Nunca ha sido tan importante como ahora ofrecer una buena atención al cliente(el 88% de los consumidores está de acuerdo). Pero esto también significa que las expectativas de los clientes son más altas que nunca, y los centros de contacto tienen que estar a la altura si quieren evitar que se vayan a la competencia.
El futuro de la atención al cliente se inclina rápidamente hacia las herramientas basadas en IA y la automatización, por lo que las empresas pueden empezar a cerrar la brecha de las expectativas. Pero esto plantea otra cuestión: ¿va a sustituir la inteligencia artificial (IA) a los agentes de atención al cliente?
La respuesta es un rotundo no, pero eso no significa que la IA sea inútil, ni mucho menos. Sacar el máximo partido tanto de la IA como de los agentes humanos (y hacer que trabajen juntos) le ofrece lo mejor de ambos mundos.
En este artículo, veremos cómo podría funcionar la combinación de IA y agentes humanos en su centro de contacto, y cómo este equilibrio está llamado a definir el futuro de la atención al cliente.
La IA está transformando los centros de atención al cliente más rápido de lo que la mayoría habría imaginado. A partir de este año, el 98% de los centros de contacto han adoptado la IA para tareas como:
Ejecutar chatbots
Agentes virtuales
Realizar análisis de datos
Estas herramientas son fantásticas para gestionar tareas repetitivas y rutinarias y reducir los costes operativos. Los chatbots pueden responder rápidamente a preguntas frecuentes, proporcionar asistencia 24/7, procesar transacciones sencillas y potenciar el autoservicio. Los agentes virtuales ofrecen tiempos de respuesta más rápidos y colas más cortas, y liberan a los agentes humanos para tareas más complejas.
Pero a pesar de estos avances, la IA está lejos de sustituir a los agentes de atención al cliente, y nunca debería hacerlo. Los robots de IA generativa pueden desviar entre el 50 y el 60% de las consultas, pero aún queda un 40-50% que requiere supervisión humana.
La IA carece de la capacidad de comprender plenamente los matices, el contexto y las emociones en las interacciones de atención al cliente. Incluso los modelos lingüísticos más avanzados pueden malinterpretar señales sutiles o responder de forma impersonal.
"Hay prisa por desplegar bots GenAI, pero los clientes todavía quieren hablar con personas -especialmente en escenarios emocionalmente cargados o complejos." - Derek Corcoran (consejero delegado y fundador, Scorebuddy)
Los clientes necesitan empatía, paciencia, escucha activa y una conexión humana. La IA tiene dificultades para manejar conversaciones emocionalmente cargadas o situaciones más allá de su programación, por lo que las vías de escalado son cruciales para evitar frustrar a su base de clientes.
La resolución de problemas también es algo que la IA no puede comprender del todo. Para cuestiones complejas, consultas inesperadas o cualquier cosa que se salga de las normas de las operaciones normales de su centro de llamadas, los agentes tienen que pensar de forma crítica, improvisar y negociar resultados. La IA simplemente no es capaz de este nivel de creatividad, pensamiento crítico o razonamiento para encontrar soluciones eficaces.
Además, los modelos de IA necesitan datos históricos para entrenarse y tomar decisiones precisas. Sin ellos (o si no se gestionan con cuidado) pueden perpetuar los sesgos o crear alucinaciones, dando a los clientes información o impresiones erróneas. La confianza en los sistemas basados en IA también depende de los clientes a los que atienden.
Según Axios, más del 70% de la gente en India y China confía en la IA, mientras que en Estados Unidos sólo lo hace el 32%.
El objetivo no es sustituir a los agentes humanos por herramientas de IA, sino dotarles de nuevas tecnologías que faciliten su trabajo. La IA puede mejorar el rendimiento humano
Esto permite a sus agentes centrarse en lo que mejor saben hacer: ofrecer una verdadera personalización y un servicio de alta calidad.
El futuro del servicio de atención al cliente ha evolucionado más allá de los guiones básicos, las hojas de cálculo limitadas y los simples chatbots. Las herramientas actuales utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático y el análisis en tiempo real para gestionar una gama cada vez mayor de tareas en los centros de llamadas modernos.
