El software de control de calidad con IA para centros de llamadas es una forma más rápida y escalable de revisar las interacciones con los clientes y resolver los problemas del control de calidad manual. Pero, aunque puede transformar la forma en que se lleva a cabo la garantía de calidad, sigue requiriendo una visión humana, objetivos claros y una implementación meditada para tener éxito.
A pesar de invertir en herramientas avanzadas de IA, muchos equipos descuidan los retos prácticos de un lanzamiento con éxito. Pensar que simplemente se puede introducir en un flujo de trabajo y empezar a resolver problemas puede conducir a un ROI débil, o incluso a un fracaso total del proyecto.
En este artículo, analizaremos 7 razones comunes por las que fracasa el control de calidad basado en IA, y le mostraremos cómo puede evitar este destino. Además, le explicaremos cómo establecer criterios de éxito eficaces para que pueda demostrar que su inversión en IA está marcando realmente la diferencia.
La garantía de calidad impulsada por IA en los centros de llamadas se queda corta cuando los equipos se lanzan a esperar resultados sin definir lo que realmente significa el éxito.
Con demasiada frecuencia, los responsables implementan la automatización con objetivos generales como "mejorar la calidad de las llamadas" o "detectar más errores", pero ¿qué significa esto en la práctica? Hay que ser específico e identificar exactamente lo que se va a medir.
Si no hay un objetivo claro, incluso las mejores herramientas de IA fracasarán. Y, dado que el 41% de los equipos tiene dificultades para definir el impacto de las herramientas de GenAI (y la mitad de ellos admite no haber utilizado KPI específicos para medirlo en primer lugar), ¿cómo se supone que se puede demostrar el éxito de la AI QA?
La solución empieza por establecer objetivos SMART: Específicos, Mensurables, Alcanzables, Relevantes y Limitados en el tiempo. En lugar de buscar resultados genéricos, céntrate en indicadores clave de rendimiento (KPI) que puedas vincular a un impacto empresarial real (que te mostraremos más adelante en este artículo).
Muchos centros de llamadas esperan que las herramientas de control de calidad basadas en IA funcionen al instante, sin necesidad de ajustarlas o personalizarlas para sus necesidades específicas. La conectan a los sistemas existentes y asumen que funcionará por arte de magia:
Pero sin ajustar los flujos de trabajo, preparar los datos o darle un sentido de dirección, la IA no puede ofrecer resultados significativos. La IA necesita estructura para ser eficaz.
Empiece poco a poco, centrándose en un único caso de uso (como detectar el cumplimiento de las pautas o marcar el tiempo de silencio) o en un programa piloto para cubrir unas pocas funciones. A continuación, utilice los primeros resultados para perfeccionar sus flujos de trabajo, ajustar los cuadros de mando y entrenar a la IA para que se adapte a las necesidades de su equipo en general.
Cuantos más comentarios reciba, más inteligente y precisa será. La iteración continua impulsa mejoras reales en la calidad, el rendimiento y el cumplimiento.
Pasar por alto la resistencia interna es un camino seguro para fracasar con su software de control de calidad de centros de llamadas de IA.
Sin la aprobación de la dirección, TI y otros directivos, la IA puede parecer una amenaza o una forma de sustituir a los agentes. La resistencia se manifiesta en forma de escasa adopción, amenaza de pérdida de empleo, evaluaciones injustas, falta de confianza en los resultados y lentitud en el progreso.
En lugar de eso, incluya a los principales interesados en las primeras fases del proceso. Solicite la opinión de todos los implicados -evaluadores, jefes de equipo y agentes- antes de poner nada en marcha. Muéstreles por qué va a haber cambios y deje claro que el objetivo es apoyar a los que hacen el trabajo, no sustituirlos.
Además, la formación es crucial si quiere que lo utilicen con eficacia en el futuro. El 59% de los centros de contacto no ofrecen formación y apoyo continuos una vez que se han puesto en marcha los flujos de trabajo basados en IA, lo que sólo aumenta la resistencia y la falta de compromiso de los agentes. Cuando se sienten incluidos y capacitados, la adopción es mucho más sencilla.
