¿Conoces los 5 errores más habituales de Inteligencia Artificial en call center?

La aplicación de la inteligencia artificial en elcall center puede convertirse en un éxito que conduzca a una mejor experiencia del cliente o llevarte a todo lo contrario. Todo va a depender de su correcta aplicación y del control de calidad.

IA aplicada a los call centers: errores

La utilidad y efectividad de todo el sistema depende de su correcto diseño y de un aprendizaje bien estructurado que nos lleve a mejorar la atención al cliente. En el call center los errores más frecuentes al aplicar la IA son los siguientes.

1. No definir bien los objetivos

Si algo necesita la IA para empezar a dar sus primeros pasos son parámetros y directrices. Cuando a esta nueva experiencia se une la carencia de un plan estratégico bien definido en lo que sí conocemos, estamos ante un error de enfoque. Un robot nunca va a hacer lo que no se le ha indicado, y tampoco dejará de hacer nunca lo indicado para cada situación. Incluso su sistema de aprendizaje obedece a instrucciones parametrizadas.

La robotización de tus procesos debe obedecer siempre a un enfoque EPRO en el que se determine dónde encaja. Se define en los siguientes puntos:

– Estrategia: prescinde de los medios y define los objetivos y los caminos que se presentan como óptimos para alcanzarlos.

– Procesos: define los caminos y los parámetros de interacción con los clientes y diferentes intervinientes necesarios para alcanzar los objetivos.

– Recursos: se establecen la estimación de las necesidades, los medios que se presentan como idóneos en cada proceso y sus posibilidades de asignación. Es aquí donde determinamos el encaje del bot en todo el plan.

– Organización: todo el sistema debe funcionar coordinadamente y estar supervisado para ir introduciendo correcciones y mejoras. Está íntimamente ligada al proceso de control de calidad.

1. No evaluar la adecuación de la IA a cada proceso de interacción

El call center y la IA pueden ir de la mano en todos los procesos establecidos y en toda la estrategia, pero esto no significa que todas las interacciones puedan ser automatizadas. A menudo la IA funciona como un soporte de análisis, y no es aplicada directamente en funciones ejecutivas. No siempre es adecuada la interacción con bots y, en determinados procesos, la atención humana conversacional es insustituible. 

Todavía no es posible alcanzar la madurez emocional de los bots. En aquellos procesos en que la capacidad de empatizar y en los que la aplicación de la inteligencia emocional es determinante, la IA no es efectiva en un formato de aplicación a la atención directa. El plan habrá de escalar los procesos y saber cuándo se debe derivar la atención a un agente.

3. Prescindir del entrenamiento

El sistema necesita entrenarse y aprender. La supervisión constante de los primeros pasos te brindará una importantísima información de la efectividad del sistema, dónde es mejorable, dónde es más efectivo y dónde falla.

4. Aplicar la IA solo a procesos aislados

La IA no consiste solo en automatización de procesos. Ha de empapar todo el plan de acción y ser el centro de la toma de decisiones. Aplicarla solo a procesos aislados deja vacío el sistema. Debe ser utilizada para analizar, pensar y coordinar toda la acción desde la información que te aporta.

5. No gestionar adecuadamente el conocimiento y el aprendizaje

Muchas veces olvidamos establecer un sistema de gestión del conocimiento. La IA es un gran cerebro vacío que se va nutriendo de la experiencia. El speech analytics nutre al sistema de la información imprescindible para aprender y mejorar de forma constante.

Inteligencia artificial y costumer experience

Solo evitando en el call center estos errores podemos garantizar un sistema plenamente efectivo y que aporte valor de forma constante a la experiencia del cliente, que es en definitiva nuestro objetivo prioritario. Desde los primeros pasos, la IA irá asumiendo cada día tareas más complejas. Así, si has empezado aplicando bots automáticos a procesos de entrada rutinarios para ir derivando la atención a agentes, pronto estos bots irán perfeccionándose e interviniendo en más procesos del viaje del cliente. 

En definitiva, se irán humanizando, aprendiendo a dar soluciones basadas en la interpretación, incluso, de estados de ánimo según las respuestas. Pero también sabrán dónde sus habilidades todavía no alcanzan y habrán aprendido a derivar la atención, no a cualquier agente, sino al más cualificado para cada caso.

Si hay algo en lo que la IA y las herramientas que utiliza son efectivas es en el potencial de aprendizaje y en la capacidad de perfeccionamiento de la atención. La aplicación de la IA al control de calidad del call center te brinda mejoras constantes que repercuten directamente en la experiencia del cliente.