Un bot impulsado por IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático, análisis contextual, procesamiento del lenguaje natural y otros métodos para automatizar varias tareas o procesos relacionados con la gestión de las interacciones con clientes.
De acuerdo con Gartner, para el 2025 el 75% de las tareas estarán a cargo de la IA. No es sorpresa entonces que este tipo de bots ya esté brindando asistencia en tiempo real a los asesores de atención al cliente y de ventas y que sea una de las tendencias de IA para 2024. A continuación explicaremos estos 3 casos de uso, cómo funcionan y sus potenciales beneficios.
Caso 1: Bot de email para asistencia en tiempo real de los agentes de servicio
Esta es una excelente herramienta para aquellas empresas que quieren comenzar a automatizar sus procesos pero desean hacerlo de una manera más “pasiva”. La automatización del correo electrónico permite a los agentes manejar un mayor volumen de casos en menos tiempo, lo que es especialmente beneficioso en situaciones de alta demanda.
¿Cómo funciona?
El asesor recibe un correo electrónico en su sistema de tickets, abre el correo y en automático ya le aparece la respuesta creada por el bot en formato de borrador.
Lo que hace el bot de email es que analiza el caso presentado por el cliente en su texto, consulta la base de conocimiento y en base a esto elabora el borrador. Todo lo que tiene que hacer el agente es revisar, editar si es necesario y enviarlo. Es muy preciso, el 50% de estos borradores no necesita edición pero da esta opción que es ideal para lograr darle el toque humano a la interacción. Además mejora indicadores como el tiempo de resolución, un proceso que podría tomar minutos, ahora tomará segundos.
El bot también aumenta la satisfacción del cliente, quien además de recibir respuestas más rápidas, nota una consistencia en las respuestas proporcionadas pues se siguen pautas predefinidas y políticas de la empresa. Esto evita errores humanos y garantiza una experiencia coherente para los clientes. Los clientes aprecian respuestas rápidas y eficientes, lo que puede mejorar la percepción general de la calidad del servicio.
Caso 2: Asistencia realtime de voz para control de scripting
Aquí el vendedor está llevando a cabo la venta por medio de una llamada de voz. Aquí el bot juega más el rol de un supervisor de compliance.
¿Cómo funciona?
El ejecutivo de ventas se encuentra realizando su llamada de ventas y el bot revisa en tiempo real que el script cumpla con los puntos obligatorios establecidos por la compañía. Por ejemplo, si la venta es de una tarjeta de crédito, revisa que se mencione la tasa de interés o la privacidad de datos. En caso de que no se cumpla con las normativas y políticas, el bot puede alertar en pantalla al asesor para cumplirlas. Este bot garantiza que todas las llamadas de ventas sigan las mismas pautas y políticas establecidas por la empresa, lo que contribuye a la consistencia en la comunicación. Esto es esencial para construir una marca sólida y transmitir una imagen de producto coherente al cliente.
Una parte clave en ambos casos de uso es que los algoritmos de aprendizaje automático permiten que estos bots mejoren con el tiempo. A medida que interactúan con más casos y reciben retroalimentación de los agentes, pueden ajustar sus respuestas y recomendaciones y hacerse más inteligentes y precisos.
Caso 3: “Ask for Help“, fusionando AI y Expertise Humano
Recientemente hemos incluido en nuestro bot la funcionalidad «Ask for Help», que permite solicitar asistencia en tiempo real a un supervisor cuando se enfrenta a preguntas que no están en su base de conocimiento. Esta colaboración entre IA y humanos no solo mejora la precisión de las respuestas, sino que también facilita un aprendizaje continuo para el bot, ya que el supervisor puede guardar la respuesta que le ha dado, lo que permite mejorar el desempeño a lo largo del tiempo al nutrir la base de conocimiento que se consulta.
Knowledge Analytics para potenciar la asistencia del bot
Un bot impulsado por IA no solo ejecuta tareas, sino que también recopila datos valiosos sobre las interacciones con los clientes. Este análisis de datos puede proporcionar información clave para la toma de decisiones, identificación de patrones, áreas de mejora continua en los procesos de atención al cliente y ventas y entrenamiento del personal
La gestión eficiente de un bot de servicio al cliente es un desafío constante que implica asegurar que su base de conocimiento esté siempre actualizada y abarque todas las inquietudes de los usuarios. En este contexto, nuestra herramienta de Analytics revoluciona el mantenimiento del bot mediante el uso de inteligencia artificial para un autodescubrimiento proactivo de temas. Esta innovadora función analiza el tráfico de consultas no resueltas, identificando patrones y temas recurrentes sin respuesta. En lugar de invertir incontables horas en la tediosa tarea de revisar manualmente cada pregunta no contestada, Knowledge Analytics simplifica enormemente este proceso. Utiliza técnicas avanzadas de resumen semántico para agrupar y priorizar los temas según su relevancia, permitiendo así una optimización focalizada.
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En inConcert utilizamos una combinación de varios LLMs con entrenamientos especializados y otras técnicas de gestión de conocimiento. Un bot de email, por ejemplo, es una de las tantas aplicaciones de la IA Generativa que tenemos actualmente. Contáctanos si te interesa explorar soluciones de IA para tu empresa.
