Las organizaciones cada vez son más conscientes de que deben utilizar la inteligencia artificial (IA) para mantener la competitividad. Sin embargo, para muchos, una pregunta crucial sigue sin respuesta: ¿cómo debemos utilizar la IA? Es posible que la respuesta no esté en la propia IA, sino en saber cómo utilizar las herramientas de IA para mejorar las métricas que importan.

Es muy frecuente que las empresas se enfrenten a una “parálisis de análisis” con la IA, pues no saben por dónde empezar y, por consiguiente, pierden oportunidades prácticas de mejora. ¿Cuál es la solución? Comience por los indicadores que desea cambiar, es decir, la métrica específica que puede impulsar el éxito de su negocio. Ya sea que se trate de reducir costos, aumentar los ingresos o mejorar la satisfacción del cliente, definir su KPI objetivo es fundamental.

Las funciones prácticas de IA integradas en una plataforma de orquestación pueden marcar el camino hacia la generación de valor sin necesidad de un equipo de científicos de datos. Veamos cómo el hecho de enfocarse en los objetivos centrales, en lugar de adoptar la IA solo porque sí, puede dar pie al éxito estratégico y medible de la experiencia del cliente (CX).

Defina la métrica empresarial: comience por el problema

La IA no es una solución mágica en busca de problemas por resolver. Es simplemente una nueva herramienta que, cuando se aplica de manera inteligente, puede generar mejoras específicas. Comience respondiendo esta pregunta fundamental: ¿qué métrica desea mejorar?

Las empresas llevan mucho tiempo midiendo los KPI como la satisfacción del cliente (CSAT), el Net Promoter Score (NPS), la resolución en el primer contacto (FCR), las tasas de conversión y la rentabilidad. Estos indicadores ya están integrados en los objetivos y la estrategia de CX de la empresa.

Por lo tanto, el enfoque debería centrarse menos en comprender los complejos algoritmos de la IA y las últimas tendencias de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y dedicarse más a utilizar soluciones comprobadas que tengan el enfoque adecuado de IA para generar un impacto positivo en estos importantes KPI.

El verdadero valor de la IA reside en su capacidad de resolver los problemas habituales del negocio de manera más rápida, inteligente y eficaz. En la mayoría de los casos, las empresas no necesitarán especialistas en IA para apreciar sus beneficios; las soluciones de IA están integradas en plataformas y están diseñadas para funcionar con una sobrecarga mínima.

A continuación, explicaremos la manera en que las aplicaciones prácticas de la IA pueden ayudarlo a alcanzar sus objetivos y marcar la diferencia.

Ahorro de costos y eficiencia: la IA conversacional puede optimizar las operaciones

Si KPI de la empresa apunta a la reducción de costos y a la eficiencia operativa, el camino práctico hacia el éxito suele consistir en automatizar las interacciones repetitivas y de bajo valor. El objetivo no es necesariamente lograr una automatización total, sino reducir la fricción y apoyar a los clientes opciones de autoservicio sencillas y efectivas.

En esta era en la que parece que casi todo lleva la etiqueta de “IA”, la IA conversacional puede pasar desapercibida y verse como una tecnología de IA obsoleta. La realidad es que la mayoría de las empresas recién han comenzado a vislumbrar la punta del iceberg respecto del valor comercial de la IA conversacional.

Esta tecnología está expresamente diseñada y puede gestionar interacciones repetitivas y bien definidas con total facilidad, como comprobar el estado de un pedido, actualizar la información de una cuenta, programar o cambiar una cita o una contraseña. Al combinar las funciones de la IA conversacional con el poder de los LLM, ahora es posible mantener interacciones más complejas y con diversas intenciones.

Para obtener valor inmediato, comience con las intenciones más sencillas y de mayor volumen, ya que la automatización tiene el potencial no solo de reducir costos, sino también de mejorar la satisfacción del cliente, dado que satisface sus necesidades en el momento en que lo necesita. Estos son algunos de los beneficios clave de la IA conversacional:

  • Reduce la carga de trabajo de los agentes. Al gestionar consultas de rutina, la IA conversacional permite a los agentes enfocarse en problemas complejos.
  • Se ajusta a las preferencias de sus clientes. Muchos prefieren utilizar las opciones de autoservicio para resolver problemas sencillos.
  • Mejora la eficiencia. El aumento de la FCR y la disminución del tiempo promedio de atención (AHT) pueden reducir significativamente los costos operativos.

Piense, por ejemplo, en una empresa minorista que recibe miles de consultas de clientes sobre el seguimiento de sus pedidos. Si utiliza la IA conversacional para responder a estas consultas, logrará reducir el volumen de llamadas y acortar los tiempos de espera, lo que, a su vez, mejora la eficiencia sin sacrificar la satisfacción del cliente.

Aumento de ingresos: uso del aprendizaje automático para el engagement del cliente en tiempo real

Cuando el objetivo es aumentar los ingresos, la IA puede desempeñar un papel fundamental, dado que identifica y capitaliza los momentos clave en el journey del cliente. Las empresas suelen perder oportunidades de generación de ingresos cuando los clientes abandonan la interacción en los puntos o momentos cruciales. La IA tiene el poder de detectar estas señales e indicar que es necesario intervenir.

