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Dynamics 365

Inteligencia artificial en el servicio de atención al cliente

Obtenga información sobre la tendencia creciente de la inteligencia artificial en el servicio al cliente y cómo su organización puede usar tecnologías inteligentes para personalizar las experiencias de los clientes a la vez que reduce los costes.
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¿Qué es el servicio de atención al cliente basado en inteligencia artificial?

El servicio de atención al cliente con IA mejorada es el uso de tecnologías y herramientas de inteligencia artificial como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático y los asistentes digitales para mejorar las experiencias de los clientes y simplificar las operaciones.

En lugar de reemplazar a las personas, la inteligencia artificial trabaja junto con los equipos de servicio al cliente para automatizar las tareas rutinarias y ofrecer soporte técnico inteligente. La inteligencia artificial en el servicio al cliente proporciona a los equipos más tiempo para centrarse en tareas complejas y de gran valor y genera información necesaria para personalizar las interacciones, resolver problemas e impulsar la satisfacción.

Puntos clave

  • El servicio de atención al cliente con inteligencia artificial mejorada usa tecnologías de inteligencia artificial para automatizar tareas rutinarias y ofrecer soporte inteligente para que las organizaciones puedan proporcionar servicios más eficientes y personalizados.
  • Las tecnologías de inteligencia artificial que están transformando el servicio de atención al cliente incluyen NLP, aprendizaje automático, análisis predictivo y análisis de opiniones.
  • Entre las herramientas comunes de servicio al cliente basadas en inteligencia artificial se incluyen bots de chat, asistentes virtuales, asistentes de inteligencia artificial de voz, sistemas de vales automatizados, agentes de inteligencia artificial y análisis de servicio al cliente.
  • Entre los pasos para implementar la inteligencia artificial en el servicio al cliente se incluyen la evaluación de las necesidades empresariales, la preparación de la infraestructura y los datos, la elección de las tecnologías de inteligencia artificial adecuadas, los equipos de aprendizaje y la supervisión del rendimiento.
  • Los desafíos en la implementación de IA incluyen riesgos de seguridad, problemas de integración, falta de personalización, fiabilidad limitada, resistencia a las herramientas de IA y preocupaciones sobre la IA responsable.
  • Los ejemplos del mundo real de servicio al cliente impulsado por IA destacan los beneficios de soluciones de soporte al cliente híbridas, flujos de trabajo automatizados y agentes de IA.
  • Las tendencias futuras en el servicio al cliente con IA incluyen avances en NLP, IA emocional, hiperpersonalización y experiencias inmersivas.

Ventajas de la IA en el servicio al cliente

La IA en el servicio al cliente ofrece varias ventajas que pueden ayudar a su organización a ofrecer experiencias proactivas y personalizadas de manera eficiente:

  • Aumenta la eficiencia y la productividad. Cuando están capacitados con la inteligencia artificial, los equipos de servicio pueden trabajar con mayor eficacia y velocidad. Por ejemplo, los chatbots de IA en el servicio al cliente responden rápidamente a preguntas básicas de los clientes, y los flujos de trabajo automatizados eliminan tareas repetitivas mientras minimizan errores causados por humanos.

  • Reduce los tiempos de respuesta. Con las herramientas de autoservicio de los clientes, los clientes reciben respuestas instantáneas, lo que elimina los tiempos de espera largos. Si las preguntas o preocupaciones particulares de un cliente no pueden resolverse utilizando herramientas de autoservicio, los sistemas de enrutamiento inteligente pueden conectar rápidamente al cliente con el representante adecuado. Una vez conectado, el representante puede acceder a información y recomendaciones generadas por IA necesarias para acelerar la resolución.

  • Admite experiencias proactivas y personalizadas. La IA analiza los datos de los clientes y las interacciones pasadas para proporcionar a los representantes de centros de llamadas, técnicos de servicio de campo y otros empleados en contacto con el cliente información sobre las necesidades únicas de cada cliente y recomendaciones personalizadas sobre las mejores acciones a seguir. El uso de la inteligencia artificial para mejorar la atención al cliente a lo largo del recorrido del cliente refuerza las relaciones y la fidelidad.

