Como le dirá cualquiera que trabaje en el sector de los centros de contacto, la inteligencia artificial es ahora un aspecto inextricable del ecosistema. La IA se está desplegando en innumerables funciones para aumentar la eficiencia, mejorar la experiencia del cliente y aumentar el retorno de la inversión.
Por supuesto, las nuevas tecnologías conllevan baches de velocidad y existen muchas fricciones internas en torno a la IA, especialmente en el ámbito informático. De hecho, una encuesta reciente entre líderes tecnológicos mostró que el sentimiento negativo en torno a la IA (47%) superaba al positivo (37%).
Hay razones para la aprensión, que analizaremos a continuación, pero también muchos motivos para el optimismo. Esta tecnología transformadora, si se aplica con cuidado, puede abrir un abanico de nuevas posibilidades para los centros de atención telefónica.
Vamos a explorar los mayores retos a los que se enfrentan los directores de tecnología a la hora de adoptar la IA en el centro de contacto y adebatir cómo puede superar las fricciones y aprovechar las nuevas posibilidades.
Aunque la IA se está implantando en todo el sector de los centros de llamadas, es probable que las preocupaciones internas de los directores técnicos, los líderes tecnológicos y los equipos de TI ralenticen la adopción a menos que se aborden adecuadamente. Los problemas más comunes son
Ya hemos visto las preocupaciones de los directores de tecnología, ahora vamos a ver las soluciones. A continuación, hemos esbozado los 9 mayores problemas a los que se enfrentan los CTO a la hora de adoptar soluciones de IA y cómo puede superarlos.
Necesita datos limpios e imparciales para utilizar con éxito los modelos de IA. Esto probablemente significa que en algún momento tendrá que invertir en herramientas de limpieza y gestión de datos y, por supuesto, establecer políticas claras de gobernanza de datos en su organización.
Por ejemplo, cuando se trata de etiquetar datos de clientes, debe hacerlo con precisión y asegurarse de que los modelos de IA nunca estén tomando decisiones sesgadas basadas en información demográfica.
Una cosa es la calidad de los datos y otra la protección de los datos reales de los clientes. Las preocupaciones en torno a la seguridad están demostrando ser uno de los mayores obstáculos para la implementación exitosa de la IA para los CTO.
Esto es especialmente cierto en el entorno de los centros de contacto, donde los líderes son responsables de los datos sensibles de los clientes, y el mal manejo de estos datos puede conducir a graves repercusiones legales, financieras y de reputación. Entonces, ¿qué podemos hacer para mitigar este riesgo?
También es vital que las herramientas de IA de terceros cuenten con sus propias medidas de seguridad. Por ejemplo, en Scorebuddy, los datos de los clientes nunca están disponibles para otros clientes o grandes modelos lingüísticos externos, y no se utilizan para mejorar ningún LLM o producto de terceros. Nuestro modelo de IA se ejecuta dentro de nuestra propia infraestructura y los datos de los clientes no salen de este ecosistema.
Antes de lanzar nada, es absolutamente necesario establecer un entorno de prueba y comparación para las herramientas de IA. Dado el vertiginoso ritmo de cambio dentro del espacio de la inteligencia artificial, sus pruebas no sólo deben ser rigurosas, sino también coherentes y continuas.
Esto le permitirá experimentar con diferentes modelos, comparar el rendimiento y detectar posibles problemas, sesgos o problemas éticos. Cualquiera que haya jugado con ChatGPT, Claude, Gemini, etc., sabe que los resultados pueden variar significativamente de un modelo a otro, por lo que es fundamental que compare los resultados de todos ellos.
De este modo, puede minimizar el riesgo de fracaso (y el desperdicio de recursos), fomentar la confianza interna en la inteligencia artificial y mantener el uso de la IA alineado con sus propios valores organizativos.
Si utiliza la IA en sus operaciones de cara al cliente, es esencial que mantenga la supervisión humana del proceso. Se trata de una salvaguarda clave para garantizar que el uso de la IA siga siendo responsable y ético, y que sus clientes también estén contentos.
En la práctica, la supervisión humana implica cosas como
Establecer protocolos claros de escalada
Formación continua del personal en materia de IA
Garantizar la transparencia sobre la forma en que su empresa utiliza la IA
Por ejemplo, si utiliza la IA como parte de su función de asistencia, es posible que se encargue de generar respuestas automáticas en las interacciones con los clientes. En este escenario, querrá asignar agentes para que revisen regularmente estas respuestas generadas por IA y supervisen las conversaciones para que puedan intervenir (si es necesario) para proteger a los clientes y a su marca.
