fbpx

Inteligencia artificial: inspección y aportes para un CX eficiente

Inteligencia artificial: inspección y aportes para un CX eficiente 1

Inteligencia artificial: inspección y aportes para un CX eficiente

Inteligencia artificial: inspección y aportes para un CX eficiente https://woxi.digital/wp-content/uploads/2023/04/Inteligencia_artificial_-_una_mirada_de_halcn_a_favor_de_la_CX.jpg 2000 1333 WOXI WOXI //woxi.digital/wp-content/uploads/2021/11/woxi-logotipo@2x-min.png

Desde hace años las empresas están actuando de forma dinámica para mejorar la CX a través de la inteligencia artificial. De hecho, 9 de cada 10 empresas invierten constantemente en esta tecnología, según estudio de Business Wire. 

El análisis objetivo de la inteligencia artificial en la experiencia del cliente (IBM Institute for Business Value, 2020), afirma que el 95 % de los profesionales de CX dicen que la inteligencia artificial es una oportunidad y no una amenaza. Mientras que el 79% prevé que la IA jugará un papel importante en el futuro de las organizaciones.

Por eso, este 2023 se necesita más que nunca tener una visión que vaya más allá de las aplicaciones básicas de la IA. Es decir, una mirada de halcón no solo sobre la CX, sino también frente a las nuevas tendencias y soluciones inteligentes que vayan surgiendo. 

Además, es clave conocer cómo funciona la IA y ser conscientes de las ventajas que tiene en la experiencia del cliente. Pues, estas tecnologías se han convertido en una ventaja competitiva y quienes no sepan cómo usarlas pueden perder clientes en el camino. 

¿Qué es la inteligencia artificial?

El término inteligencia artificial parece haberse convertido en una buzzword que todas las empresas utilizan para expresar que tienen productos y soluciones avanzadas. Pero, no todo lo que brilla es IA. 

Para considerar que una herramienta es realmente inteligente tiene que ser capaz de recoger o absorber datos, interpretar y aprender de estos datos y aplicar estos aprendizajes para llevar a cabo acciones.

Sumado a esto, según el alcance, hay dos tipos de IA:

  • La específica: el sistema ejecuta acciones para resolver un problema concreto, pero no sabe nada más allá de ese problema concreto. Por ejemplo, el reconocimiento facial empleado en el sector de la seguridad que se dedica solo a encontrar caras que coinciden con otras caras.
  • La general: dota a la herramienta de un razonamiento similar al humano. Para saber si una IA es general, se pueden hacer diferentes tests como el Test de Turing, creado por Alan Turing en 1950.

Así, la Inteligencia Artificial abarca una gran variedad de subcampos, como el Machine Learning y el Deep Learning. Estas disciplinas, compuestas por algoritmos de IA, buscan crear sistemas expertos que hagan predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada.

¿Deep learning o machine learning?

El término inteligencia artificial fue definido por primera vez en 1956 por John McCarthy como “la ciencia y la ingeniería para hacer máquinas y programas de computación inteligentes”. Desde entonces, las técnicas y tecnologías aplicadas de IA no han dejado de crecer. 

Así es como entra en juego el machine learning a partir de los años ´80 y, dentro de este, el deep learning. Explicado de forma simple, ambas tecnologías imitan la forma de aprender del cerebro humano y pueden hacerlo tanto de forma supervisada como no supervisada.

No obstante, el aprendizaje automático es un conjunto de tecnologías de inteligencia artificial dentro de las cuales se encuentran las redes neuronales (es decir, el deep learning). Aun así, es posible compararlos y establecer una serie de diferencias.

 

Machine learning Deep learning
Uso de los algoritmos Usa algoritmos matemáticos para analizar datos, aprender y generar resultados o tomar decisiones con base en lo aprendido.

Trabaja con algoritmos de regresión o con árboles de decisión.

Estructura algoritmos automáticos en capas de redes neuronales que le ayudan a aprender y generar resultados más precisos.

Usa redes neuronales que funcionan de forma muy parecida a las conexiones neuronales biológicas de nuestro cerebro.

Uso de los datos Los algoritmos de aprendizaje automático usan datos estructurados y etiquetados para sus predicciones. Esto no quiere decir que no puedan trabajar a partir de datos no estructurados, pero para hacerlo necesitan hacer una serie de procesos previos para dotar de estructura a la información.