Aunque técnicamente la IA puede encargarse del 100% del control de calidad, la automatización total también conlleva algunos riesgos. Los sistemas pueden pasar por alto el contexto, reforzar los sesgos o proporcionar puntuaciones sin un razonamiento claro. Y cuando se rompe la confianza, los equipos ignorarán las percepciones de la IA, sean o no precisas.
Confiar únicamente en la automatización también limita su capacidad para detectar casos extremos o asesorar sobre comportamientos matizados. Mantener a un humano en el bucle le ayuda a comprender mejor por qué el software del centro de contacto de IA toma determinadas decisiones. Combinar la IA con evaluadores humanos formados garantiza que el control de calidad siga siendo preciso, explicable y alineado con sus objetivos.
La IA sólo puede evaluar lo que usted le dice que busque. Si sus tarjetas de puntuación no están claramente definidas o alineadas con la forma en que su equipo mide la calidad, el sistema puede pasar por alto el tono, la intención, el sentimiento o los momentos clave de la conversación.
Cuando los cuadros de mando son imprecisos o no están actualizados, la IA puede marcar las cosas equivocadas o pasar por alto el contexto crítico porque simplemente no lo entiende. La calibración es clave para garantizar que capta la experiencia completa del cliente, no sólo las palabras clave o el comportamiento superficial.
Las herramientas de control de calidad de los centros de llamadas de IA manejan una gran cantidad de datos confidenciales: información de pagos, información de clientes, procesos internos y mucho más. Si su equipo de seguridad no participa desde el principio, es posible que detecte los riesgos demasiado tarde, lo que retrasaría la implantación, obligaría a realizar costosas modificaciones o podría provocar el cierre de todo.
La seguridad debe estar presente desde el primer día. Incorpore a los principales interesados durante la fase de evaluación, no justo antes de la implantación. Comparta detalles sobre el flujo de datos, el almacenamiento y el cumplimiento de los proveedores para que puedan evaluar el riesgo de forma proactiva en lugar de reactiva.
Elija una plataforma de control de calidad del centro de llamadas impulsada por IA que ya esté diseñada teniendo en cuenta la seguridad. Busque herramientas con cifrado de nivel empresarial, acceso basado en roles y certificaciones relevantes (como SOC 2 o ISO 27001).
El software de AI para centros de llamadas puede no ganar tracción cuando los equipos comienzan con un objetivo vago o una tarea que no mueve la aguja. Aunque el 76% de las empresas que utilizan GenAI afirman que está cumpliendo o superando las expectativas, eso sólo ocurre cuando se tiene una idea clara de lo que se quiere que haga.
Si su primer caso de uso es demasiado amplio (como "mejorar la experiencia del cliente") o demasiado pequeño (como rastrear palabras de relleno), es difícil demostrar su valor. Sin victorias tempranas y un objetivo claro, no ganará impulso y la confianza se desvanecerá.
El punto de partida adecuado depende de los objetivos, el tamaño y los retos de su centro de llamadas. Céntrese en un área clara y de gran impacto en la que la IA pueda ahorrar tiempo o mejorar la calidad. Busque algo medible, como la detección de riesgos de cumplimiento o la automatización de puntuaciones repetitivas.
Por supuesto, el "éxito" variará significativamente dependiendo de sus circunstancias únicas y objetivos de negocio, pero aquí hay algunos ejemplos de criterios de éxito que puede utilizar como punto de partida para las discusiones internas.
El éxito no depende sólo del software de AI para centros de llamadas que utilice. Tiene que conseguir que las partes interesadas adecuadas participen desde el principio, definir claramente cómo es el éxito y medir las métricas que lo demuestran. Asegúrese de que su alcance inicial no es demasiado amplio, prepare la IA para la formación y utilice los comentarios del equipo para perfeccionarla.
Si puede prepararse con antelación antes de integrar la IA, seguir los pasos correctos para una implantación y trabajar con el proveedor adecuado, verá resultados reales: el 76%de las empresas ya están viendo un ROI positivo.
Scorebuddy ya ha demostrado lo eficaz que puede ser el control de calidad del centro de llamadas con IA, aportando resultados reales a escala empresarial:
Reducción demás del 60% en las cargas de trabajo de control de calidad manual
95% de precisión en la evaluación de IA (en comparación con la puntuación humana)
Cobertura de control de calidad ampliada a más del 70
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