Algunos métodos para combinar IA y humanos en Contact Centers

Las empresas prueban y adoptan escenarios avanzados de combinación de la Inteligencia Artificial con los humanos.

Por ejemplo, el bot continúa siendo el primer punto de contacto para el cliente. No obstante, si la Inteligencia Artificial se confunde, un supervisor humano ayuda al bot a retomar el curso. Un agente humano puede revisar la transcripción, y establecer la conversación en el camino correcto. Luego, el bot continúa sin que el cliente sepa que un humano estaba al tanto. Veamos algunos métodos para combinar IA con los humanos en Contact Centers:

Automatización de procesos humanos

Esta forma de combinar ofertas con un obstáculo frecuente en muchas empresas: la dificultad de acceder a los sistemas de fondo. Cuando esto ocurre, la IA conversacional supera las capacidades de las API de la compañía, es decir, el bot comprende la intención pero no puede acceder al sistema empresarial necesario para automatizar esa intención. En esta situación, el bot puede pedirle a un agente humano que busque la información y ejecute la transacción, lo que el agente puede hacer al iniciar sesión en las diversas aplicaciones empresariales y cortar y pegar datos entre ellas. Esta técnica puede ser una medida provisional mientras la empresa implementa RPA (automatización de procesos robóticos) o API. El beneficio es que los clientes aprenden a confiar en la automatización sin exponerse al trabajo detrás de escena para superar las limitaciones del backend.

Delegación de Bot

Algunos prefieren un modelo de soporte táctil que se centre en agentes humanos en lugar de bots como la interfaz principal para los consumidores. Bajo este enfoque, el agente humano puede beneficiarse delegando ciertas tareas de rutina al bot, como recopilar información estructurada (registro de cuenta, cambio de dirección, detalles de la tarjeta de crédito) o presentar contenido uniforme (detalles del producto, términos y condiciones, divulgaciones regulatorias). Un beneficio es que la información confidencial (como la seguridad social o los números de tarjeta de crédito) se puede transmitir directamente a los sistemas de fondo sin pasar por el agente. Otro beneficio es garantizar el cumplimiento presentando información curada, coherente y auditable. En todos estos casos, el agente invoca un bot que impulsa la conversación para la tarea especificada. Sin embargo, el agente permanece en control y puede hacerse cargo de la interacción en cualquier momento.

Aumento de agente

Cuando un cliente interactúa directamente con un agente humano, la inteligencia artificial se puede utilizar para mejorar la efectividad y la productividad del agente. Un bot escucha la conversación y genera una respuesta sugerida al agente en tiempo real. La tecnología de red neuronal es similar a la utilizada en algunos chatbots de dominio abierto experimentales que pueden conversar con los usuarios sobre cualquier tema para divertirse y entretenerse. En el servicio al cliente, los modelos de conversación neuronales no están listos para las interacciones directas con el cliente debido a los riesgos de respuestas no certificadas y la falta de explicabilidad o transparencia.

Sin embargo, la tecnología puede ser extremadamente efectiva como una herramienta orientada al agente, proporcionando respuestas de mejores prácticas que el agente humano puede aceptar tal cual o editar ligeramente, ahorrando así tiempo al agente y mejorando la calidad.