar las consultas del centro de llamadas, reduciendo la carga de llamadas de los agentes humanos en un 60 %. Infosys desarrolló un chatbot de IA para socios de telecomunicaciones, logrando una tasa de precisión del 90 % y reduciendo significativamente los tiempos de resolución de la red. El banco digital europeo Bunq utiliza IA para identificar fraudes más rápido y mejorar la atención al cliente, mientras que el agente de atención médica con IA generativa de Hippocratic AI ayuda a los profesionales médicos con tareas rutinarias.
Conclusión
Al integrar la IA en las interacciones de servicio al cliente, las empresas pueden ofrecer un servicio más personalizado, eficiente y rápido, lo que establece nuevos estándares para las experiencias de soporte omnicanal. NVIDIA ofrece un conjunto de herramientas y tecnologías, como los microservicios NVIDIA NIM y NVIDIA AI Enterprise, para ayudar a las empresas a desarrollar e implementar soluciones de IA de servicio al cliente eficaces.
Para obtener información más detallada, visita el blog de NVIDIA.
Fuente de la imagen: Shutterstock