  • Seguimiento y análisis de comportamientos. Las soluciones con modelos de aprendizaje automático pueden usarse para dar seguimiento y analizar los comportamientos de los clientes en relación con las decisiones de compra, así como para asignar un cliente específico a los representantes con más probabilidades de cerrar una venta.
  • Personalización de mensajes. El aprendizaje automático puede activar mensajes específicos en función de la probabilidad de que el cliente haga una compra y presentarle ofertas o información pertinente . Cuando la probabilidad de éxito de una venta o de alcanzar un objetivo comercial comienza a disminuir, es posible volver a atraer al cliente a través de una intervención basada en IA.
  • Enrutamiento inteligente. El aprendizaje automático también se utiliza para asignar clientes a los agentes con mayor probabilidad de concretar una venta o resolver un problema, lo que puede aumentar las tasas de conversión y de retención. Gracias al aprendizaje automático, las empresas pueden optimizar las interacciones con los clientes y generar oportunidades de venta, retención o up-selling en los momentos en que es más probable que estas intervenciones sean exitosas. De esta manera, el impacto de la IA se alinea directamente con los objetivos de aumento de ingresos.

La satisfacción del cliente: cómo mejorar la eficiencia de los agentes a través de la IA generativa

El objetivo de muchas empresas consiste en mejorar la satisfacción del cliente y, a su vez, los índices NPS y CSAT. Uno de los principales factores que contribuyen a la insatisfacción de los clientes es recibir un servicio ineficiente o lento, algo que a menudo sucede porque los agentes dedican gran parte de su tiempo a buscar información y resumir las interacciones.

La IA generativa es una herramienta valiosa que ayuda a mejorar la eficiencia de los agentes, puesto que recupera información en tiempo real y genera contenido. A continuación, describimos algunos casos en los que la IA generativa contribuye con la satisfacción del cliente.

  • Acceso rápido a la información. La IA generativa puede entregar a los agentes resúmenes de las interacciones previas, información sobre productos y servicios, y artículos de la base de conocimiento, lo que les permite ahorrar un tiempo valioso.
  • Automatización de las tareas que se realizan después de cada llamada. Gracias a la IA generativa, ahora es más fácil y rápido resumir conversaciones, redactar mensajes de seguimiento y categorizar con precisión los motivos de cada interacción. Esto permite que los agentes se enfoquen en interactuar con el cliente y no en las tareas administrativas.
  • Menos transferencias y derivaciones. Al ofrecer a los agentes información contextual de manera automática, la IA generativa les da la confianza que necesitan para atender un abanico más amplio de interacciones. Esto puede aumentar el índice de FCR y reducir la necesidad de transferir algunas interacciones a los agentes con más experiencia o a otros departamentos.

Vemos que la aplicación de diferentes enfoques de IA para abordar los desafíos comunes del negocio y mejorar los KPI importantes han permitido reducir el tiempo que los agentes dedican a las tareas administrativas. De este modo, pueden enfocarse en ofrecer una experiencia personalizada y eficiente. Una experiencia del cliente positiva no solo aumenta la satisfacción, sino que también mejora la lealtad a la marca y hace que los clientes vuelvan a comprar.

Los beneficios de la IA en cifras

En la práctica, las aplicaciones de IA han demostrado mejoras cuantificables en diferentes KPI. A continuación, detallamos algunas estadísticas contundentes que ilustran el impacto que produce alinear la IA con los objetivos de negocio específicos.

Eficiencia operativa y satisfacción del cliente. Virgin Atlantic utiliza la Genesys Cloud AI como un diferenciador clave en su estrategia de CX. Gracias al enrutamiento y al uso de voicebots y chatbots conversacionales —todos procesos potenciados con IA—, la empresa ha registrado una reducción del 15% en el tiempo de atención, así como un aumento del 29% en las consultas resueltas sin la intervención de un agente. Además de estas mejoras en la eficiencia operativa, se ha observado un aumento de 25 puntos en la satisfacción del cliente.

Aumento de los ingresos. IONOS, un proveedor global de servicios de alojamiento de páginas web y computación en la nube, utiliza las funciones de aprendizaje automático de la plataforma Genesys Cloud™ para predecir el mejor momento para entrar en contacto con los clientes. El hecho de contactar a los clientes potenciales en el momento oportuno se ha traducido en una mayor tasa de aceptación del chat y más ingresos para IONOS. Tras el aumento de 10 puntos en la tasa de aceptación de chats, han registrado un incremento del 68% en las tasas de conversión de ventas, lo que, a su vez, produjo un 29% más de ingresos por visitante.

El valor de la IA está en el objetivo final

Usar la IA de manera estratégica no significa aplicar lo último en tecnología solo porque es popular; más bien, se trata de dar el primer paso para lograr el objetivo final. Pregúntese lo siguiente: ¿qué KPI es más importante? A partir de allí, la IA se convierte en una herramienta indispensable y cada vez más flexible con la que podrá alcanzar sus objetivos comerciales con mayor rapidez.

A menudo se requerirán varias técnicas de IA en una solución dada, pero puede estar seguro de que dichas técnicas se están convirtiendo en soluciones estándar y están integradas de forma segura y ética en la plataforma.

La IA conversacional, el aprendizaje automático y la IA generativa pueden generar mejoras significativas, pero solo cuando se aplican al servicio de objetivos de negocio claramente definidos. Una vez que usted define las métricas empresariales más importantes, el papel de la IA se convierte en una extensión natural de su estrategia y solución. Al enfocarse en los KPI y adaptar el uso de la IA a estas oportunidades prácticas, el camino hacia la generación de valor está claro.

¿Está listo para transformar su CX con IA? Lea “Cómo elaborar un caso de negocio para la IA” y conozca dónde concentrar sus esfuerzos para obtener resultados y emprender el camino hacia la transformación.