Durante la última década, la inteligencia conversacional (IC) ha transformado los contact centers, que han dejado de ser un lugar en el que simplemente se procesan interacciones para convertirse en una fuente dinámica de analítica del negocio. La base de la inteligencia conversacional es la capacidad de analizar y comprender el contexto de una conversación para generar confianza entre clientes y organizaciones.

La inteligencia conversacional combina el análisis en tiempo real y posterior a las interacciones para entregar información en tiempo real a través de bots, agentes virtuales y herramientas para la asistencia de agentes. La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental tanto en el análisis de grandes cantidades de datos durante y después de una interacción para generar insights como en la optimización continua a fin de mejorar las experiencias de los clientes y los resultados del negocio.

Las nuevas herramientas de IC ofrecerán una mejor experiencia del cliente

Con la evolución de las herramientas basadas en IA, como la transcripción de voz, el reconocimiento de entidades e intenciones y el análisis de opiniones, entre otras, los supervisores y los gerentes de los contact centers pueden tener una idea clara de lo que sucede en las interacciones y pronosticar tendencias. Sin embargo, con la convergencia de los modelos de lenguaje de gran tamaño y la IA generativa, así como con la marcada reducción de costos, el aumento de la velocidad y de la confiabilidad de las herramientas existentes, la IC está preparada para volver a transformar los procesos del contact center.

La inteligencia conversacional marcará una nueva transformación en los contact centers, que dejarán de ser el lugar en el que se obtienen datos analíticos para convertirse en un espacio en el que se resuelven las consultas de los clientes incluso antes de que un agente tenga que intervenir.

¿Qué es la inteligencia conversacional? Sentemos las bases

La inteligencia conversacional se basa en capas, cada una de las cuales habilita nuevas funciones que permiten al supervisor o al gerente del contact center responder preguntas clave como las siguientes:

  • ¿Qué está sucediendo en el contact center en este momento?
  • ¿Por qué la gente llama?
  • ¿Los clientes están satisfechos con el resultado de las interacciones?

Si bien el monitoreo de llamadas en vivo existe desde que se inventó el conmutador telefónico, con la función de grabación de llamadas los supervisores quedan liberados de la tarea de tener que escuchar las llamadas en vivo, ya que pueden revisarlas en otro momento que sea más conveniente para ellos.

El siguiente componente fundamental en la evolución hacia una verdadera inteligencia conversacional es la transcripción automática de voz. En los últimos cinco años, la transcripción de voz alcanzó un nivel de precisión y confiabilidad que ha hecho posible leer el texto transcrito y comprender qué ha sucedido durante una conversación. Esto significa que ya no es necesario que los supervisores escuchen las grabaciones, sino que pueden revisar las transcripciones de las conversaciones para saber qué ha ocurrido.

Al contar con el texto de las interacciones, ahora pueden aplicarse diversas tecnologías nuevas para alcanzar un nivel de comprensión aún mayor. Se pueden hacer búsquedas de texto, automatizarlas y detectar rápidamente frases que permiten identificar temas, los cuales pueden compararse a lo largo del tiempo a fin de establecer tendencias y extraer información que podría ser importante para los supervisores durante sus turnos.

Además de la búsqueda básica, la comprensión del lenguaje natural a través del reconocimiento de entidades e intenciones permite identificar las razones por las que los clientes llaman. Las nuevas herramientas basadas en IA también pueden analizar las dos perspectivas de la conversación, para saber si el cliente expresó opiniones positivas o negativas y si el agente fue empático o poco diligente.

Al examinar la acústica de una interacción, los supervisores también pueden extraer información que, de otra manera, requeriría muchas horas de escucha y lectura de transcripciones.

  • ¿El agente interrumpió al cliente?
  • ¿Hubo pausas incómodas?
  • ¿Uno de los interlocutores habló mucho más tiempo que el otro?

Combinación de componentes: La inteligencia conversacional ya está aquí

La inteligencia conversacional, hasta la fecha, alcanzó su máximo potencial cuando la información adquirida a través de estas diferentes herramientas se fusionó para obtener una nueva perspectiva sobre las interacciones individuales, el desempeño de los agentes y las tendencias generales. El análisis de opiniones puede visualizarse a través de eventos individuales y puntuaciones generales de una interacción o a través de una tendencia que revela si la llamada comenzó con una opinión negativa que luego se transformó en positiva, o viceversa, o si no experimentó ninguna variación.

Al compilar métricas como las puntuaciones de empatía y de opiniones en las interacciones y los resultados de las encuestas posteriores a las llamadas, entre otras, los supervisores pueden ver cómo se desempeñan los agentes tanto individualmente como en relación con sus compañeros. Este mismo tipo de compilación de métricas puede realizarse en las colas de espera para conocer cuáles funcionan mejor, de modo que los supervisores y los gerentes de los contact centers puedan optimizar el rendimiento en torno a los KPI. También es posible extraer aún más información combinando fuentes de datos para categorizar las interacciones.