Pero estas tecnologías funcionan mejor cuando mejoran el rendimiento humano, no cuando intentan sustituirlo.
Los chatbots y asistentes virtuales potenciados por IA son capaces de gestionar un gran volumen de consultas diarias a través de múltiples canales, como el chat, el correo electrónico, los SMS y las plataformas de redes sociales. Gestionan solicitudes rutinarias como:
Seguimiento de pedidos
Programación de citas
Restablecimiento de contraseñas
Actualización de cuentas
Esta automatización reduce el volumen de llamadas y libera a sus representantes de atención al cliente para que trabajen en casos más complejos, en lugar de atascarse con consultas tediosas y repetitivas.
Durante las interacciones con los clientes, la IA ofrece asistencia en tiempo real a los agentes, analizando la conversación a medida que se produce.
Estas herramientas supervisan las palabras clave, el tono y el sentimiento para sugerir la mejor acción siguiente o los ajustes recomendados a los guiones para ayudarles a navegar a través de las interacciones. Y con estos conocimientos más profundos, los agentes pueden mejorar la coherencia, el cumplimiento y la satisfacción del cliente en cada conversación.
El futuro del sector de la atención al cliente dependerá del uso de herramientas de control de calidad basadas en IA para revisar automáticamente el 100% de las interacciones en lugar del 2-3% de media.
Pueden marcar interacciones con riesgos de cumplimiento, sentimientos pobres y oportunidades de formación. Luego, los gerentes de control de calidad pueden usar estos conocimientos para priorizar las revisiones, entregar retroalimentación específica y mejorar continuamente el rendimiento del agente.
La IA utiliza la enorme cantidad de datos recopilados por los centros de llamadas para personalizar el servicio al cliente mediante el análisis de datos históricos e interacciones anteriores de su sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM).
Puede sugerir ofertas relevantes, anticiparse a las necesidades de los clientes, adaptar las respuestas a las preferencias individuales e incluso sugerir herramientas de recuperación para ayudar a los agentes a evitar escaladas. Esto ayuda a los agentes a crear conversaciones más atractivas y orientadas a las relaciones que impulsan la fidelidad y la retención de los clientes.
Los análisis basados en IA no sólo cubren los datos de los clientes, sino que también pueden identificar tendencias de rendimiento en los equipos de atención al cliente y en agentes individuales.
Esta información permite personalizar los programas de formación y entrenamiento para equipos y agentes individuales, proporcionando información única y procesable basada en necesidades específicas. Con este enfoque específico, los agentes pueden desarrollar habilidades clave, cerrar lagunas de conocimiento y ofrecer un servicio de mayor calidad.
El análisis de opiniones basado en IA puede detectar cambios en la opinión de los clientes en tiempo real, lo que permite a los centros de llamadas saber cómo se sienten los clientes en cada momento.
Si se detecta frustración o insatisfacción en una interacción, el sistema puede alertar a los supervisores o activar una ruta de escalado para ayudar a recuperar la situación antes de que empeore. Esto garantiza que las interacciones vulnerables reciban atención humana (o la intervención de un supervisor) antes de que se conviertan en malas experiencias o se descontrolen.
El futuro de la atención al cliente siempre se centrará en los humanos, independientemente del lado de la interacción en el que se encuentren. Mientras que las herramientas de IA manejan tareas repetitivas y proporcionan información valiosa sobre el comportamiento del cliente, no están equipadas para gestionar conversaciones complejas, matizadas o emocionales.
"Los agentes no se van a ninguna parte. Solo están recibiendo un mejor soporte". - Derek Corcoran (consejero delegado y fundador, Scorebuddy)
Los agentes reales aportan empatía, creatividad y criterio a las interacciones humanas que la IA no puede replicar. Los centros de llamadas más eficaces deben combinar las mejoras de eficiencia de las soluciones basadas en IA con una conexión humana si quieren destacar.
