Para los profesionales de las relaciones y la experiencia del cliente, la IA generativa representa a la vez muchas esperanzas, incertidumbres, riesgos y oportunidades. Ya está demostrando su potencial en materia de optimización de la productividad y el servicio al cliente, que el 70 % de las empresas prevén explotar según el Barómetro Cision-AFRC de 2023. A través de su libro blanco, la AFRC da la palabra a ILLUIN Technology y nAIxt Consulting para explicar de forma didáctica los conceptos principales de esta revolución tecnológica y exponer cinco casos de uso importantes para la relación con el cliente.

La IA consiste en utilizar máquinas para reproducir razonamientos a partir de datos. La IA generativa, por su parte, es un subconjunto de la IA cuya producción (texto, imagen) es original, es decir, nadie ha creado ese contenido anteriormente. Aplicada a la relación con el cliente, la IA generativa aportará, por ejemplo, nuevas posibilidades de personalización. Mejor que cualquier ser humano, es capaz, durante una conversación, de adaptarse al cliente, centrarse en un problema, pero también de ir más allá en la respuesta. Es este poder de personalización y comprensión del cliente lo que marcará la diferencia en la relación con una marca, sobre todo porque permite un modo de interacción mucho más natural y sencillo que una FAQ, un formulario de reclamación o un correo electrónico.

Más allá del ámbito conversacional, la IA generativa abre nuevas perspectivas en múltiples direcciones: comprensión de los motivos de las reclamaciones, análisis de sentimientos, extracción de datos de documentos, redireccionamiento de flujos de llamadas entrantes, etc. «El potencial más subestimado de esta IA generativa es la capacidad de realizar tareas que antes se realizaban con otras IA», », explica Alexander Micrklewright, director de Estrategia e Innovación en IA de ILLUIN Technology y nAIxt Consulting. «Por ejemplo, puede extraer de un correo electrónico toda la información sobre el remitente, procesar imágenes y archivos adjuntos, verificar un documento de identidad, etc. Lo que también marca la diferencia es el procesamiento de las opiniones de los clientes o el resumen de una conversación. Los algoritmos han cambiado la forma de tratar este tipo de tareas y es en este nivel donde se observará una verdadera aceleración».

Ahora, el reto consiste en poder industrializar los proyectos de IA y generar un retorno de la inversión, al tiempo que se controlan los riesgos asociados a los nuevos modelos (alucinaciones, sesgos cognitivos, ataques de prompts, etc.) y se vela por tener un impacto positivo en los empleados, los clientes, la sociedad y el mundo que nos rodea.

Con capacidades superiores a las de los modelos anteriores, los modelos generativos de lenguaje grande (LLM) ofrecen nuevos casos de uso en todas las profesiones y sectores. nAIxt Consulting e ILLUIN Technology han identificado estas nuevas fuentes de valor en todos los canales y profesiones de la relación con el cliente.

#1 – La generación de respuestas con fuentes

La generación de respuestas con fuentes permite a un modelo de IA escribir sus respuestas a partir de la información contenida en un corpus documental e indicar sus fuentes. Un chatbot dotado de esta funcionalidad puede responder a cualquier pregunta buscando la respuesta en los documentos de origen, a diferencia de los chatbots anteriores, que se limitaban a preguntas y respuestas preestablecidas. Esta capacidad permite ampliar la cobertura del autoservicio, mejorar la experiencia conversacional del cliente y ganar en eficiencia operativa y en costes.

#2 – Síntesis de la voz del cliente en 360° y generación de insights

La IA generativa ofrece una comprensión más detallada de lo que dicen los clientes. Es capaz de resumir las conversaciones con los clientes, agruparlas, ponerles un título e incluso hacer recomendaciones pertinentes. Esto permite descubrir continuamente los temas importantes para los clientes, mejorando así la capacidad de respuesta en términos de campañas de marketing personalizadas, adaptación de la oferta y control de calidad en los centros de atención al cliente.

#3 – Generación de sugerencias en tiempo real para la siguiente mejor acción

Los asesores pueden beneficiarse de la generación de respuestas con fuentes, que les sugieren las mejores respuestas en cada etapa de la conversación. Esto ahorra tiempo, hace que las respuestas sean más fiables y libera a los asesores para que estén más disponibles para los clientes. Por su parte, los gerentes disponen de análisis de calidad, conformidad y opiniones, lo que les permite orientar a los asesores hacia las mejores soluciones posibles.

#4 – El procesamiento inteligente de correos electrónicos, archivos adjuntos y documentos

La IA generativa permite generar respuestas con fuentes que se envían por correo electrónico, ya sea automáticamente o tras la validación de un asesor. También mejora el enrutamiento de los correos electrónicos y el procesamiento de archivos adjuntos de gran tamaño gestionados por el servicio de atención al cliente, como documentos de identidad, facturas, justificantes de domicilio, nóminas y contratos.

#5 – Resumen de las conversaciones

El resumen de las conversaciones, posible gracias a las capacidades de los LLM generativos, ayuda a los asesores a comprender mejor las necesidades del cliente y a adaptarse rápidamente. Al generar motivos de contacto, contextos, sentimientos y resúmenes de interacciones anteriores, esta tecnología enriquece el CRM de la empresa y proporciona nuevos datos para los análisis posteriores a las interacciones. En conclusión, la adopción de la IA generativa promete una mayor calidad de servicio y personalización, esenciales en un mercado cada vez más competitivo.