  • Optimiza las operaciones. La IA contribuye a una asignación eficiente de recursos al optimizar flujos de trabajo y conectar rápidamente a los clientes y empleados con la información que necesitan para responder a sus preguntas y resolver problemas. La IA también determina qué consultas de servicio deben dirigirse a herramientas de autoservicio y cuáles requieren intervención humana, minimizando escalaciones costosas.

  • Proporciona compatibilidad siempre disponible. Los chatbots de IA en el servicio al cliente ayudan a garantizar que los clientes reciban un servicio rápido dondequiera que estén, cuando lo necesiten. Este nivel de comodidad ayuda a las organizaciones a administrar eficazmente grandes volúmenes de soporte técnico a la vez que reduce los costes.

  • Ayuda a reducir el agotamiento y la rotación de empleados. La IA brinda a los equipos de servicio al cliente y soporte más tiempo para realizar trabajos significativos y satisfactorios, como tareas que requieren empatía, resolución creativa de problemas y pensamiento crítico. El agotamiento y la rotación se reducen, ahorrando a las organizaciones el coste de reclutar y capacitar continuamente a nuevos empleados.

Cómo funciona la IA en el servicio al cliente

Así es como la inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas están cambiando lo que es el servicio de atención al cliente y lo que puede hacer:

  • NLP permite que los sistemas de inteligencia artificial comprendan, interpreten y respondan al lenguaje humano de forma natural, lo que hace que las interacciones entre las personas y las interfaces basadas en inteligencia artificial sean más intuitivas y atractivas.

  • Los algoritmos de aprendizaje automático analizan e identifican patrones en grandes cantidades de datos e interacciones de los clientes, aprendiendo con el tiempo cómo ayudar a las herramientas de inteligencia artificial a proporcionar respuestas más precisas y relevantes.

  • El análisis predictivo usa datos históricos para predecir las necesidades y preferencias de los clientes, lo que permite a los equipos de atención al cliente personalizar las recomendaciones y abordar proactivamente los posibles problemas antes de que surjan.

  • El análisis de opiniones obtiene información de correos electrónicos, chats, encuestas y redes sociales para ayudar a las organizaciones a comprender mejor las preocupaciones, las quejas y las impresiones de marca de los clientes y responder adecuadamente.

  • La inteligencia artificial generativa es un tipo de inteligencia artificial que crea contenido nuevo, como texto, imágenes o vídeos, en función de los datos en los que se entrena. Tiene varias aplicaciones en el servicio al cliente, incluyendo el aumento de la productividad en los centros de llamadas al automatizar la toma de notas durante las llamadas de los clientes y proporcionar resúmenes detallados de las llamadas, incluyendo los elementos clave de acción.

Herramientas de servicio al cliente con tecnología de inteligencia artificial usadas habitualmente

Las organizaciones usan muchas herramientas de inteligencia artificial para mejorar sus operaciones de atención al cliente, incluidas las siguientes:

  • Los Chatbots de IA y los asistentes virtuales son herramientas de autoservicio que usan NLP y aprendizaje automático para proporcionar asistencia en tiempo real a los clientes. Los bots de chat de inteligencia artificial en el servicio al cliente comprenden preguntas sencillas y directas y responden mediante scripts predefinidos. En cambio, los asistentes virtuales pueden ayudar a los clientes con tareas complejas, como programar citas y procesar transacciones. También pueden participar en conversaciones personalizadas adaptadas a las necesidades de cada cliente.

  • Los asistentes de IA de voz usan tecnologías de reconocimiento de voz para controlar eficazmente las consultas basadas en el teléfono de forma ininterrumpida sin necesidad de intervención humana. Participan en conversaciones, responden a consultas y realizan tareas, lo que proporciona soporte técnico personalizado y reduce los tiempos de espera.