Las prácticas tradicionales de control de calidad en los centros de llamadas presentan graves carencias. La mayoría de los equipos de control de calidad sólo son capaces de cubrir una pequeña fracción de las interacciones con los clientes debido a las limitaciones de tiempo y recursos. Esto significa que sólo toman muestras aleatorias del 2-3% de miles de llamadas al mes, lo que deja serios puntos ciegos en la supervisión de la calidad y les obliga a ser reactivos en lugar de proactivos.
El control de calidad manual también es incoherente. Los evaluadores humanos pueden interpretar los criterios de puntuación de forma diferente, lo que da lugar a resultados sesgados que afectan a la imparcialidad y a la eficacia de la formación. El futuro del servicio de atención al cliente implica seguir el ritmo de los nuevos guiones, los cambios normativos y la evolución de las demandas de los clientes, lo que resulta increíblemente difícil cuando los equipos no pueden escalar o acordar los mismos criterios.
Al automatizar las funciones básicas de control de calidad y ofrecer información práctica, la IA permite a los responsables centrarse en lo más importante: mejorar el rendimiento de los agentes y mejorar la interacción con los clientes.
Siguiendo el modelo de cuatro pilares para el control de calidad de los centros de llamadas impulsado por la IA (tal y como lo describe Derek Corcoran en nuestro seminario web sobre la integración de la IA con la experiencia humana en el servicio de atención al cliente), puede crear un marco para modernizar su programa de control de calidad para el futuro de la atención al cliente.
La IA permite la automatización completa de los flujos de trabajo básicos de la garantía de calidad. Uno de los mayores cambios es la capacidad de analizar el 100 % de las interacciones de los clientes en todos los canales de comunicación, como:
Llamadas de voz
Chat en directo
Correo electrónico
SMS
Canales de redes sociales
Al transcribir, analizar y puntuar automáticamente cada conversación (sin intervención humana), esta cobertura integral garantiza que ninguna interacción se escape.
Con un servicio de atención al cliente basado en IA que automatiza entre el 50 y el 60% de las preguntas de un cuadro de mando de control de calidad estándar, los evaluadores humanos disponen de más tiempo para realizar análisis detallados y proporcionar comentarios. La IA puede rellenar automáticamente los cuadros de mando basándose en medidas objetivas, como:
Adherencia a frases específicas
Tono y sentimiento
Uso de palabras clave
Resultados de la resolución de problemas
Además, la automatización mejora tanto la coherencia como la eficacia. Los equipos de control de calidad pueden pasar de la puntuación repetitiva al análisis en profundidad, la orientación específica y las mejoras estratégicas. También facilita el mantenimiento de los programas de control de calidad a escala a medida que el volumen de llamadas aumenta o fluctúa estacionalmente.
La IA no se limita a analizar las interacciones, sino que revela patrones que las revisiones manuales no pueden detectar fácilmente debido a sus tamaños de muestra aleatorios y más pequeños. Al procesar conjuntos de datos completos, la IA saca a la superficie
Tendencias en las preocupaciones de los clientes
Opiniones sobre productos y clientes
Puntos de fricción en todo el recorrido del cliente
El aumento de la escala en la supervisión del cumplimiento aumenta la confianza, la fiabilidad y conduce a un cumplimiento más preciso (y eficiente) de la normativa. La IA puede señalar automáticamente las interacciones que presentan riesgos de cumplimiento o se desvían de las normas de la empresa, proporcionando a los gestores alertas tempranas.
Los problemas recurrentes, como las llamadas comunes o los problemas frecuentes, se hacen visibles a través de la inteligencia artificial. A continuación, los gestores pueden utilizar estos datos y compartirlos con los equipos de productos, marketing y operaciones para abordar las causas fundamentales y mejorar la experiencia de servicio de principio a fin.
La IA mejora las capacidades de los gestores y supervisores de control de calidad mediante cuadros de mando dinámicos que visualizan las tendencias clave del servicio al cliente. Estos cuadros de mando proporcionan visibilidad en tiempo real de métricas como el tiempo medio de gestión (AHT), la opinión de agentes y clientes, la resolución de la primera llamada (FCR), los índices de escalado, etc. Las tendencias de rendimiento pueden visualizarse en todas las personas, desde el agente hasta el cliente.
