Trátame suavemente: el corazón al centro de la Inteligencia Artificial

Hoy en día parece común hablar de Inteligencia Artificial aplicada a servicios al cliente, siendo que todos son “medio expertos”. Sin embargo, esta tecnología se ha convertido en un commodity, aún sin haber madurado. Su notable mejora en la eficiencia y en los costes impone presiones sobre las empresas que debemos balancear con el trato humano a los clientes. En este contexto, debemos apuntar a un modelo de atención al cliente donde la inteligencia artificial ayude a las empresas a ser más eficientes, un modelo de colaboración más que de reemplazo, que ayude a las personas que saben ayudar a otras personas.

De esto habló Alejandro Orozco, Director de S1 Gateway en México y Norteamérica, en su conferencia en la  Expo Relación Cliente 2018 en Madrid, el mayor evento para los profesionales de los centros de contacto y la relación con el cliente. Alejandro no sólo tiene más de 20 años de experiencia en el sector, sino que también es filósofo y está haciendo un doctorado. A continuación, una combinación de filosofía y tecnología aplicada a la industria del Customer Service.

El lugar común que aún es poco común

Si bien en la industria de la atención al cliente ya se hizo común hablar de inteligencia artificial y de chatbots, hay que decir que el término es bastante reciente. Antes de 2015, hay pocos registros del tema y casi ninguna iniciativa adoptada por las empresas como parte de sus estrategias de innovación tecnológica.

Un día estamos hablando de llamadas, de audio respuestas, de grabaciones, de “speech analytics”, de mensajería corta, y después de 2012 aceleramos a fondo para hablar de digitalización, de atención en redes sociales, de mensajería instantánea, de chats proactivos, etcétera. Ni bien terminamos de observar el crecimiento de la atención en canales digitales cuando la automatización irrumpe como la última innovación y no solo eso, como la última necesidad de las empresas para subirse al nuevo tren tecnológico.

Si bien debemos mantenernos al ritmo de la innovación y ser competitivos, sorprende que recién después de tres años de comenzar a escuchar las primeras noticias sobre IA aplicables al Customer Service, de pronto todos hablamos un lenguaje común y somos “medio expertos”, o al menos todos parecemos coincidir en sus beneficios sin habernos puesto de acuerdo. Lo que sabemos hoy en día sobre inteligencia artificial aplicada al servicio a clientes, resulta de conceptos y experiencias que conocemos hace poco tiempo.

La presión de la eficiencia y el balance humano

Con esta novedad llega también una presión muy fuerte para las empresas que buscan mejorar sus márgenes, esa presión que a veces impone la directriz de “hay que bajar los costos como sea”.

Este “como sea” es el que a menudo se torna riesgoso, incluso peligroso ya que una estrategia de inteligencia artificial mal implementada es contraproducente: intentar disminuir los costes radicalmente mediante la automatización sin medir la experiencia del cliente y su balance humano puede implicar perder el contacto con el cliente.

Por eso creo que es necesario considerar el riesgo de caer en un lugar común en lo que a tecnologías se refiere, es decir, dar por hecho que la incorporación de aplicaciones de inteligencia artificial tienen por objetivo únicamente la reducción de costos, la respuesta inmediata y la disponibilidad permanente.

Hay que buscar darle la vuelta, automatizar sin perder la singularidad de nuestro servicio, hay que mantener siempre presente que la disponibilidad de las tecnologías de lenguaje se han multiplicado enormemente y además en muy poco tiempo y se han convertido, aún sin madurar, en un commodity. 

Esto significa que la particularidad de procesos de reconocimiento natural de lenguaje o de “machine learning” han sido rápidamente estandarizados y disponibilizados

Las tecnologías del lenguaje se han convertido en un commodity, aún sin haber madurado
Esto significa que la particularidad de procesos de reconocimiento natural de lenguaje o de “machine learning” han sido rápidamente estandarizados y disponibilizados.

 

Trato suave y trato eficiente

La eficiencia es un estado de transición

No es la primera vez que la industria de atención a clientes pasa por una transición después de incorporar tecnologías que en su momento fueron consideradas como disruptivas.

¿No lo fueron por ejemplo los menús de audio respuesta ? ¿o hacer una recarga mediante un SMS? ¿Pueden creer que hasta los intrincados IVR’s que hoy en día miramos como algo anticuado, en su momento nos parecían una genialidad!?

Estas tecnologías por más anticuadas que puedan parecernos hoy tuvieron y han tenido a la fecha un papel muy importante en la evolución de la industria. Por cada nueva herramienta puede contarse un paso adelante en términos de eficiencia y de respuesta a una necesidad específica y por qué no, de una preferencia en la atención.

