Modelos de colaboración entre humanos e IA: cómo los agentes virtuales y los humanos trabajan juntos para mejorar la experiencia del cliente

Por qué la IA por sí sola no garantiza el éxito de la experiencia del cliente

En general, los equipos de CX se enfrentan a una creciente demanda por parte de los clientes. Según McKinsey, El 57% por ciento de los líderes de CX afirman que esperan que el volumen de llamadas aumente en los próximos 1-2 años. ^[1].

Las empresas necesitan escalar para mantener sus objetivos de servicio. No es de extrañar que Gartner prediga que El 80% de las organizaciones de atención al cliente y asistencia técnica están recurriendo a la tecnología de IA generativa de alguna forma. ^[2].

Sin embargo, la experiencia del cliente no consiste solo en responder a más preguntas mediante agentes virtuales y una experiencia del cliente asistida por IA. Muchas interacciones son cada vez más complejas y requieren habilidades humanas como la empatía. Equilibrar la colaboración entre humanos y la IA es la única forma de lograr rapidez, eficiencia y una experiencia del cliente óptima.

Si lo haces bien, los beneficios son evidentes. Si lo haces mal, la experiencia se ve afectada. Los clientes y los agentes humanos se frustran, y no se obtiene la eficiencia prometida ni se mejoran las experiencias de cliente.

Lo que se necesita es un enfoque híbrido que combine lo mejor de los seres humanos y la IA para el servicio al cliente. Este blog explora cómo diseñar flujos de trabajo inteligentes y colaborativos que permitan tanto a los seres humanos como a los agentes virtuales ofrecer mejores resultados juntos.

Implementación exitosa del servicio al cliente asistido por IA

La automatización de la experiencia del cliente está aumentando, pero el diseño de flujos de trabajo híbridos es complejo y estratégico.
Como prueba de ello, una investigación de ContactBabel reveló que el 74% de los centros de contacto estadounidenses que ofrecen chat web utilizan chatbots u otros agentes virtuales. ^[3]. Pero casi un tercio se muestra neutral o negativo en cuanto a su satisfacción con la tecnología. Los clientes son iguales. Quieren respuestas rápidas, pero también empatía y comprensión.

Superar los riesgos de la IA en la experiencia del cliente

Los líderes en CX quieren aprovechar la automatización de la experiencia del cliente para liberar al personal humano. Al mismo tiempo, quieren seguir ofreciendo la experiencia adecuada a los clientes en todos los canales. No tiene sentido reducir el volumen de llamadas entrantes si los clientes tienen dificultades para obtener respuestas satisfactorias de los agentes de IA.

De hecho, no integrar con éxito la IA y los seres humanos conlleva riesgos adicionales:

• Frustración de los clientes al no poder pasar de la IA a los canales humanos. O, si pueden pasar el caso, tienen que repetir lo mismo al agente humano.
• Frustración de los agentes al tener que lidiar con clientes enfadados sin conocer el contexto completo.
• Ineficiencia debido a la duplicación de conversaciones entre humanos e IA.
• Posible confusión si la IA y los humanos dan respuestas inconsistentes a las consultas.

¿Por qué híbrido? Porque la experiencia del cliente no es igual para todos.

Los clientes se ponen en contacto con nosotros con una amplia variedad de necesidades. A menudo, lo que intentan hacer cambia durante una sola interacción. Por ejemplo, es posible que quieran obtener información básica a través de un chatbot y luego hablar con una persona para obtener más detalles. Intentar aplicar un único enfoque, ya sea una experiencia de cliente totalmente automatizada o totalmente humana, simplemente no funciona.

La escalación y los traspasos funcionan en ambos sentidos. Las interacciones pueden pasar varias veces de los humanos a la IA y viceversa, dependiendo de las necesidades del cliente y del trabajo que haya que hacer.

No se trata de elegir entre personas y bots. Se trata más bien de crear un enfoque híbrido que utilice ambos de forma inteligente.

Caso de uso híbrido: Seguros

Tomemos como ejemplo a alguien que presenta una reclamación al seguro de automóvil:

• La llamada inicial de un conductor potencialmente alterado o conmocionado debe ser atendida por un agente humano empático. Este clasifica la llamada y transmite tranquilidad.
• Los bots de IA ayudan al conductor a rellenar formularios, automatizando los procesos de forma fluida.
• A continuación, la conversación vuelve a centrarse en los agentes humanos para pasar a los siguientes pasos o resolver cualquier cuestión pendiente.
• Si hay necesidad de realizar tareas que requieren privacidad, como tomar datos de pago, los agentes de IA vuelven a entrar en juego.