Las tendencias de rendimiento pueden visualizarse por individuos, equipos, turnos o centros, lo que ayuda a identificar los puntos fuertes y débiles. El servicio de atención al cliente potenciado por IA también puede resaltar valores atípicos o cambios en los patrones de rendimiento que podrían necesitar un análisis más detallado.
"El control de calidad siempre ha sido una superpotencia. Con la IA, ahora tiene un motor turbo". - Martin Teasdale (fundador y presentador, Get out of Wrap)
Todas estas capacidades ayudan a los líderes de QA a tomar decisiones más informadas y rápidas. En lugar de basarse únicamente en muestras limitadas y comentarios anecdóticos, los responsables pueden actuar basándose en datos objetivos que reflejan la experiencia completa del cliente.
El último pilar ayuda a los equipos de control de calidad a pasar de la medición a la acción. La IA puede analizar los datos de rendimiento a nivel de agente y recomendar planes de formación y entrenamiento personalizados.
Los agentes reciben comentarios específicos basados en su historial de conversaciones y sus carencias de habilidades, lo que hace que la formación en atención al cliente sea más eficaz y pertinente. La IA también puede identificar el contenido que falta o no está claro en las bases de conocimientos o en los guiones de llamadas, lo que ayuda a perfeccionar los materiales de apoyo a los agentes en las llamadas en directo.
Además, la IA puede recomendar optimizaciones del flujo de trabajo para agilizar las operaciones cotidianas. Al identificar los cuellos de botella de los procesos, las causas frecuentes de escalada de llamadas y las oportunidades de formación, permite a los responsables de los centros de llamadas mejorar continuamente las operaciones, el rendimiento de los agentes y la satisfacción de los clientes.
El futuro de la atención al cliente pasará por la IA, pero adoptarla en su organización no es lo mismo que añadir un nuevo software. Es un cambio cultural completo que afectará a toda la operación de arriba a abajo.
La IA cambiará la forma de trabajar de los agentes, de entrenar a los directivos y de medir el rendimiento. Lo que significa que preparar a su equipo requiere un liderazgo reflexivo, una comunicación clara y un apoyo continuo.
Desplegar herramientas basadas en IA sin preparar a los empleados puede provocar resistencia o confusión. Los agentes pueden temer que la IA les sustituya o ver las nuevas herramientas como una vigilancia en lugar de un apoyo. Es necesario mostrarles que la IA está diseñada para mejorar -no para sustituir- sustrabajos o lo que hacen.
¿Cómo hacerlo? Aquí tienes algunas ideas que puedes utilizar para ponerte manos a la obra y evitar posibles problemas con la tecnología basada en IA:
Los empleados deben comprender la finalidad de las tecnologías avanzadas basadas en IA. Menos del 40% de la mano de obra mundial tiene acceso a la IA en el lugar de trabajo, y el 56% de los agentes de los centros de llamadaspiensa que la IA ni siquiera es útil para las tareas diarias.
Es necesario mostrarles que la IA está ahí para gestionar el trabajo repetitivo, sacar a la superficie información precisa de los datos y darles más tiempo para centrarse en el cliente. Sea transparente sobre cómo la IA afectará a los flujos de trabajo y las expectativas de rendimiento, y permítales participar en el proceso para generar confianza y aceptación.
Comprender los aspectos positivos de la IA y lo que se persigue calma los temores y facilita la colaboración.
Las herramientas de IA sólo son eficaces si los empleados saben cómo utilizarlas. Debe proporcionar una formación práctica que muestre a los agentes y a la dirección cómo sacar partido de las perspectivas, los cuadros de mando y las recomendaciones cotidianas de la IA.
Ofrezca formación para ayudar a los agentes a entender cómo la IA evalúa las conversaciones y puntúa el rendimiento. Cuando los agentes confían en el sistema y ven su valor, es más probable que se comprometan con las herramientas y acepten los comentarios.