  • ¿Fue el agente o el cliente quien mencionó ciertos temas similares entre sí?
  • ¿Se mencionó algún tema al principio o al final de la conversación cuando la opinión tendía a ser negativa?
  • ¿El agente interrumpió al cliente cuando la opinión era negativa?

Al categorizar las interacciones en función de criterios específicos, los supervisores tienen a disposición un valioso conjunto de ejemplos que pueden utilizar para enseñarles a los agentes qué es lo que resulta más o menos efectivo a la hora de atender las interacciones.

Un nivel superior de herramientas de IC

La generación actual de herramientas de inteligencia conversacional ofrece los elementos básicos necesarios para producir datos conversacionales que pueden aplicarse en la adopción de medidas o la toma de decisiones. Sin embargo, la tecnología de próxima generación se centrará en brindar a los agentes y supervisores información clara y concisa justo en el momento en que la necesitan. Estas herramientas también propondrán soluciones y pasos que se deben seguir, y explicarán las razones de tales sugerencias.

Muchas de las herramientas de IC actuales utilizan motores de reglas rígidos para determinar si los datos son aplicables o no. Por su parte, la próxima generación suministra información a los modelos de lenguaje de gran tamaño para formular un análisis.

Como primer paso, las herramientas de IA generativa pueden crear resúmenes de partes de las interacciones, de conversaciones completas o incluso resúmenes de alto nivel de varias interacciones en las que ha participado un solo agente. Además, pueden resumir una cola completa durante un período específico para poder tener una visión más completa del rendimiento.

Las herramientas de IA generativa también pueden emplearse para obtener información sobre lo que sucedió en una interacción.

  • ¿Cuál fue el motivo de la llamada?
  • ¿Cuál fue la resolución?
  • ¿Qué acciones debe llevar a cabo el agente?
  • Si la puntuación de la opinión fue muy positiva o muy negativa durante la interacción, ¿cuál fue la causa?

Esta nueva abstracción permite ahorrar el tiempo que se invertía en vincular los temas detectados en las interacciones o en las puntuaciones de opiniones para llegar al verdadero motivo por el que un cliente interactúa con un agente. Estos insights pueden utilizarse para mejorar el desempeño de los agentes, el conocimiento de los bots, los copilotos de agentes y los agentes virtuales con el objetivo de mejorar el rendimiento general del contact center.

La nueva generación de herramientas extraerá la información crucial de una manera más eficaz, cuando sea necesario. Los supervisores no solo podrán incrementar la capacidad analítica, sino que también podrán estudiar los números con rapidez para encontrar ejemplos de interacciones individuales, que luego podrán utilizar a los fines de la capacitación, o bien para explicar por qué se producen ciertas tendencias.

Los supervisores también podrán ver, en tiempo real, qué sucede durante cualquier conversación en el contact center. Pueden consultar las transcripciones en vivo y acceder a los temas que se están tratando en una cola en cualquier momento, así como visualizar la opinión de los clientes y el grado de disposición de los agentes. Esto permite que los servicios basados en IA o los supervisores intervengan si una interacción no va bien.

Además de aportar más flexibilidad y rapidez en el monitoreo de las interacciones, las herramientas de IC comenzarán a formular las respuestas de los agentes a los clientes, las cuales no solo abordarán los motivos particulares del contacto, sino que también contribuirán a los objetivos de negocio generales del contact center. En cuanto al supervisor, esto podría incluir sugerencias en lenguaje natural sobre lo que puede hacer en el momento para resolver un problema, mantener los niveles de rendimiento actuales o alcanzar nuevos, o incluso elogiar a los agentes por un desempeño excepcional y recompensar a los más eficientes.

Allane el camino

La implementación de herramientas de inteligencia conversacional de última generación no está exenta de riesgos. Todos los sistemas basados en IA generativa deben estar protegidos contra las alucinaciones, los ataques de inyección de instrucciones y los sesgos en el entrenamiento. El personal debe estar capacitado para trabajar junto con las herramientas. Asimismo, es fundamental garantizar que exista un equilibrio entre la cooperación y el escepticismo en relación con los resultados. También es preciso garantizar que el entrenamiento de estos sistemas no comprometa la privacidad o la ética.

La ventaja de las herramientas de última generación es que aumentarán considerablemente la satisfacción de los clientes. Además, permitirán que los empleados se concentren en los aspectos centrales de cada interacción y no en la captura de datos o la elaboración de reportes.

Como los problemas relativamente simples se resolverán antes de llegar a la cola, los agentes podrán ocuparse de interacciones complejas y más gratificantes.

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