  • Los sistemas de vales inteligentes simplifican el soporte técnico al cliente mediante la categorización, priorización y enrutamiento de incidencias de soporte técnico en función de las necesidades actuales, los historiales de interacción y los datos demográficos de cada cliente. En lugar de enrutar a los clientes al siguiente agente disponible, los sistemas de vales inteligentes enrutan automáticamente a los clientes a agentes en función de su experiencia y cargas de trabajo, optimizando la distribución de consultas y asegurándose de una resolución de problemas más rápida.

  • Los agentes de inteligencia artificial aumentan la productividad y la satisfacción del cliente al proporcionar a los clientes y representantes en directo asistencia en tiempo real. Por ejemplo, las bases de conocimiento impulsadas por IA proporcionan a los clientes respuestas instantáneas a preguntas comunes, reduciendo la necesidad de soporte humano. Además, las herramientas de IA generan recomendaciones que ayudan a los representantes en vivo a responder a los clientes según el contexto y la historia.

  • Los agentes autónomos de inteligencia artificial trabajan en nombre de personas, equipos o departamentos para ejecutar y orquestar procesos empresariales. Los ejemplos incluyen agentes de administración de casos que automatizan tareas clave a lo largo del ciclo de vida del caso y agentes de operaciones de programación que optimizan los horarios para los técnicos de campo según las condiciones cambiantes del día laboral.

    Introducción al agente de administración de casos para Dynamics 365 Customer Service.

  • Las herramientas de análisis de servicio al cliente usan NLP, aprendizaje automático y análisis predictivo para generar información de los clientes, como el valor de la duración o el riesgo de abandono. Esta información se puede usar para tomar decisiones estratégicas controladas por datos.

Pasos para implementar la inteligencia artificial en el servicio al cliente

Siga estos pasos para implementar correctamente la inteligencia artificial en las operaciones de servicio al cliente:

  1. Evaluar las necesidades y los objetivos empresariales. Identifique los puntos problemáticos del servicio de atención al cliente y determine dónde puede generar más valor la inteligencia artificial. Es posible que decida modernizar solo el software del departamento de soporte técnico, o el conjunto de aplicaciones completo de software de atención al cliente.

  2. Prepare la infraestructura y los datos. Asegúrese de que su organización tiene la infraestructura necesaria, como el almacenamiento de datos y las capacidades de procesamiento, para admitir la implementación de inteligencia artificial. Además, asegúrese de que los datos están limpios, organizados y listos para el análisis de inteligencia artificial.

  3. Elija las tecnologías de inteligencia artificial adecuadas. Seleccione soluciones de inteligencia artificial que se adapten a sus necesidades y objetivos, y que se integren con su CRM, ERP y otros sistemas existentes para ayudar a garantizar una experiencia unificada.

  4. Entrenar a los equipos: Ofrezca una formación completa al equipo de atención al cliente sobre cómo trabajar con herramientas de inteligencia artificial para maximizar sus ventajas.

  5. Entrenar modelos de IA. Refine y actualice continuamente los modelos de IA para que mejoren con el tiempo mediante el aprendizaje de interacciones anteriores.

  6. Supervise el rendimiento y optimice. Supervise continuamente el rendimiento de su solución de inteligencia artificial, incluida la recopilación de comentarios de clientes y agentes. Ajústelo según sea necesario para mejorar la eficacia.

  7. Cumpla los procedimientos recomendados. A lo largo del proceso de planeamiento e implementación de la inteligencia artificial, mantenga los procedimientos recomendados, como las medidas de seguridad y privacidad de los datos.

Seis desafíos comunes al implementar la inteligencia artificial en el servicio al cliente

Estos son seis desafíos y formas comunes de superarlos.

  1. Riesgos de seguridad y privacidad de los datos
    Desafío: Los sistemas de inteligencia artificial controlan los datos confidenciales de los clientes, convirtiéndolos en objetivos de ciberamenazas y planteando problemas de privacidad.
    Solución: Implemente un cifrado sólido, controles de acceso, estrictos y el cumplimiento de las normativas de protección de datos. Informar a los clientes sobre las directivas de uso de datos y proporcionar opciones de exclusión.