Unas directrices y políticas exhaustivas sobre el uso de la IA, el manejo de datos, los procesos subyacentes de toma de decisiones y otras funciones relacionadas contribuirán en gran medida a calmar las preocupaciones en torno a la inteligencia artificial en el centro de contacto.
Una documentación clara es necesaria para cumplir los requisitos éticos y legales emergentes en torno a la implementación de la IA. Esto es especialmente importante dada la nueva Ley de IA de la UE que entró en vigor en agosto de 2024, que establece ciertas obligaciones dependiendo del nivel de riesgo asociado con su uso particular de la IA.
La educación es la clave para establecer una cultura responsable en torno al uso de la IA, tanto en la base de su organización como en los niveles superiores. Debe asegurarse de que todas las partes interesadas lo entienden:
Las implicaciones éticas de la inteligencia artificial
El potencial de sesgo y discriminación
La importancia de mantener la equidad y la transparencia
Al asignar los recursos adecuados a la impartición de formación exhaustiva y periódica en torno a la inteligencia artificial, podrá reducir significativamente el riesgo de utilizar la tecnología y promover una innovación más segura.
Al igual que con la formación de los empleados, la comunicación abierta y la colaboración son la piedra angular de la adopción responsable de la IA en el centro de llamadas. La transparencia es clave para conseguir la participación de todos, desde los empleados de cara al cliente hasta los directivos.
Solicitar la opinión del personal y dar cabida a diversas perspectivas en toda la empresa también aporta ventajas únicas. Añade nuevos puntos de vista sobre cómo está progresando su despliegue de IA y hace que sea más probable que detecte cualquier preocupación ética y tome decisiones sensatas.
Al fin y al cabo, la inteligencia artificial es una herramienta más en el ecosistema de los centros de contacto y, como cualquier otra, se espera que sus defensores demuestren beneficios tangibles a la dirección ejecutiva, a los miembros del consejo de administración y a cualquier otra parte interesada.
Para ello, será necesario establecer y supervisar las métricas pertinentes, los indicadores clave de rendimiento, el retorno de la inversión y mucho más. Por supuesto, también es vital que no descuides las normas éticas de despliegue de IA en la búsqueda de objetivos de crecimiento.
Como se ha señalado anteriormente, el rápido auge de la inteligencia artificial significa que el panorama está en un constante estado de cambio. Los líderes tecnológicos, especialmente los del sector de los centros de llamadas, deben procurar mantenerse informados sobre los nuevos avances, las mejores prácticas, las preocupaciones éticas, etc. De este modo, estarán mejor informados sobre la IA.
De este modo, estarán mejor equipados para mantener a su organización en el buen camino y hacer frente a cualquier reto (¡u oportunidad!) que se presente.
Si bien la IA se puede implementar para potenciar las funciones de control de calidad del contact center, su programa de control de calidad también puede servir como medio de supervisión y seguimiento del rendimiento de la IA.
En la actualidad, el 52% de los líderes tecnológicos afirman que no existe un proceso de evaluación de los resultados de la IA.
Si se hace bien, es una relación simbiótica que fortalece a ambas partes. El control de calidad puede impulsar una adopción más segura de la IA:
En Scorebuddy, garantizamos el uso responsable de la inteligencia artificial en nuestra organización y software siguiendo los pasos que hemos comentado anteriormente. En concreto, hemos establecido unas bases sólidas centrándonos en los tres primeros puntos que hemos mencionado:
Trabajamos con datos de calidad
Proporcionamos un entorno de prueba y comparación
Garantizamos una supervisión "humana".
Hemos desarrollado nuestro propio marco de desarrollo a medida para comparar, probar y evaluar nuevos modelos fundacionales. Esto nos permite mantenernos al tanto de las nuevas funciones a medida que surgen, al tiempo que garantizamos que disponemos de las barreras adecuadas para un despliegue seguro de la IA.
Muchos líderes tecnológicos, con razón, se acercan a la IA de los centros de llamadas con una buena dosis de escepticismo. Aunque existen claras ventajas potenciales en términos de ahorro de costes a largo plazo, experiencia del cliente y productividad del personal, primero hay que superar algunas fricciones.
Abordar los problemas que hemos tratado puede aliviar las preocupaciones y proteger a su organización de las repercusiones de una implantación irresponsable. Esto no sólo ayudará a salvaguardar su negocio, sino que también desbloqueará todo el potencial de la IA del centro de contacto:
Operaciones más eficientes
Ampliación de la oferta de atención al cliente
Aceleración de la función de garantía de calidad
Y mucho más
Si desea obtener más información sobre cómo Scorebuddy gestiona de forma segura el uso de la IA, o probar nuestra solución GenAI Auto Scoring, póngase en contacto con el equipo hoy mismo.