Por ejemplo, para que un algoritmo de machine learning diferencie los rostros de una serie de fotografías, los ingenieros humanos deben decirle en qué características fijarse (por ejemplo, los ojos).

Los algoritmos de deep learning eliminan parte de estas necesidades de preprocesado, ya que pueden trabajar con datos no estructurados y extraer características de forma automatizada o independiente.

Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden extraer por sí mismos qué características son necesarias para diferenciar las fotografías de rostros humanos entre sí y hacerlo cada vez con más precisión.

Precisión Un algoritmo de aprendizaje automático puede ser muy preciso a la hora de identificar un rostro. Solo tenemos que decirle las características básicas de uno de ellos. Por ejemplo, rostro alargado de tamaño considerable y sin vello). A partir de los requisitos que normalmente cumplen los rostros humanos, el algoritmo desarrolla sus propias reglas.  Los algoritmos de deep learning funcionan por capas que reducen el margen de error. Cada capa emite su propio juicio y lo combina con el resultado de la capa anterior. Cuanta más información reciba y procese, más precisión logrará. Llegará a un punto en el que sea capaz de reconocer un rostro borroso o escondido en una esquina de la fotografía.
Autonomía Requiere de una mayor intervención humana para lograr los resultados esperados. Puede lograr la autonomía.

¿Cuál es la tecnología del futuro?

Hoy, el deep learning es una de las tecnologías de IA más utilizadas y en ella están puestas grandes esperanzas para el futuro. Aunque a veces pase desapercibido, en nuestra vida diaria nos cruzamos con muchos ejemplos de uso de aprendizaje profundo:

  • Compañías financieras como bancos o seguros: usan el deep learning para automatizar tareas de detección de fraude y mejorar la ciberseguridad de sus productos digitales.
  • Google: el sistema de reconocimiento de voz del Asistente de Google y el análisis de imágenes de Google Fotos usan el aprendizaje profundo para reconocer caras y objetos.
  • Medicina: cada vez más fármacos y terapias se prueban de forma simulada en ordenadores. En muchos de estos procesos, el deep learning juega un papel clave.
  • Conducción automática: el sistema de piloto automático de los vehículos de Tesla implica el uso de 48 redes neuronales distintas.

IA emocional: cómo usar el deep learning para entender a los clientes

¿Qué es la IA emocional? Es un tipo de inteligencia artificial que trata de entender e interpretar las expresiones humanas mediante numerosas cámaras que realizan la codificación facial y el seguimiento de los ojos. Así, detecta y analiza las expresiones faciales para reconocer e incluso simular emociones (enfado, satisfacción, tristeza, etc.)

Ahora bien, si la CX consiste en conocer a los clientes y sus necesidades, no sorprende que las empresas implementen la IA emocional para poder hacerlo y así, servir mejor a sus clientes.

Pensemos en Spotify como ejemplo: con la ayuda de las personas que comparten voluntariamente sus datos y preferencias y aplicando la IA emocional,  

No obstante, esta no es la única ayuda que la IA emocional ofrece a la industria de la CX, sino que también proporciona beneficios como:  

  • Proporcionar datos más precisos y auténticos en tiempo real;
  • Saber cómo se sienten las personas frente a los productos o servicios y en base a esto decidir qué conservar o desarrollar estrategias de mejora de forma inmediata;
  • Agilizar el proceso de trabajo dejando que los problemas menores sean manejados por IA como chatbots o avatares, mientras que los más complejos pueden pasar a manos de los colaboradores;
  • Recopilar datos para medir el compromiso del cliente y decidir por dónde llevar al prospecto en el customer journey;
  • Personalizar el trayecto del cliente.

10 formas en que la IA beneficia a la CX

Llegados a este punto, es fácil ver que existen muchas maneras en que la inteligencia artificial puede aprovecharse para mejorar las experiencias. Veamos algunas de las principales ventajas que ello conlleva: 