¿El resultado? Una interacción general más rápida, mayor eficiencia, satisfacción del cliente y compromiso de los empleados.

Hybrid lo hace posible.

Un nuevo modelo para la colaboración entre humanos e IA

Todos hemos visto el impacto que tienen los silos en la experiencia del cliente. Los clientes no pueden cambiar de canal o departamento sin tener que volver a empezar el proceso desde cero. Es frustrante, molesto e improductivo.

El mismo problema se produce cuando la IA y los agentes están aislados. No hay una visión holística, los traspasos son deficientes y todo el mundo sale perjudicado.

La IA y los humanos = un solo equipo

Lo que se necesita es adoptar un enfoque centrado en el cliente y en el trabajo en equipo. En lugar de sustituir a los seres humanos por la IA, hay que analizar las funciones y tareas que intervienen en una interacción típica con el cliente. ¿En qué casos pueden los agentes virtuales encargarse de las tareas rutinarias y los seres humanos intervenir en los momentos oportunos con las herramientas adecuadas? Este es el enfoque híbrido o «human-in-the-loop» (con intervención humana).

Céntrate en los momentos importantes y haz que los traspasos sean fluidos y transparentes:

• Pasar de buscar respuestas a preguntas básicas en la IA a centrarse en información más específica y personalizada proporcionada por un agente humano.
• Escalar un problema desde la IA a los agentes, proporcionándoles todo el contexto necesario para ayudar a resolverlo.
• Gestionar la seguridad y la verificación de identidad mediante IA o IVR y, a continuación, pasar a un agente para iniciar la conversación.
• Automatizar el cobro de pagos o la cumplimentación de formularios, con la ayuda de la IA para el cliente, garantizando la privacidad y la confidencialidad.

Las ventajas de un enfoque híbrido

El enfoque híbrido es bueno para el negocio, la experiencia del cliente y el compromiso de los empleados:

• Las empresas optimizan el uso de sus recursos de atención al cliente, lo que refuerza la fidelidad y la retención de los clientes.
• Los clientes se sienten comprendidos y valorados.
• Los agentes están menos estresados y se sienten más realizados, ya que gestionan interacciones en las que pueden marcar una diferencia real.

Modelos de colaboración que funcionan

Los modelos híbridos de CX deben adaptarse a las necesidades de los clientes y a los niveles de complejidad, y ajustarse al recorrido general.

Aunque cada viaje es diferente, la combinación de la IA y los agentes humanos ofrece ventajas reales a través de cuatro enfoques comunes:

1. IA asistiva

La IA ayuda a los humanos en tiempo real cuando hablan o interactúan con un cliente. Los agentes pueden acceder a respuestas precisas desde una base de conocimientos impulsada por IA, o la IA puede escuchar la conversación y dar feedback en tiempo real. Puede sugerir información, asegurarse de que se cubran áreas obligatorias, como la información sobre políticas, o avisar a los supervisores si los niveles de satisfacción están empeorando y el agente necesita ayuda.

Lo mejor para: Reducir los tiempos de interacción para llamadas de alto valor en las que se requiere la intervención humana o para la formación y el apoyo a los nuevos agentes.

ProsMás rápido para los clientes, empodera a los agentes y garantiza la coherencia.

Contras: La IA asistiva, que puede requerir muchos recursos, debe ser fluida y no interrumpir el flujo de la conversación.

2. Transferencia secuencial

El cliente comienza hablando con la IA, que le guía a través de procesos rutinarios y estandarizados, como pagar una factura o restablecer su contraseña. Si necesita ayuda o tiene otras consultas, la IA le transfiere a un agente humano, proporcionándole un historial completo de la interacción hasta ese momento.

Ideal para: Automatizar los procesos de soporte habituales en los que la rapidez y la facilidad de uso son fundamentales.

ProsMayor eficiencia, el cliente realiza el trabajo rápidamente.

Contras: No funciona bien para interacciones más complejas.

3. Modelos con intervención humana (Human-in-the-loop)

La IA gestiona todo el flujo, pero señala los casos complejos o delicados para que sean revisados o atendidos por un agente humano. Por ejemplo, el cliente podría estar solicitando la apertura de una cuenta bancaria y tener que proporcionar más información o aclaraciones. Alternativamente, podría cubrir procesos en los que la normativa exige la intervención humana o, simplemente, en los que el cliente desea tener la opción de elevar el caso a un nivel superior.

Ideal para: Automatización de procesos y recorridos complejos en sectores regulados o para conversaciones de gran impacto.

