Desde que OpenAI lanzó ChatGPT hace casi un año, empresas de todas las industrias han comenzado a explorar cómo la IA generativa puede mejorar la eficiencia y la efectividad de su oferta de experiencia al cliente. Si bien la automatización y otras tecnologías han evolucionado para respaldar las interacciones con los clientes, la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM) representan un avance significativo.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que puede procesar vastas cantidades de datos para crear una salida completamente nueva. Está diseñada para generar contenido, como texto, imágenes, música o incluso videos. Lo hace aprendiendo de grandes conjuntos de datos de contenido existente y luego utilizando ese conocimiento para crear contenido nuevo y original.
¿Por qué usar la IA generativa en el servicio al cliente?
Los clientes encontraban frustrantes las interacciones de bot a humano, por lo que los ejecutivos de negocios se resistieron a implementar soluciones de automatización en el pasado. Con los bots de primera generación basados en reglas y poco precisos, esta era una preocupación válida. Pero la tecnología ha avanzado significativamente desde entonces.
La mayor capacidad de los chatbots de IA generativa para interactuar con humanos de manera simple y natural hace que el uso de esta tecnología en un entorno de atención al cliente sea una elección obvia. La IA generativa proporciona un soporte más rápido y mejor, desde mejorar la experiencia conversacional hasta ayudar a los agentes con respuestas sugeridas.
Cómo usar la IA generativa en el servicio al cliente
La IA generativa se puede utilizar en el servicio al cliente para mejorar varios aspectos de la experiencia del cliente. Veamos cinco ejemplos.
- Chatbots automatizados: la IA generativa puede alimentar chatbots que pueden manejar consultas de rutina de los clientes y proporcionar respuestas rápidas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Estos chatbots pueden comprender el lenguaje natural y generar respuestas similares a las humanas a preguntas comunes, ayudando a los clientes a encontrar información o resolver problemas sin intervención humana.
- Respuestas personalizadas: la IA generativa puede analizar los datos de los clientes para personalizar respuestas. Por ejemplo, puede generar respuestas adaptadas al historial de compras, preferencias o interacciones anteriores de un cliente, haciendo que el cliente se sienta escuchado y valorado.
- Soporte multilingüe: la IA generativa se puede entrenar para comprender y responder en varios idiomas, lo que permite a las empresas brindar soporte al cliente a una audiencia global sin necesidad de un gran equipo de agentes multilingües.
- Respuestas por correo electrónico: los sistemas de respuesta por correo electrónico impulsados por IA pueden generar respuestas de correo electrónico personalizadas para las consultas de los clientes. Esto es particularmente útil para manejar un alto volumen de correos electrónicos de clientes de manera eficiente.
- Control de calidad: la IA se puede utilizar para revisar y sugerir mejoras en las respuestas de servicio al cliente generadas por agentes humanos. Esto puede ayudar a mantener la consistencia y la calidad en las interacciones con los clientes.
Conclusión
Si bien el resultado general de dar la bienvenida a la IA generativa a la nueva era del servicio al cliente es positivo, es esencial asegurarse de que las respuestas generadas por la IA sean éticas y estén alineadas con los valores y las pautas de su empresa.
Es igualmente importante comprender que, aunque la IA puede manejar muchas tareas, aún es necesario contar con agentes humanos disponibles para interacciones complejas o sensibles con los clientes.
Y por último, debemos entender que, como cualquier otra tecnología, la IA generativa requiere un mantenimiento continuo, por lo que es importante actualizar y capacitar regularmente sus sistemas de IA para mejorar su precisión y relevancia en las interacciones con los clientes.
La IA generativa tiene el potencial de mejorar significativamente el servicio al cliente al proporcionar soporte eficiente, consistente y personalizado. Sin embargo, debe utilizarse de manera reflexiva y en conjunto con agentes humanos para brindar la mejor experiencia posible al cliente.
