ChatGPT de OpenAI continúa teniendo impacto en todas las industrias, a medida que la inteligencia artificial (IA) da un salto en capacidades que la hacen más parecida a la humana. Estas tecnologías populares han creado una conciencia generalizada sobre el poder de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la IA generativa, y lo que pueden hacer por los centros de contacto y la experiencia del cliente, en particular.

Cualquier tecnología transformadora conlleva riesgos iniciales y, en el caso de los LLM y la IA generativa, las alucinaciones, los derechos de datos y la privacidad están haciendo que las empresas actúen con cautela. Esto ha contribuido a la preocupación de que la tecnología no esté lista para un uso empresarial autónomo y generalizado.

Las capacidades siguen mejorando a medida que los bots evolucionan hasta convertirse en agentes virtuales que utilizan LLM e IA generativa para manejar más tareas con cobertura 24 horas al día, 7 días a la semana y para liberar y escalar la fuerza laboral de su contact center para cargas de trabajo más complejas. Sin embargo, se necesitan más tiempo y barreras tecnológicas para lograr la confianza y el éxito de los agentes virtuales autónomos y puros.

Pero ahora han llegado los copilots de IA y están dando un salto adelante en muchos casos de uso asistidos por humanos.

Las ventajas de los Agent Copilots

Los Agent copilots ofrecen una gran oportunidad para aprovechar todas las funciones de los LLM y utilizarlas para ayudar a los agentes humanos a realizar su trabajo de manera más consistente, efectiva y eficiente.

Los copilotos de los contact centers aprovechan la IA generativa para brindar soporte dinámico, preciso y personalizado, yendo más allá de respuestas rígidas y programadas. Esta flexibilidad permite a los copilotos ayudar a los agentes a manejar tareas complejas, mejorar continuamente a través del aprendizaje continuo y ofrecer soluciones cada vez más precisas y relevantes.

Su capacidad para integrarse en múltiples plataformas y aplicaciones mejora aún más su utilidad. Y eso los hace versátiles y eficaces para los agentes del centro de contacto.

Debido a que los agent copilots están integrados con una funcionalidad avanzada de IA, ofrecen asistencia en tiempo real y consciente del contexto. Esto mejora la productividad de los agentes al predecir de forma proactiva e integrarse perfectamente con los flujos de trabajo de los usuarios.

Los agent copilots brindan conocimientos y acciones proactivos y utilizan el contexto para personalizar las respuestas según las preferencias individuales. No sólo ahorran tiempo, sino que también permiten a los agentes humanos ofrecer un servicio más consistente a los clientes.

Los copilots requieren que un humano esté presente para revisar y aprobar su trabajo, lo que reduce significativamente el riesgo de proporcionar información incorrecta. También puede utilizar un bot de cumplimiento para monitorear y garantizar la precisión.

Por ejemplo, cuando un cliente llama con una pregunta sobre cómo hacer algo con un producto, incluso un agente nuevo con experiencia limitada puede ayudar eficazmente con un copilot. El agent copilot comprende con precisión la intención del cliente y tiene acceso a la información más reciente de la base de conocimientos completa.

A continuación se muestran algunas formas en que los agent copilots y los humanos trabajan juntos para beneficiar al contact center.

Agiliza el trabajo post-llamada

Cuando un agente atiende la llamada de un cliente, se espera que tome notas a lo largo de la conversación, capturando la naturaleza de la consulta y describiendo los siguientes pasos.

Después de la llamada, los agentes suelen realizar el trabajo posterior a la llamada, iniciando los procesos prometidos y realizando un seguimiento de acuerdo con un flujo de trabajo que puede tardar varios minutos. Este proceso a menudo se basa en la memoria de los detalles del agente y su interpretación individual.

Los agent copilots agilizan estas tareas al resumir automáticamente la llamada, lo que permite a los agentes humanos concentrarse en la conversación en lugar de tomar notas. Entiende los flujos de trabajo y las intenciones del cliente, los incorpora al resumen e inicia las acciones adecuadas. Por ejemplo, podría recomendar: “Al abrir este caso, siga los pasos X, Y y Z”. Más importante aún, el copilot puede integrarse directamente en el flujo de trabajo, transmitiendo intenciones clave de la conversación y asesorando al agente sobre cualquier detalle restante necesario para completar el proceso, todo mientras el cliente todavía está en la línea.

