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Los contact centers están atravesando una masiva transformación integrando información basada en IA para mejorar las operaciones y la toma de decisiones, así como para optimizar la satisfacción del cliente y la experiencia del empleado. Los supervisores son la base de esta transformación, ya que deben asegurarse de que los agentes humanos y los sistemas potenciados con inteligencia artificial funcionen armónicamente para ofrecer interacciones fluidas y de alta calidad. Además, deben asegurarse de que todos esto ocurra en coordinación con los objetivos de negocio y las normas regulatorias. Sin embargo, a medida que las operaciones son más escalables y se vuelven más complejas, los métodos tradicionales de gestión de la fuerza de trabajo ya no son suficientes.
Si bien las herramientas de automatización y autoservicio siguen perfeccionándose, el rol del supervisor sigue siendo fundamental: además de gestionar el desempeño de los agentes, también debe asegurarse de que los estándares de calidad y las medidas de cumplimiento sean consistentes en todas las interacciones. Y esa consistencia debe mantenerse, ya sea en las interacciones humanas o con IA, en todos los canales, idiomas, regiones y entornos normativos.
Los métodos tradicionales para la gestión de evaluaciones, el coaching y las revisiones de cumplimiento han presentado dificultades para mantenerse a la par de la creciente complejidad de las interacciones con el cliente. La automatización y los insights potenciados con IA están cambiando esta situación, ya que ofrecen inteligencia contextual que simplifica las evaluaciones, agiliza la toma de decisiones y brinda una mejor visibilidad y análisis del desempeño de los empleados.
Más allá de la gestión de la fuerza de trabajo, la inteligencia conversacional optimiza el autoservicio, mejora los asistentes virtuales y perfecciona las respuestas de los bots, lo que garantiza que este sistema de automatización aprenda continuamente de las interacciones reales. A medida que la IA incrementa el desempeño de los agentes humanos, también fortalece las interacciones automatizadas, lo que genera un ciclo de mejora continua.
Con las funciones de automatización e inteligencia en tiempo real, los supervisores pueden agilizar las operaciones, aumentar la eficiencia de los empleados y mantener interacciones consistentes y de alta calidad, ya sea que estén gestionadas por agentes o por asistentes virtuales.
Durante mucho tiempo, los supervisores han desempeñado una función clave en el aseguramiento de la calidad, la gestión del desempeño y el cumplimiento de las normas. No obstante, a medida que los asistentes virtuales, los chatbots y las herramientas de autoservicio gestionan más interacciones, garantizar la calidad entre el contacto humano y la IA requiere nuevos enfoques. Los métodos de evaluación tradicionales suelen carecer del contexto completo de las interacciones, por lo que resulta difícil valorar el desempeño de manera integral y generar mejoras significativas. Esto plantea algunas dudas importantes:
La tecnología de IA contextual tiene la respuesta, ya que brinda un análisis más detallado de los dos lados de cada interacción: no solo se enfoca en lo que se dijo, sino en cómo se dijo, por qué fue importante y cómo impactó en el resultado. La inteligencia impulsada por IA analiza las conversaciones en tiempo real, genera comentarios estructurados y ofrece un puntaje potenciado con IA y basado en el razonamiento. Los supervisores pueden evaluar las interacciones con claridad, con objetividad y con los insights pertinentes. En lugar de depender de revisiones manuales y datos fragmentados, pueden acceder al instante a evaluaciones con razonamientos generados con IA, lo que hace que la evaluación del desempeño sea más clara y valiosa.
Con la automatización del aseguramiento de la calidad y las evaluaciones de desempeño de la fuerza de trabajo, la IA permite a los supervisores identificar tendencias con más rapidez, optimizar las estrategias de coaching y garantizar el cumplimiento a escala sin aumentar la carga de trabajo. Y lo que es más importante aún, la optimización de experiencias se basa en en la integración del contexto y en la comprensión, lo que empodera a los agentes y a los asistentes impulsados por IA a mejorar continuamente en función de insights reales.
Por lo general, los supervisores confían en muestreos manuales y semiautomatizados y en laboriosas revisiones para evaluar la calidad, el cumplimiento y los datos de desempeño de los agentes. Este enfoque a menudo da como resultado un feedback tardío, inconsistencias en las evaluaciones y pérdida de oportunidades de coaching debido a la falta de comprensión contextual de las interacciones.
La inteligencia conversacional elimina estas ineficiencias:
Uno de los mayores desafíos para los contact centers globales es mantener la calidad en todos los equipos que operan en distintos idiomas y regiones. Garantizar que cada agente reciba evaluaciones justas basadas en datos y, al mismo tiempo, equilibrar el cumplimiento, el seguimiento del desempeño y las necesidades de coaching por lo general requiere procesos repetitivos y laboriosos.
La inteligencia potenciada con IA simplifica este desafío mediante la automatización de los flujos de trabajo, las traducciones según la demanda y la consistencia entre múltiples equipos, lo que permite cumplir con los estándares PII (información de identificación personal) y PCI (industria de tarjeta de pago), según sea necesario. Los supervisores ya no necesitan pasar horas usando múltiples sistemas ni verificando la calidad para alinear las evaluaciones de desempeño en todas las ubicaciones. La IA ayuda a garantizar la imparcialidad y la precisión sin generar una carga adicional.
En lugar de que los supervisores tengan que analizar cientos de conversaciones y repetir los procesos de evaluación en diferentes equipos y según distintos requisitos de cumplimiento, la IA permite obtener información contextualizada de inmediato. Además, convierte los datos sin procesar en oportunidades de coaching significativas, lo que aumenta la precisión y optimiza la gestión del desempeño de la fuerza de trabajo, algo que a su vez puede mejorar la experiencia del cliente.
La inteligencia potenciada con IA no solo busca mejorar las evaluaciones de calidad, también permite crear una fuerza de trabajo más inteligente y eficaz integrando insights de otros copilotos; al mismo tiempo, va incorporando información sobre el desempeño y las interacciones directamente en el flujo de trabajo de los agentes. Al aprovechar esta comprensión contextual y al utilizar el puntaje automatizado, los supervisores pueden hacer lo siguiente:
Integrar la inteligencia impulsada por IA en la gestión de la calidad, el coaching y las actividades cotidianas permite a los supervisores del contact center dejar de conjeturar acerca de las evaluaciones de desempeño y del trabajo de los agentes. Las organizaciones pueden preparar las operaciones de su contact center para el futuro y equipar a los supervisores con las herramientas necesarias para tomar decisiones más inteligentes, rápidas y de mayor impacto.
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