Con el tiempo, aprendimos haciendo y haciéndonos preguntas, por ejemplo, ¿cómo meter 20 procesos distintos en un chatbot y no causar el mismo enredo que criticamos antes? ¿cómo evitar que el cliente se frustre y abandone la conversación? ¿cómo hacer que eso además ayude al asesor y no que lo reemplace?

Me parece que la respuesta vendrá por ahora y más adelante por medio del equilibrio al menos en dos sentidos:

  • El equilibrio entre los procesos de entendimiento de cara al usuario final y la madurez de los procesos de resolución al interior de las empresas.
  • Después, por el  equilibrio entre las personas que hoy son parte del ecosistema de atención y su incorporación como piezas clave en los procesos de automatización.

Dicho de otra manera, tendría que ver con mostrar los beneficios de una economía de escala generada por el número de procesos que una automatización puede generar y un balance de lo que el cliente espera en calidad del trato que recibe. Debemos apuntar a un modelo de atención al cliente donde la inteligencia artificial ayude a las empresas a ser más eficientes, un modelo de colaboración más que de reemplazo, que ayude a las personas que saben ayudar a otras personas.

Debemos apuntar a un modelo de atención al cliente de colaboración más que de reemplazo, que ayude a las personas que saben ayudar a otras personas.

Automatización céntrica a la experiencia humana

La NASA, por ejemplo, llamó en los 80’ y 90’s a este tipo de acercamiento “Human-Centered automation” al referirse a la capacidad de la tecnología para aumentar las capacidades de pilotos u operadores de los que no era necesariamente reemplazar funciones manuales por funciones automáticas, sino mejorar la efectividad y reducir la tasa de error: se trataba pues no de reemplazar al piloto sino de ayudarlo,  de hacer mejores pilotos más efectivos.

Si bien la atención a clientes no es “rocket science”, sí puede compartir la filosofía de ser céntrica a la experiencia humana, pensando que el piloto es el agente, e incorporando sistemas que aporten eficiencias reales, sin dejar de lado en ningún momento el equilibrio entre las personas que aportan su empatía, corazón y dedicación día a día para lograr un trato benéfico a las compañías y por supuesto, suave para los clientes.

 

A manera de conclusiones

  1. Lo barato sale caro y no hay mejor estrategia de marketing que un buen servicio al cliente, esa enseñanza la podemos trasladar de la tecnología del pasado a la actual y sigue funcionando.
  2. Hoy los clientes son distintos y manejan su tiempo de manera diferente, facilitar el contacto como ellos decidan es crucial, no es cuando y como la empresa quiera, es como ellos decidan y para hacer que eso suceda está la tecnología de lenguaje.
  3. Inventamos indicadores de atención que hoy son reglas de oro en la atención, necesitamos ahora aplicar al menos esos mismos controles a la inteligencia artificial,  buscar la excelencia en el servicio combinado entre automatización y cuidado humano.
  4. Con la implantación de nuevas tecnologías vienen transformaciones en el personal de las empresas. El papel del agente va a cambiar pero no solo restándole tareas sino asignando nuevas labores de mayor valor analítico, de negocio y de cuidado al cliente que repercuta en soluciones definitivas, lealtad e incremento de valor o de segmento.
  5. La tecnología de lenguaje es tecnología viva, es decir que requiere actualización constante. El Natural Language Processing va a requerir de desarrollar nuevas funciones con el personal que tendrá como misión su evolución permanente.
  6. Los lingüistas en ese sentido ya son y serán una realidad constante en las organizaciones, sobre todo para casos como el nuestro donde en el Español encontramos decenas de variantes y cientos o miles de modismos.
  7. Considerar que aún con la resignificación de canales digitales, como mail, SMS, chat y redes sociales, y con la alta capacidad de procesamiento de los bots, la atención en vivo y por voz seguirá teniendo un lugar relevante y que en vez de anunciar su fin debemos incluirla en nuestro ecosistema de recursos.
  8. Y justo eso, tendremos ecosistemas de relacionamiento cada vez más extensos, más variados y debemos asegurar la calidad de atención y control en todo ellos, así como la unificación de información para la empresa.
  9. La inteligencia artificial para el servicio a clientes no puede separarse de un fórmula siempre comprobada: entendimiento del negocio + tecnología apropiada + talento humano, sin esta combinación no hay balance y si no hay balance lo que hay surge es riesgo.
  10. Y como en todas las charlas, llega el número 10, que es el final de la lista, acá solo vale repetir la columna que atraviesa nuestra conversación y nuestra experiencia: ofrecer tecnología con cuidado humano, tecnología que ofrezca un trato suave, en suma como hemos dicho un trato con corazón al centro de la tecnología.

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