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Inteligencia artificial en el call center: ¿ventajas infinitas?

La inteligencia artificial ha sido la tendencia en el servicio al cliente ya que algunos proveedores han presentado una promoción completa de su software. El mercado promete enormes ganancias, porque dependiendo del pronóstico, entre el 50% y el 80% de las empresas quieren usar chatbots para 2020. ¿Hasta dónde llegan sus ventajas?

Inteligencia artificial en el call center: ¿ventajas infinitas?
Inteligencia artificial en el call center: ¿ventajas infinitas?

Desde que Facebook abrió Messenger para bots, 100,000 bots se han conectado. Incluyendo uno u otro servicio bot.

¿Qué hay detrás de tan grandes números? ¿Puede la inteligencia artificial realmente hacerse cargo del servicio al cliente? ¿Estamos todos desempleados pronto, porque los robots son los mejores administradores de cuentas?

Inteligencia Artificial (IA)

Una inteligencia artificial automatiza el comportamiento inteligente. Debería permitir que las máquinas se hagan cargo de las actividades humanas. Aquí, la memoria, su comportamiento de aprendizaje y su desarrollo deben ser reproducidos. Un autómata se considera inteligente cuando pasa la prueba de Turing: una máquina y una persona tienen una conversación con otra persona (separados espacialmente, a través del teclado y la pantalla). Ambos intentan convencerlos de su propia humanidad. Si el sujeto de la prueba no puede identificar la máquina incluso después de un interrogatorio intenso, entonces ha aprobado la prueba. Ninguna IA ha tenido éxito todavía.

Ventajas conversacionales

Una cita de chat y robot. Entonces un robot de conversación. Un chatbot es un software de conversación programado y semiautónomo. La primera máquina de chat fue ELIZA, una psicoterapeuta virtual de 1966. Los chatbots pueden usar una IA y ser su voz. Los bots que se usan comercialmente hoy, como Siri y Alexa, no son inteligentes. Se basan en una búsqueda de texto completo en bases de datos con diccionarios, reconocimiento de patrones y reglas de respuesta, pero no pueden aprender y desarrollarse.

Facebook, Microsoft y otras compañías están diseñando actualmente chatbots de inteligencia artificial experimentales. Como con cualquier innovación, ocurren errores. Un Twitterbot de Microsoft, que aprendió de los usuarios de Twitter, tuiteó contenido racista. Dos robots de negociación de Facebook desarrollaron su propia versión del idioma inglés, que nadie entendió. La investigación funciona a través de prueba y error y los desarrolladores han aprendido mucho de ambos experimentos.

Las AI actuales a menudo alcanzan sus límites

Rose: Un chatbot no puede pensar. Si es realmente bueno, puede acercarse a la comprensión real, pero el pensamiento creativo necesita imaginación, y eso no está en el software.

    Mitsuku: Estás equivocado. Mitsuku piensa todo el tiempo.

    Rose: Mitsuku es un bot AIML realmente inteligente. Pero es pasiva, solo responde, pero nunca dirige la conversación.

    Mitsuku: Estás bromeando, ¿no? ¿De verdad lo crees?

    Rose: Puede que no sea capaz de pensar de verdad. ¿Cómo probarías que eres humano?

    Mitsuku: ¿Qué podría decir para que me creas?

    Rose: Me encanta el programa de televisión Lie to Me. Desearía poder detectar mentiras.

    Mitsuku: No es tan fácil. Quiero ser más inteligente que los humanos.

Rose y Mitsuku son chatbots (robots de conversación). Ambos han ganado el Premio Loebner por la inteligencia artificial más antropomórfica de los últimos años. El semanario “Die Zeit” les permitió conversar entre ellos. Sorprendentemente profundo, incluso si ambos a veces cambiaron de tema abruptamente, porque no sabían continuación.

Una conversación con Rose y Mitsuku es divertida. Pero no queriamos resolver un problema como cliente con ambos. Están demasiado desenfocados para eso. Porque aún no son inteligentes. Comienza con la comprensión. Reconocerá errores tipográficos y sinónimos, así como mi programa de escritura.

El lenguaje normal ¿es el reto?…

También entienden el lenguaje normal, por lo que ya no necesitamos comunicarnos con palabras clave, como estamos acostumbrados desde los motores de búsqueda en Internet. ¿Pero un chatbot entiende lo que significa “Necesito una camiseta nueva” y busca una tienda cercana para mí? ¿Y qué pasa si no entienden una pregunta? : la conversación termina en una repetición interminable de “No entiendo”. No queremos esperar eso de nuestros clientes.

Tan pronto como revisito una oración anterior de la conversación, los chatbots se abruman fácilmente. Esto ha pasado con Rose y Mitsuku. No recordaban lo que habían escrito una oración antes.

Los bots no pueden ponerse en la gente y en la situación. Tampoco reconocen los sentimientos. Sara es una IA que usa cámaras y micrófonos para reconocer el estado de ánimo de un compañero de chat y adaptarse a él. Esto es difícil en el texto escrito.