Códigos de resumen más consistentes y precisos

Los códigos de resumen aplicados al final de una interacción categorizan la naturaleza y el resultado de la llamada. Ayudan a los administradores de empresas a analizar patrones de llamadas, evaluar el desempeño de los agentes e identificar los problemas más comunes de los clientes. Estos códigos también ofrecen información sobre los motivos frecuentes de contacto, la eficacia de la resolución de llamadas y las áreas que necesitan mejorar. Los agentes son responsables de seleccionar estos códigos manualmente.

Los administradores de empresas a menudo desean utilizar una amplia gama de códigos de resumen, idealmente categorizando a las personas que llaman en cientos de segmentos. Sin embargo, pedirle a un agente humano que examine cientos de opciones al final de una llamada no es práctico, lo que lleva a que los códigos más populares se seleccionen con mayor frecuencia.

Con un agent copilot, los códigos de ajuste se pueden seleccionar automáticamente según la comprensión del copilot de la interacción. Esto permite a los administradores utilizar tantos códigos como necesiten. El copilot genera una breve lista de los códigos más relevantes, o incluso un código único, que el agente humano puede aceptar o ajustar según sea necesario.

Además de ahorrar tiempo a los agentes humanos, obtener informes más precisos, coherencia y ausencia de sesgos supone un enorme beneficio.

Recomendar las siguientes mejores acciones

Genesys Cloud™ Agent Copilot utiliza capacidades avanzadas de IA para optimizar la siguiente mejor acción interpretando con precisión la intención del usuario y presentando la acción más adecuada al agente. Los administradores pueden definir intenciones utilizando un modelo de comprensión del lenguaje natural (NLU) o describiendo las intenciones manualmente. Luego, un modelo de lenguaje grande asignará estas entradas a las intenciones correspondientes.

Una vez identificada la intención, los administradores pueden configurarla para desencadenar una variedad de acciones, como ejecutar una acción específica basada en los datos, iniciar un script o formulario, acceder a un artículo de conocimiento o integrarse con una aplicación de terceros accesible desde el agente de oficina.

Una ventaja clave del motor Genesys es su capacidad para extraer entidades, lo que nos permite completar previamente la siguiente mejor acción con datos relevantes. Ya sean detalles del cliente o información del producto, estos datos enriquecidos mejoran la precisión y eficacia de la siguiente mejor oferta generada por los sistemas impulsados ​​por IA.

Consideraciones de capacitación para agent copilots

Los agent copilots están capacitados con datos comerciales completos, lo que reduce la necesidad de una capacitación extensa y tradicional para los agentes humanos. En lugar de exigir a los agentes que memoricen grandes cantidades de información, los copilots actúan como “administradores de conocimientos”. Ofrecen orientación y soporte en tiempo real.

Esto permite a los agentes aprender y acceder a la información según sea necesario. Además, agiliza el proceso de aprendizaje y mejora la eficiencia.

Los agent copilots también reciben capacitación sobre los datos únicos de los clientes de una organización, en lugar de los datos generales de Internet. Utilizan conversaciones reales entre la empresa y sus clientes.

A medida que los agentes brindan información sobre productos, procesos o inquietudes de los clientes, el copilot aprovecha las transcripciones de estas interacciones para refinar y mejorar continuamente sus modelos, asegurando que brinde un soporte relevante y preciso.

Este enfoque minimiza las alucinaciones al basarse en datos verificados y confiables en lugar de fuentes cuestionables de Internet. Con cientos o miles de interacciones con los clientes a diario, el copilot actualiza y refina continuamente sus conocimientos, garantizando que los agentes accedan a información cada vez más precisa y exacta.

Por último, los agent copilots pueden capacitarse utilizando las bases de conocimiento únicas de una organización, que generalmente contienen información pública y privada completa sobre la empresa y sus productos, incluido su funcionamiento. Imagine transformar toda esta información dentro de una base de conocimientos en un centro de contacto copiloto que aumente el soporte de los agentes, ofreciendo acceso instantáneo a conocimientos detallados y precisos.

El siguiente paso lógico para los copilots de los Contact Centers

Los copilots ofrecen resultados inmediatos, son fáciles de implementar y conllevan un riesgo mínimo. Reducen los tiempos de atención, lo que permite que menos agentes gestionen más llamadas de forma eficaz. Además, la evidencia anecdótica muestra que los agentes están muy satisfechos con el aumento de rendimiento que reciben del apoyo del copiloto.

Si su solución actual para ayudar a los agentes humanos no es suficiente, considere cambiar a una plataforma con capacidades de copiloto integradas. Con Genesys Cloud, puede maximizar el poder de la IA a través de una plataforma de orquestación de experiencias perfectamente integrada, mejorando tanto el rendimiento de los agentes como la experiencia del cliente.

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