  2. Integración con sistemas existentes
    Desafío: A menudo, las herramientas de inteligencia artificial necesitan trabajar junto con las plataformas CRM, ERP y centro de contacto existentes, lo que conduce a complejidades técnicas.
    Solución: Use soluciones de inteligencia artificial con API abiertas y garantice la compatibilidad con las pilas de tecnología existentes. Trabaje con los equipos de TI para desarrollar estrategias de adopción de IA por fases que minimicen las interrupciones.

  3. Falta de personalización
    Desafío: Las interacciones mejoradas con inteligencia artificial pueden sentirse impersonales, lo que provoca la frustración entre los clientes que esperan una experiencia más personalizada.
    Solución: Use modelos de inteligencia artificial entrenados en el historial de clientes, las preferencias y las interacciones pasadas para ofrecer respuestas personalizadas y contextualizadas.

  4. Confiabilidad limitada
    Desafío: A veces, los asistentes digitales de inteligencia artificial pueden tener dificultades para controlar consultas de clientes complejas y de varias partes, lo que conduce a respuestas incorrectas o incompletas que decepcionan a los clientes.
    Solución: Implemente modelos de compatibilidad híbrida en los que la inteligencia artificial controle las consultas rutinarias y escale los casos complejos a los representantes activos. Actualice periódicamente las bases de conocimiento y entrene continuamente la inteligencia artificial en interacciones reales con los clientes para mejorar la comprensión contextual.

  5. Resistencia al uso de herramientas de inteligencia artificial
    Desafío: Algunos empleados podrían ser lentos en adoptar tecnologías de inteligencia artificial y algunos clientes podrían preferir el soporte humano.
    Solución: Proporcionar una formación adecuada y demostrar claramente las ventajas de la inteligencia artificial a los empleados. Ayude a que las interacciones de los clientes sean naturales y útiles, y ofrezca transiciones fluidas a los representantes en directo cuando sea necesario.

  6. Problemas de inteligencia artificial responsable
    Desafío: Los modelos de inteligencia artificial pueden heredar sesgos de los datos de entrenamiento, lo que conduce a un tratamiento parcial o incoherente de los clientes.
    Solución: Garantice diversos conjuntos de datos de entrenamiento e implemente auditorías de imparcialidad para detectar y mitigar los sesgos. Use técnicas de IA explicables (XAI) que proporcionen explicaciones claras y comprensibles para las decisiones y acciones guiadas por inteligencia artificial.

Ejemplos reales del servicio de atención al cliente basado en inteligencia artificial

Numerosas organizaciones han transformado sus experiencias de cliente con la inteligencia artificial. Estos son algunos ejemplos de casos de éxito reales:

  • Un fabricante global que controla más de 600 millones de contactos de soporte técnico anualmente quería mejorar su asistencia al cliente con inteligencia artificial. La empresa implementó un asistente virtual que involucra a los clientes a través de una interfaz conversacional de autoservicio que les ayuda a solucionar y resolver rápidamente los problemas. Si es necesario, el asistente puede transferir sin problemas a un cliente a un representante del centro de contacto en directo con información contextual valiosa sobre su problema específico.
    Punto clave: Con una solución de soporte técnico híbrido, los clientes experimentan tiempos de respuesta y resolución más rápidos.

  • Una gran institución de servicios financieros del Reino Unido intentó simplificar la administración de más de 50 millones de interacciones anuales con los clientes. El banco consolidó varios sistemas existentes en una única plataforma de involucración de clientes intuitiva que agrega datos de clientes en vistas de 360 grados, automatiza las reservas de citas entre departamentos y genera millones de ahorros de software anuales.
    Punto clave: La capacitación de los equipos de servicio con herramientas digitales impulsa la retención de clientes ya que ayuda a las organizaciones a cumplir las expectativas de los clientes para ofrecer un servicio rápido y personalizado.

