Cómo sacarle el máximo partido a la IA generativa

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Fecha de publicación
19/9/2023
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¿Sabías que para 2025 el 75 % de las tareas que tienen lugar en el Contact Center estarán a cargo de una IA? Y para 2030, el 80 % de las personas tendrán contacto diario con asistentes virtuales*. Este crecimiento, cada vez más acelerado, se corresponde directamente con la llegada de la IA generativa y el prompt engineering.

Pero ¿qué es exactamente la IA generativa? Va más allá de ser una simple herramienta o un complemento tecnológico. Estamos ante una auténtica revolución en el ámbito de la inteligencia artificial. Si bien el Deep Learning ha marcado un antes y un después en el procesamiento de datos, la IA generativa lleva las cosas un paso más allá. La tecnología puede generar contenido basado en comandos específicos, optimizando y acelerando procesos que antes eran impensables.

En inConcert no solo miramos hacia el futuro, lo estamos construyendo: gracias a la implementación del modelo de IA generativa más avanzado, ChatGPT, nuestros bots conversacionales están redefiniendo las reglas del juego en la interacción con los clientes. Ya no se trata solo de responder preguntas, sino de anticiparse a las necesidades y personalizar cada interacción al máximo.

Entrenamiento de Bots

En un contexto de cambios y transformaciones cada vez más aceleradas, minimizar el tiempo dedicado al entrenamiento de bots es indispensable para el éxito de una compañía. Previamente, la tarea, realizada por un equipo de lingüistas especializados, requería entre 4 y 6 semanas. Al combinar GPT y Embeddings, en inConcert podemos reducir este proceso a minutos y mejorar nuestra tasa de repuestas correctas, logrando una CX capaz de evolucionar en tiempo real.

Tradicionalmente, el proceso comienza por redactar lista de preguntas frecuentes. Luego se entrena el bot en base a estas, donde un equipo de lingüistas escribe entre 10-15 ejemplos por cada pregunta. En una tercera instancia, se testea el bot para ajustar cualquier tipo de detalles, previo a su puesta en producción.

Hasta ahora, la eficiencia del Bot dependía en buena medida de las FAQs entregadas. Sin embargo, las empresas rara vez pueden traducir todo su conocimiento de negocio a un formato de pregunta y respuesta. Ahora, a través de la IA generativa, es posible unificar toda la información estructurada y no estructurada existente en una única base de conocimiento para activarla en cuestión de minutos.

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Gestión del conocimiento simplificada

Los modelos de IA lingüística desarrollados por OpenAI y otras empresas que investigan la IA generativa permiten prescindir de las tradicionales FAQs e implementar estrategias mucho más dinámicas e inmediatas. La capacidad de análisis del lenguaje de estos motores agiliza la fase de entrenamiento de un bot, ya que son capaces de “comprender” el contenido que le proporcionemos a partir de múltiples insumos, como documentos en PDF, videos tutoriales, sitios web públicos, conversaciones históricas y otras bases de conocimiento. La IA generativa no solo tiene el poder de analizar cuantiosas y variadas fuentes de información al instante, sino también detectar patrones y relaciones para generar nuevos contenidos e interacciones mucho más eficientes.

De esta manera se logran metas fundamentales: menor tiempo de desarrollo de bots y costos en el setup inicial. Además, al lograr un mayor porcentaje de respuestas detectadas se mejora la satisfacción el cliente y reduce significativamente las consultas a los asesores, ofreciendo interacciones personalizadas en el momento justo y soporte humano en las situaciones clave.

A su vez, ahorra la necesidad de desarrollar plantillas de respuestas rápidas para asesores o portales de conocimiento que alojen toda la información que pueda ser necesaria para resolver una situación particular. También evita largos procesos de entrenamiento y actualización utilizando embeddings y una interfaz gráfica de usuario (GUI) simple para hacer cambios de inmediato y con un esfuerzo mínimo.

Detección de intenciones

La unión de GPT y NLU potencia la detección de intenciones de los usuarios y clientes en cada una de sus interacciones. Este avance tecnológico no sólo mejora tiempos de entrenamiento de modelos cognitivos, sino que permite brindar un enfoque híbrido: genera e interpreta con GPT y utiliza NLU cuando se requiere ejecutar un procedimiento rígido, teniendo en cuenta todo el contexto histórico de la conversación.

Conversational Bots con capacidades de entrenamiento y aprendizaje activo logran mayor entendimiento y conversaciones más naturales con cada interacción. Por su parte, incorporar tecnologías vocales de STT (speech-to-text) y TTS (text-to-speech) permite que comprendan el habla coloquial de clientes y responden de la misma manera. Utilizar GPT como generador de respuestas posibilita una experiencia multilenguaje de excelencia donde podamos contestar en el idioma del usuario, independientemente al idioma definido como predefinido.

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Leads de calidad

Sabemos que generar leads de calidad puede ser una de las tareas más difíciles (y costosas) de tu estrategia. En este contexto, los bots conversacionales no solo potencian la etapa de captación mediante un mayor engagement sino que, al aumentar la tasa de leads, mejoran simultáneamente la conversión y disminuyen costos, impactando directamente en el CAC.

Además, como hemos visto previamente, el bot puede llevar adelante conversaciones en tiempo real haciendo preguntas específicas para una correcta clasificación del lead y, basándose en las respuestas recibidas, puede continuar con un subset específico de preguntas a medida para detallar la clasificación de una forma más granular.

Asistencia para ventas

La IA generativa también mejora la eficiencia del agente, asegurándose que siga un script determinado y asistiéndolo en tiempo real con comentarios estratégicos en base a la conversación en curso. Por ejemplo, si el cliente menciona a un competidor, el sistema le facilita información sobre las propias ventajas competitivas para poder fortalecer sus argumentos de venta.

Esto también permite sortear problemas recurrentes, como mantener informados y actualizados a los agentes sobre cambios dinámicos en los servicios ofrecidos. Además, facilita el onboarding y la capacitación de nuevos agentes, brindando soporte de calidad para aumentar su eficiencia.

En inConcert estamos a la vanguardia de la innovación.Ofrecemos soluciones tecnológicas al día con los últimos modelos de interacción para optimizar todo el ciclo de vida del cliente y multiplicar las ventas de forma inteligente, eficiente y escalable.

No te pierdas nuestro próximo artículo para conocer cómo podemos transformar tu negocio con IA generativa, con 7 usos para optimizar procesos cotidianos de forma inteligente.

*Fuente: Emerging Tech Impact Radar: Hyperautomation, Gartner (2023)

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