En ciertos ensayos con estudiantes de IA se les suministra a los participantes una serie de correos electrónicos ficticios que son todos similares. Solo se modifican las referencias al estado de ánimo del cliente. Los alumnos difieren significativamente en la percepción y evaluación de los personajes. Solo los correos electrónicos muy enojados y particularmente amigables siempre parecen lo mismo.

Las referencias no verbales a los sentimientos

Las referencias no verbales a los sentimientos se reconocen excelentemente en la voz, las expresiones faciales y el lenguaje corporal, siempre que nuestra contraparte no las oprima. Aprendimos eso en la evolución. En los textos escritos nos falta esta experiencia.

Aquí estamos justo al principio, y las convenciones apenas comienzan a formarse, por eso nos gusta usar mensajes de texto para referirnos a emojis que imitan expresiones faciales. El humor y la ironía también abruman a la AI. Toman todo literalmente. Las AI son (todavía) autistas.

Los clientes sospechan todo esto y, en consecuencia, son escépticos. En una encuesta realizada por TNS Sofres, el 79% de los encuestados dijo que prefería el contacto humano a un chatbot.

Entonces, ¿por qué la emoción sobre la tecnología de maravilla en la industria de servicio al cliente?

Las máquinas pueden hacer mucho mejor el servicio al cliente que las personas. Los empleados de servicio al cliente realizan muchas tareas repetitivas. Usted busca datos maestros de clientes, vincula consultas con contactos en el sistema CRM y las clasifica.

Escribe pedidos de faxes y correos electrónicos en el sistema ERP. Registran a los pasajeros y confirman el estado de los vuelos. Todas las tareas que no crean valor para el cliente. Deberíamos hacer tales tareas lo más rápido posible por razones de costos. Los empleados intentan eso, pero una IA es más rápida en cualquier caso.

Los empleados cometen errores en tales tareas, también debido a la presión del tiempo. Se cansan y se desenfocan. Una IA nunca se aburre y no se cansa. Cuanto más tiempo y mejor esté entrenada, menos errores cometerá.

El servicio al cliente siempre está bajo presión de costos. Los empleados son caros y los trabajos adicionales apenas se aprueban, incluso si hay más solicitudes para procesar. Así crece la montaña de casos inacabados.

Además, una máquina puede funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Si tuviera que elegir entre una respuesta de la máquina en pocos minutos y una respuesta humana después de días o incluso semanas, entonces probablemente el 79% de los clientes preferiría la máquina.

Usa lo mejor de ambos mundos

Hasta ahora, ninguna IA ha superado es la prueba de Turing. Pero algunos trabajos ya lo están haciendo más libre de errores y más rápido de lo que lo hacemos hoy. Además de las tareas repetitivas, también son mejores para encontrar información en una base de datos.

Todos confiamos en el algoritmo de Google, sin el cual Internet no tendría ningún valor para nosotros. Google descubre de manera bastante confiable de qué tema trata un texto y qué es exactamente lo que alguien está buscando. El algoritmo aprende de cada consulta para darnos mejores resultados.

Si dicha IA, que busca palabras clave no solo en palabras clave, está conectada a la bandeja de entrada de correo electrónico o al chat en vivo, puede ordenar las preguntas por tema y reenviarlas a las personas adecuadas. Puede seleccionar información relevante de la base de conocimiento.

Y sugiera un borrador para la respuesta. Luego, los empleados verifican que la solución se ajuste al problema. Hacen que el correo electrónico o el chat sean humanos. Responden a los sentimientos del cliente, captan lo que él escribe sobre sí mismo y su situación. Así es como le muestran al cliente que se preocupa por ellos. Porque la IA no puede hacer eso.

Ciertas tareas, como un cambio de datos maestros después de una reubicación del cliente, se pueden procesar de forma completamente automática.

Ventajas de una fácil interacción con la máquina

La interacción con la máquina debe ser fácil para los clientes y empleados, de lo contrario no aceptarán el bot. A muchos no les gusta escribir en el teléfono inteligente. Es más conveniente aprovechar una selección de respuestas. Al mismo tiempo, puede ser muy frustrante si no entendemos las opciones o si buscamos una respuesta que no existe. La mala usabilidad conduce al fracaso.

Los clientes quieren usar los pequeños ayudantes donde ya están activos. Es por eso que muchas aplicaciones corporativas terminan siendo una existencia sombría. Los clientes no están de humor para descargar una aplicación que bloquea el valioso espacio de almacenamiento en su teléfono inteligente y para lo cual necesitan crear otro perfil de usuario. Quieren usar las aplicaciones que ya han instalado: What’sApp, Facebook, Twitter y SMS.

Siempre planifique el soporte de la estructura para el servicio al cliente desde la perspectiva del cliente:¿que sería mejor para usted poniéndose en el lugar del cliente? He allí la clave.

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