Hace cinco años, la automatización se presentaba como una revolución destinada a liberar a los humanos de una multitud de tareas manuales. Este impulso condujo al desarrollo de numerosos productos innovadores e ideas sobre cómo aprovecharlos, especialmente con el objetivo de reducir costes. A día de hoy, la inteligencia artificial (IA) surge como una tecnología aún más prometedora  que puede automatizar tareas tanto simples como complejas.

Si imaginamos todas las tareas manuales que realizan los agentes de un contact center, vemos, por ejemplo, cómo en el ámbito de la salud, los agentes se ven todavía obligados a completar tediosos formularios de ingreso de los pacientes. Sin embargo, un bot puede encargarse de esa tarea antes de que el paciente interactúe con el agente. Este tipo de mejoras de eficiencia en la productividad ya están comenzando a ser habituales en todas las industrias. Cualquier tarea manual realizada hoy en día tiene el potencial de automatizarse.   

Los bots probablemente superarán a los humanos en el desempeño de tareas rutinarias al ser más veloces y precisos. Y esta es ya la promesa de eficiencia que la IA generativa incorpora en los modelos de negocio.

La amplia gama de opciones disponibles hoy en día en el campo de la IA puede resultar abrumadora. Para los líderes empresariales muy ocupados en su día a día, puede resultar difícil decidir por dónde empezar. Es crucial dedicar tiempo suficiente para comprender plenamente lo que la IA puede ofrecer.

Las plataformas de experiencia del cliente (CX) más sólidas ofrecen IA de diversas formas. La IA debe estar integrada en la plataforma y ser utilizada por aplicaciones, como el enrutamiento predictivo y las  que proporcionen la potencia y flexibilidad necesarias para respaldar múltiples casos de uso que se ajusten a los objetivos comerciales individuales y generen experiencias positivas para los clientes.

Identificar tareas manuales altamente redundantes  

La mayoría de las empresas ya tienen una idea de qué tareas manuales son las candidatas adecuadas para la automatización. Comprenden que esta medida no solo puede aumentar el retorno de la inversión mediante el ahorro de tiempo, sino también a través de mejoras en la eficiencia operativa.

Antes de embarcarse en la implementación de IA, es fundamental que las organizaciones tengan un entendimiento sólido de su aplicación y uso práctico. El ahorro en costes operativos puede servir como punto de partida, especialmente al automatizar tareas manuales que ya no necesitan ser realizadas por agentes.

Aquí presentamos algunos casos de uso de IA, organizados por industria, que ya permiten la eliminación de tareas manuales:

  • En el sector salud, se puede reducir la dependencia de procesos manuales, como el acceso a los registros de salud de los pacientes. La IA capacita a los gestores para tomar decisiones informadas utilizando datos a los que antes no se podía acceder previamente, como por ejemplo las tasas de ocupación en tiempo real, el análisis de sentimiento o las transcripciones de llamadas.
  • Las aseguradoras pueden eliminar errores en los cálculos manuales de tarifas o pagos, y agilizar el procesamiento de reclamaciones y valoraciones. La automatización inteligente también facilita el cumplimiento de las regulaciones de manera más eficiente.
  • Los retailers recopilan datos de los clientes y los analizan automáticamente en tiempo real para ofrecer experiencias altamente personalizadas de compra en línea mejorando la satisfacción del cliente. Además, la tecnología de IA se utiliza para planificar campañas de marketing más efectivas.
  • Las organizaciones de servicios financieros están desarrollando capacidades de autoservicio más sólidas mediante el uso de IA para gestionar las consultas comunes de los clientes. Esto permite a los agentes manejar más llamadas de alto valor y completarlas de manera más rápida, especialmente en situaciones donde el tiempo es un factor crítico.

La calidad del servicio al cliente también mejora. Al mostrar la información correcta en el momento adecuado, los agentes de atención al cliente pueden responder a las preguntas más frecuentes en función de las acciones recomendadas, en lugar de buscar en varias bases de datos las respuestas correctas. Esto también reduce las transferencias de llamadas a otros agentes.

Asimismo, la IA puede automatizar eficientemente muchas otras tareas manuales, como la entrada y el análisis de datos, o la canalización de llamadas antes de que un cliente llegue a un agente.

Utilizar el ROI de la IA como diferenciador 

Una vez identificados casos de uso específicos que impulsen el ahorro o la mejora de la productividad, es posible aplicar esa información para diferenciar el negocio en el mercado.

Al evaluar soluciones de IA, las empresas suelen comenzar centrándose en el ahorro de costes operativos, dado que es un aspecto que conocen bien. En los contact centers, por ejemplo, esto podría implicar evaluar la productividad de los agentes mediante la reducción del tiempo promedio de gestión.

También es importante recordar que el “valor” es un diferenciador clave, que va más allá del simple ahorro de costes e incluye la manera en que se interactúa con los clientes y se les demuestra que se valora su tiempo.

Un caso de negocio de IA que contemple una mejora de los ingresos o de la tasa de conversión representa una propuesta mucho más amplia. Este enfoque requiere un “ángulo de marketing” que mire más allá del contact center, comparando los beneficios estimados con los costes proyectados.

Este enfoque brinda la oportunidad de demostrar cómo puede un negocio diferenciarse a largo plazo y aumentar su presencia frente a su propia competencia.