Ventajas para la empresa

  1. Recolección de datos
    Con la IA y el aprendizaje automático se pueden usar los datos de los clientes para construir nuevos modelos de venta y servicio que mejoran a medida que se añaden más datos al sistema. Esto significa que mientras más clientes alcance la IA, y cuanta más información reúna sobre cada uno de ellos, mejor es el rendimiento del sistema. Esto se convierte en un ciclo de mejora continua. 
  2. Vista 360 ​​grados del cliente
    Mediante herramientas analíticas distribuidas, automatizadas e inteligentes se recopilan y sintetizan datos de fuentes dispares a la vez. Esto ayuda, por ejemplo, a crear segmentos de usuario más procesables para ver de forma granular lo que cada individuo realmente quiere y cómo se comporta.Al aprender sobre el comportamiento del cliente y aplicar algoritmos AA se puede usar la IA para optimizar los pasos dentro del trayecto del cliente. Por ejemplo, desde adaptar los mensajes hasta ajustar la secuencia de las comunicaciones para mostrar a los clientes productos, ofertas o incentivos que les hagan actuar.
  3. Análisis predictivo y previsión mejorada
    El big data permite detectar temprano tendencias y patrones para saber cómo afectarán el rendimiento futuro. Esto ayuda a tomar mejores decisiones. Por ejemplo, las empresas que usan macrodatos y enfoques basados ​​en IA, pueden mejorar los pronósticos estacionales, reduciendo los errores.
  4. Captación y retención de clientes
    Con big data e IA, las organizaciones pueden identificar con mayor precisión lo que los clientes realmente buscan y observar sus patrones de comportamiento. Y, en base a esta información, generar mejores conversiones, mejorar la lealtad a la marca, mejorar la satisfacción general del cliente.
  5. Seguridad y prevención del fraude
    La inteligencia artificial puede detectar posibles fraudes o accesos no autorizados a la base de datos. Esto es posible mediante el aprendizaje automático, el reconocimiento de voz y biométrico, la automatización de información, la comprensión del lenguaje común, etc.
  6. Gestión de riesgos
    Las empresas obtienen una visibilidad temprana de los riesgos potenciales. Esto ayuda a cuantificar la exposición a los riesgos, las pérdidas potenciales y acelerar los cambios.
  7. Automatización de procesos e incremento de la productividad
    Con la instalación de inteligencia artificial para los procesos mecánicos más forzados y rutinarios, se abre una oportunidad para aprovechar tiempo y talento. Mientras las máquinas hacen el trabajo mecanizado, el personal humano puede usar la creatividad para mejorar lo que hace la inteligencia artificial o proponer nuevas estrategias de crecimiento. Esto permite aumentar la rentabilidad empresarial.

Ventajas para los consumidores

  1. Personalización
    Hoy, los consumidores demandan información y acciones adaptadas a sus necesidades y deseos exactos y no suposiciones. Gracias a la IA reciben productos y servicios diferenciados y a la medida de sus intereses y necesidades. Por ejemplo, si un cliente está enviando tickets de soporte con el asunto “olvidé mi contraseña”, la IA recomendará artículos de ayuda relacionados.
  2. Comunicaciones más relevantes
    Sin duda alguna, la IA mejora la comunicación empresa-cliente. Los sistemas que utilizan Inteligencia Artificial son más precisos y la información proporcionada más objetiva. De esta forma, el consumidor tiene un mayor control sobre la conversación. Uno de los mecanismos que lo facilita es el chatbot: comunicación automatizada que proporciona soporte a las solicitudes de los usuarios las 24 horas continuas. Un asistente virtual ofrece una interacción de calidad con tiempos de respuesta breves, lo que fideliza la lealtad de los clientes y promueve clientes potenciales.
  3. Respuestas en todos los canales
    La automatización del servicio de atención al cliente en todos los canales con la IA conversacional permite un servicio personalizado y completo para cada interacción.  Además, todos los canales de comunicación están a disposición del usuario las 24/7, lo que hace al soporte veloz y constante. Así, el cliente puede comprar, hacer trámites, resolver problemas o plantear consultas en cualquier momento, sin importar el día o la hora.
  4. Autoservicio y autoayuda
    Muchos clientes prefieren buscar una solución por su cuenta en lugar de interactuar con servicios de soporte o con un chatbot. Por suerte, la IA que usa el aprendizaje automático puede aliviar las molestias de los clientes en este aspecto, ya que es capaz de aprender qué artículos de ayuda pueden resolver mejor el problema de un cliente.

Formas de usar la IA para mejorar la CX: estrategias y herramientas

¿Cómo se puede aprovechar la IA para mejorar el CX?. Revisemos las principales estrategias y herramientas que funcionan con este tipo de tecnologías:

  • Chatbots: proporcionan respuestas rápidas a problemas rutinarios relacionados con los clientes, permitiendo liberar espacio y recursos humanos. También asimila y se adapta a las preferencias del cliente para que pueda anticipar mejor los requerimientos del cliente y brindar respuestas más inmediatas y personalizadas.
  • ChatGPT, GPT-3 y GPT-4: tipos de herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).

