Desde que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022, las empresas han empezado a ver la atención al cliente desde un nuevo prisma. Ahora, con GPT-4 a la cabeza, ha cambiado la forma en que las empresas prestan servicio al cliente, ofreciendo respuestas sorprendentemente humanas.
De acuerdo con Sprinklr (NYSE: CXM), la plataforma unificada de gestión de la experiencia del cliente (Unified-CXM), en el servicio de atención al cliente esta capacidad se traduce en chatbots y agentes virtuales capaces de comprender y responder a las consultas de los clientes con precisión muy alta. La IA generativa en el servicio de atención al cliente también puede mejorar la personalización del servicio, la resolución de problemas complejos y el análisis de opiniones. Y para aplicarla de manera eficiente, la compañía aconseja seguir estos 7 pasos concretos:
- Define lo que necesitas conseguir: Empieza por trazar un plan de tus objetivos empresariales. Selecciona los KPI adecuados, como el tiempo de respuesta al cliente, los índices de satisfacción del cliente o las tasas de finalización del autoservicio, para realizar un seguimiento de los progresos. Establece un calendario de pruebas para implantar y evaluar el sistema de IA, incluyendo hitos y puntos de revisión. Finalmente, investiga y compara tus objetivos con los estándares del sector.
- Recopila y analiza datos de atención al cliente: Tus datos actuales de atención al cliente son un mar de información. No sólo revelan el qué, sino también el cómo de las interacciones con los clientes. Profundiza en tus registros de servicio para conocer las consultas más habituales y los tiempos de respuesta. Analiza las opiniones de los clientes para identificar los puntos débiles. Y entrevista a tu equipo de asistencia para conocer de primera mano los problemas más frecuentes de los clientes.
- Elige la herramienta de IA adecuada: Seleccionar la herramienta de IA adecuada es como encontrar un miembro clave para tu equipo. Tu IA generativa debe tener en cuenta el pulso único de tu empresa. Evalúa si las soluciones de IA prediseñadas de las principales plataformas se ajustan a tus necesidades o si es más adecuada una API personalizada. Valora las capacidades de integración con tu software actual de atención al cliente. En resumen, elige una solución de IA que pueda escalar con tu empresa, gestionando datos y complejidad crecientes con el tiempo.
- Carga y clasifica conjuntos de datos: Para proporcionar una base de entrenamiento sólida para tu IA, recopila datos de diversas interacciones con los clientes, incluidos registros de chat, intercambios de correo electrónico y transcripciones de llamadas. Categoriza los datos para contextualizarlos en categorías como resolución de reclamaciones, consultas sobre productos o preguntas sobre facturación. Y elimina de los datos la información de identificación personal para mantener la privacidad del cliente y cumplir la normativa de protección de datos.
- Programa y entrena modelos de IA: Elige un modelo de red neuronal adecuado, como un transformador o una red neuronal recurrente, para el entrenamiento básico de su IA. Incluye una serie de estilos de interacción en los datos de entrenamiento para preparar a la IA para diferentes temperamentos de clientes y tipos de consultas. Realiza varias rondas de entrenamiento, incorporando progresivamente conjuntos de datos más complejos y variados. Y prueba continuamente el modelo de IA con datos nuevos y desconocidos para evaluar su comprensión y precisión de respuesta.
- Prueba y perfecciona: Despliega la IA generativa en el servicio de atención al cliente a un grupo de control de agentes de soporte interno o a un segmento limitado de clientes. Y vigila de cerca las métricas de rendimiento. ¿Son rápidos los tiempos de respuesta? ¿Es precisa la información? Tendrás que supervisar rigurosamente estos aspectos y las métricas de tu centro de contacto.
- Implementa y busca feedback: La implantación de la IA generativa en el servicio de atención al cliente no es el final, sino el principio de un viaje continuo. Se riguroso en tus esfuerzos por obtener comentarios concretos sobre el rendimiento de tus usuarios, buscando además opiniones a través de encuestas a los clientes. Para darle sentido a todo, utiliza el análisis de las conversaciones para sacar a la luz sentimientos no declarados pero que marcan tendencia en torno al rendimiento de tu IA en el discurso del cliente.
En opinión de Luis Miguel Alcedo, Country Manager, Sprinkr Iberia, “Aunque la IA promete posibilidades apasionantes, las empresas deben permanecer atentas. Es necesario equilibrar la IA generativa en el servicio de atención al cliente con una supervisión cuidadosa, asegurándose de que las respuestas sean precisas, imparciales y sigan la normativa y directivas de la empresa”.