  • Una empresa de tecnología global quería ofrecer a los clientes un acceso más rápido a su equipo de soporte técnico principal a la vez que optimizaba y automatizaba las tareas repetitivas para los representantes. Adoptó un agente de inteligencia artificial que permite a los clientes comunicarse con los representantes de forma ininterrumpida en nueve idiomas diferentes y proporciona a los representantes de servicio información necesaria para identificar soluciones óptimas a los problemas de los clientes. El tiempo medio de control por parte del equipo de soporte técnico premier aumentó un 20 % y su productividad aumentó un 15 %.
    Punto clave: La inteligencia artificial ayuda a liberar a los representantes de servicio de tareas repetitivas para que puedan centrarse en la resolución de problemas de los clientes.

Cómo evoluciona la inteligencia artificial en el servicio al cliente

Los nuevos desarrollos tecnológicos seguirán impulsando la adopción de la inteligencia artificial en el negocio. Las organizaciones de servicio al cliente estarán entre las que obtienen una ventaja competitiva de las siguientes tecnologías y tendencias emergentes de inteligencia artificial:

  • NLP avanzado: Los avances continuos en NLP permitirán comunicaciones e interacciones aún más sofisticadas y similares a las humanas entre los clientes y los sistemas de inteligencia artificial.

  • Emotion IA: Los sistemas de inteligencia artificial mejorarán en el reconocimiento, la simulación y la respuesta a emociones humanas, lo que permitirá que el servicio de atención al cliente basado en inteligencia artificial y las herramientas de soporte técnico expresen una mayor empatía.

  • Hiper-personalización: Los sistemas de inteligencia artificial seguirán usando técnicas avanzadas de análisis de datos para comprender mejor las preferencias y los comportamientos de los clientes individuales. Estos sistemas, que disponen de información más detallada, podrán crear experiencias más personalizadas que nunca.

  • Integración con otras tecnologías innovadoras: Los sistemas de inteligencia artificial se integrarán cada vez más con dispositivos Internet de las cosas (IoT) para proporcionar asistencia proactiva al cliente. También se conectarán con tecnologías de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) para crear experiencias envolventes.
Una mujer sosteniendo una tableta.

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Preguntas más frecuentes

  • La IA para el servicio al cliente implica el uso de tecnologías de IA como chatbots, asistentes virtuales y análisis predictivo para automatizar y personalizar las interacciones con los clientes. La IA complementa los métodos tradicionales de servicio al cliente para mejorar la eficiencia, reducir los tiempos de respuesta y aumentar la satisfacción.
  • La IA no reemplaza los métodos tradicionales de servicio al cliente, sino que los complementa. Se encarga de tareas y consultas rutinarias para que los humanos puedan centrarse en interacciones más complejas y de alto valor que requieren pensamiento crítico y empatía. La inteligencia artificial mejora la experiencia general del servicio al cliente al proporcionar respuestas en tiempo real, recomendaciones personalizadas y disponibilidad ininterrumpida.
  • El futuro de la IA en el servicio al cliente incluye avances en procesamiento de lenguaje natural (NLP), IA emocional, hiperpersonalización e integración con dispositivos IoT. Estos desarrollos darán lugar a interacciones de clientes más naturales y empáticas y servicios predictivos que identifiquen y aborde de forma proactiva las necesidades de los clientes.
  • Las organizaciones transformarán el servicio al cliente mediante el uso de inteligencia artificial para automatizar tareas rutinarias, reducir los tiempos de respuesta y personalizar experiencias. Las organizaciones también usarán la inteligencia artificial para controlar mayores volúmenes de consultas de clientes de forma más eficaz, ofrecer soporte técnico proactivo y crear relaciones más sólidas.
  • Un ejemplo de inteligencia artificial en el servicio al cliente son los bots de chat con tecnología de inteligencia artificial que usan NLP y aprendizaje automático para atraer a los clientes en conversaciones similares a las humanas. Los chatbots trabajan en tiempo real para responder preguntas comunes, programar citas y proporcionar información relevante, reduciendo la carga sobre los representantes en vivo y mejorando la experiencia general del cliente. También pueden remitir problemas complejos a los representantes activos cuando sea necesario.

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