ChatGPT es una herramienta de NLP conversacional que permite a las empresas proporcionar respuestas de servicio al cliente automatizadas, aunque su precisión es aún limitada y no pueden responder de manera natural y humana.

Por otro lado, el GPT-3 es una herramienta de comprensión del lenguaje impulsada por IA que puede generar sugerencias inteligentes para los clientes en función de sus aportes.

Juntos, se pueden usar para comprender rápidamente las preguntas de los clientes, proporcionar respuestas precisas y sugerir soluciones útiles. Además, con el GPT-3 se puede comprender las intenciones de los usuarios y proporcionar respuestas personalizadas.

También, se pueden usar para analizar, identificar patrones e ideas, y hacer recomendaciones basadas en los datos proporcionados.

En estos días se ha lanzado al mercado el GPT-4 que excede en gran medida las capacidades de su versión previa con mejoras en cuanto a su precisión, la exactitud en las respuestas y la velocidad de procesamiento.

Además, GPT-4 tiene una base de datos mucho mayor, llegando hasta 45 gigabytes de información acumulada, mientras que GPT-3 posee apenas 17 gigabytes.

  • Terminales de Autoservicio: programados con algoritmos inteligentes, brindan a los clientes autonomía. 
  • Integración con Apps: las aplicaciones se pueden integrar con las distintas sucursales usando algoritmos inteligentes. Así, los clientes podrían hacer un requerimiento vía app y procesarlo luego en persona en la sucursal. La IA es excelente para sistematizar datos.
  • Big Data: los datos tienen que ser compilados y procesados. Un algoritmo de IA para procesar datos no solo brinda estadísticas, también puede sugerir políticas a implementar en cada sucursal.
  • CRM (Customer Relationship Manager): tecnología que funciona a base de algoritmos de IA. Puede ser integrado a la estrategia omnicanal, así, se logra poner a la sede como centro de toda la estrategia comercial, sin desligarla del resto de canales. 
  • Sistema de turnos y colas virtuales: permiten a los clientes sacar turnos y hacer la fila para ser atendidos en la sucursal, sin estar presentes. Con esto, se evitan aglomeraciones de gente y los clientes ahorran tiempo y esfuerzo.

Conclusión

La adopción de inteligencia artificial ha crecido un 270% en los últimos cuatro años, según un estudio de Gartner. Asimismo, las expectativas del mercado de aprendizaje automático y otras soluciones de IA son aún más prometedoras. De acuerdo con un informe de Fortune, se espera que el mercado global de inteligencia artificial alcance los 267 mil millones en 2027. 

Con base en estas predicciones, no existe duda alguna de la relevancia que tiene la inteligencia artificial en todos los sectores y como esta puede ayudar a mejorar procesos dentro de las empresas, en especial si se trata de la CX. 

Quienes no sepan cómo usar estas tecnologías perderán clientes en el camino. De ahí que las empresas tengan que mantenerse a la vanguardia en cuanto a las nuevas tecnologías con IA que brindan soluciones a la medida de los compradores.  

Hoy, no solo los consumidores sino también los prosumidores tienen perfiles cada vez más exigentes: demandan mucho más que un servicio inmediato, eficaz y sencillo. También, esperan que las marcas se anticipen a sus necesidades y complementen su proceso con valor añadido. 

Es aquí donde el uso de la inteligencia artificial hace que se refuerce la relación de los usuarios con las marcas impactando en fidelización, la tasa de conversión y las ventas.

¿Cuál es el secreto? Mostrar a los consumidores lo que necesitan y usar esta inteligencia de negocio a favor de las ventas.

 

También te puede interesar
Preferencias de privacidad
Cuando visita nuestro sitio web, este puede almacenar información a través de su navegador de servicios específicos, generalmente en forma de cookies. Aquí puede cambiar sus preferencias de Privacidad. Vale la pena señalar que bloquear algunos tipos de cookies puede afectar su experiencia en nuestro sitio web y los servicios que podemos ofrecer.
Nuestro sitio web utiliza cookies, principalmente de servicios de terceros. Defina sus Preferencias de Privacidad y/o acepte nuestro uso de cookies.

Soluciones tecnológicas para Atención al Cliente y Comunicación Interna


Esto se cerrará en 0 segundos