Cuantificar el potencial transformador de la IA no es fácil. No obstante, mostrar cuánto aumentará la satisfacción del cliente a través del autoservicio impulsado por IA es una métrica crítica.

Los costes secundarios de la IA también son difíciles de estimar ya que es posible que no se necesiten agentes con ciertas habilidades, pero otras se volverán críticas. Los plazos también varían considerablemente, algunos se lograrán de inmediato, mientras que otros pueden tardar meses.

Las calculadoras de beneficios proporcionados por los proveedores pueden ser herramientas valiosas para que las organizaciones estimen los ingresos y visualicen las ganancias en las tasas de conversión, así como para identificar cualquier coste oculto que pueda pasar desapercibido a través de los análisis tradicionales.

Simplificar la mitigación de riesgos  

Las ventajas de la IA son evidentes y están bien documentadas. Sin embargo, los detalles específicos pueden variar, junto con los costes ocultos y la incertidumbre, debido a la amplia gama de opciones disponibles. Mitigar el riesgo es mucho más fácil cuando primero se comprenden los diferenciadores clave. Esto ahorrará tiempo y dinero.

  • Integraciones adaptadas

La mayoría de las empresas utilizan Salesforce u otros sistemas CRM, y esperan ayuda. Una integración adaptada brinda capacidades listas para usar que alivian la carga de TI.

Estas integraciones son fáciles de configurar, administrar y mantener, lo que facilita la adaptación a medida que cambian los requisitos y permite la extensión a otras aplicaciones. Además, reducen los riesgos y retrasos asociados con la gestión de múltiples proveedores.

Una vez implementada, elimina el tiempo dedicado a cambiar de una aplicación a otra durante una interacción, lo que a menudo frustra a los clientes y pone a los agentes en una situación difícil.

  • Casos de uso certificados

Como cualquier tecnología innovadora, los costes complementarios pueden crear riesgos. Estos riesgos incluyen el tiempo necesario para la formación y el perfeccionamiento de las habilidades del personal, lo que puede ralentizar el tiempo de comercialización y reducir los objetivos de ingresos. Contar con una mayor certeza desde el inicio elimina los riesgos y reduce la carga del personal actual, que también podría ser nuevo en la implementación de casos de uso de IA.

Es posible que una organización tenga un caso de uso único que no sea compatible con su plataforma de CX o que quiera probarlo con una herramienta gratuita. Contar con un proveedor de tecnología con partners probados, certificados e integrados puede llenar esos vacíos, ya que los casos de uso certificados liberan a la organización de esa tarea. Estos partners deben incluir otros proveedores estratégicos que puedan integrarse fácilmente en la nueva plataforma de CX y en la mayoría de las nuevas herramientas de IA.

  • Aplicaciones listas para usar

Ninguna empresa dispone de recursos ilimitados. Por eso, es importante reservar esos recursos para las áreas que más necesiten empleados altamente calificados. Al cambiar a una plataforma de IA, hay que buscar aplicaciones prediseñadas que ya hayan sido probadas y casos de uso que sean cruciales para el negocio.

Junto con partners e integradores externos, tener aplicaciones líderes en la industria minimiza el riesgo en la transición a la IA y acelera la llegada al mercado.

Cuando este proceso se simplifica y las aplicaciones son fáciles de usar, no solo se ahorra tiempo y costes asociados, sino que también se abordan las preocupaciones de las partes cuyos equipos deben utilizar tecnología innovadora. Simplificar las nuevas herramientas tiene sentido desde una perspectiva empresarial.

El poder de los datos en una sola plataforma    

Una de las principales ventajas de una plataforma de orquestación de experiencias impulsada por IA es que permite a las empresas utilizar sus datos para ofrecer mejores experiencias a los clientes. Esos datos son mucho más fáciles de administrar y mantener cuando se accede a ellos desde una plataforma común, simplificando las operaciones para todas las partes implicadas.

Es necesario ofrecer a los empleados un fácil acceso al conocimiento que necesitan para atender mejor a los clientes. Por su parte, los clientes obtendrán respuestas más rápidas y precisas a sus consultas y recorridos para comprar productos y servicios. Así se simplificará el trabajo que realiza TI, ya que el desarrollo de habilidades se reduce en gran medida al ser una plataforma basada en low code o sin código.

Esto muestra la necesidad de centrarse en el valor: pasar a la IA dará a la empresa mucho más ahorro de tiempo a los agentes a medida que interactúan con los clientes.

Sentar las bases de la IA con la vista puesta en el futuro  

Cuando estés preparando sumergirte en una plataforma impulsada por IA, la mejor manera de reducir el riesgo es comprender el valor. Si adoptas un enfoque conservador, puedes obtener beneficios netos en un corto período de tiempo, a pesar de que el ROI varía enormemente según el negocio.

Durante tu viaje hacia la IA, no olvides tener en cuenta la situación general a largo plazo mientras basas tus planes en la practicidad y la creación de valor. Con un enfoque estratégico y un compromiso con la innovación, las posibilidades de la IA son ilimitadas ahora y en el futuro. Para obtener más información, lee “Cómo crear tu caso de negocio para la IA” y aprende dónde enfocar tus esfuerzos en la implementación de la IA para lograr resultados y continuar con la transformación de CX en tu organización.