Esto también significa que hay que mantener la formación a medida que pasa el tiempo. Un puñado de sesiones al principio no será suficiente.
El 59% de los centros de atención telefónica no proporcionan apoyo continuo para ayudar a los representantes de atención al cliente a navegar por los flujos de trabajo impulsados por la IA, lo que solo aumenta la frustración, disminuye el compromiso y daña las experiencias de los agentes. La capacitación en habilidades de IA ayuda a los empleados a descubrir cómo la IA puede impulsar su trabajo, lo que lleva a un mejor proceso general de control de calidad.
La IA puede elevar el rendimiento, pero el elemento humano sigue siendo esencial para el futuro de la atención al cliente. Haga hincapié en las habilidades humanas insustituibles de la empatía, el pensamiento crítico y la creación de relaciones en contraste con el servicio al cliente basado en IA.
Anime y entrene a sus agentes para que se centren en estos puntos fuertes mientras utilizan la IA para mejorar su eficacia y precisión. Los directores de control de calidad deben proporcionar una formación que combine el conocimiento basado en datos con la inteligencia emocional y el desarrollo de habilidades interpersonales.
"Si los jefes de equipo se limitan a reenviar los informes de IA a los agentes sin interpretarlos, no aterrizarán. El coaching importa más que nunca". - Martin Teasdale (Fundador y presentador, Get out of Wrap)
La IA está transformando todos los sectores, incluido el modo en que los clientes se ponen en contacto con las empresas. Y para maximizar este impacto, los centros de llamadas necesitan gestionar cuidadosamente cada paso del recorrido del cliente -desde el enrutamiento y el primer contacto hasta la escalada y la resolución- para garantizar que la IA y los agentes humanos trabajen juntos para crear una experiencia perfecta.
Con los sistemas inteligentes de enrutamiento de llamadas, la IA puede analizar la intención y dirigir a los clientes al mejor recurso, ya sea una herramienta de autoservicio, un chatbot o un agente en directo. Esto reduce la frustración y ayuda a los clientes a obtener la ayuda que necesitan más rápido, de la fuente correcta.
"Todos hemos estado atrapados en un bucle de chatbot. Cuando llegas a un humano, ya estás frustrado. El traspaso tiene que ser perfecto" -Aaron Mulville (Scorebuddy)
A medida que avanzan las interacciones, la IA puede ayudar a los agentes en tiempo real con información y las mejores acciones siguientes. Las rutas de escalado deben estar claramente definidas, para permitir que los agentes humanos tomen el relevo cuando se requiera empatía o la resolución de problemas complejos. Además, los clientes siempre deben tener la opción de hablar con un humano, sea cual sea el problema.
Las herramientas de control de calidad basadas en IA desempeñan un papel fundamental en la mejora de estos procesos. Al analizar el 100% de las interacciones, la IA puede descubrir dónde se atascan o frustran los clientes. Estos puntos de fricción, como menús confusos o repetidos traspasos, pueden reevaluarse.
Con el enorme impacto de la IA en todo el mundo, es imposible ver cómo las empresas pueden mantener una ventaja competitiva sin utilizarla. Y dentro del éxito del cliente, la adopción de la IA significa un impulso significativo a la velocidad, la eficiencia y la escalabilidad,siempre y cuando se combine con la empatía humana y la perspicacia.
Entonces, ¿cómo prepararse para lo que viene? El futuro de la atención al cliente está en la colaboración impulsada por la IA; prepare a su equipo para adoptarla y estará en cabeza.
Pero eso no significa que sea tan fácil como añadir una nueva herramienta y ya está. Para que la asistencia basada en IA tenga éxito, el trabajo en equipo es crucial. Debe asegurarse de que sus herramientas de IA son exactas, precisas y capaces de satisfacer continuamente las necesidades de agentes y clientes.
Para ver cómo Scorebuddy está apoyando el futuro del servicio al cliente, pruebe nuestra demostración interactiva de AI-QA. Con el control de calidad basado en IA, puede evaluar el 100 % de sus interacciones tanto con robots de IA como con agentes humanos.