Pros: Mayor eficiencia al tiempo que se garantiza el cumplimiento normativo.

ContrasRequiere agentes cualificados y receptivos que puedan intervenir de inmediato cuando sea necesario.

4. Proceso de varios pasos

Los recorridos de los clientes se componen de múltiples pasos individuales, cada uno de los cuales puede ser gestionado mejor por humanos o por IA. La posibilidad de cambiar entre ambos maximiza la eficiencia y ahorra tiempo al cliente. Esto podría ser presentar una reclamación al seguro o hablar con un agente bancario después de pasar por la seguridad de la IA y luego volver a la IA al final de la llamada.

Ideal para: Procesos con pasos claros, algunos de los cuales pueden automatizarse fácilmente.

Pros: Uso óptimo de los recursos, experiencia fluida para el cliente.

ContrasLos traspasos deben ser claros e instantáneos, con procesos que se adapten al comportamiento del cliente.

Cómo diseñar un flujo de trabajo colaborativo

Al implementar flujos de trabajo híbridos entre IA y humanos, los equipos de CX deben diseñarlos correctamente, evitando costosos errores y obteniendo resultados.

Seguir este proceso de diseño maximiza las posibilidades de éxito:

1. Comience con el recorrido del cliente.

Analiza los recorridos de tus clientes. ¿Cuáles generan el mayor número de interacciones, consumen más recursos o provocan quejas y abandonos? Comprueba si una combinación de bots y humanos aportará el mayor valor, tanto a los clientes como a la empresa. Establece métricas claras para medir el éxito.

2. Definir reglas claras para el traspaso de responsabilidades.

Al planificar el recorrido híbrido, céntrese en los traspasos en partes específicas del recorrido. Supervise los desencadenantes, como la intención, el sentimiento o los datos, para cambiar entre la IA y los humanos. Aplique sus reglas de forma omnicanal, combinando la IA y los agentes humanos en sus diferentes canales digitales y de voz.

3. Haz que tu IA sea eficaz y fiable.

Proporcione a los agentes de IA las herramientas que necesitan para responder a las consultas. Además del acceso a su base de conocimientos, conéctese al CRM y a otros sistemas para que puedan extraer o actualizar información. Establezca medidas de seguridad sólidas para evitar el uso indebido, incluyendo la escalada si es necesario.

4. Capacitar a los agentes con IA

Utiliza la IA para proporcionar a los agentes información, conocimientos relevantes y sugerencias sobre las mejores acciones a seguir. Esto les permite dedicar menos tiempo a buscar respuestas y más tiempo a establecer una relación con el cliente.

5. Realice un seguimiento de los resultados que importan.

No te centres únicamente en métricas de eficiencia como el tiempo de resolución. En su lugar, analiza el panorama general, incluyendo la satisfacción de los agentes y la opinión de los clientes. Los recorridos híbridos deberían mejorar los resultados en estas tres áreas.

6. Supervisar y mejorar

Adopte una visión holística y supervise el rendimiento de la IA y los agentes humanos utilizando las mismas herramientas. Los supervisores deben poder ver factores como la utilización en todo su equipo ampliado para poder asignar los recursos de forma eficaz. Utilice las mismas herramientas para impulsar mejoras. Analice las conversaciones de la IA y los humanos para descubrir dónde se necesitan ajustes o formación adicional.

Mostrando los resultados en el mundo real

Un diseño eficaz ofrece resultados reales. Una empresa energética entrevistada por McKinsey redujo el volumen de llamadas relacionadas con la facturación en torno a un 20 % y recortó el tiempo de autenticación de los clientes en 60 segundos gracias a la implementación de un asistente de voz con IA en la primera fase del recorrido del cliente. ^[4].

Próximos pasos: avanzar hacia una colaboración más inteligente en materia de experiencia del cliente

En lo que respecta a la experiencia del cliente, no hay razón para elegir entre personas y agentes virtuales de IA. La combinación adecuada, respaldada por recorridos bien planificados, información clara y visibilidad compartida, proporcionará una experiencia del cliente híbrida y colaborativa que deleitará a los clientes y aumentará la eficiencia.

Siga esta lista de verificación para alcanzar el éxito:

1 Audite los recorridos de sus clientes:

• ¿En qué puntos los clientes abandonan o se frustran?
• ¿En qué invierten tiempo innecesariamente los agentes?
• ¿Cómo sería una experiencia fluida, desde ambos lados?
• Redacta las listas de tareas para el viaje y utilízalas para planificar tu flujo de trabajo.

2 Viajes híbridos prototipo:

• Crea flujos de trabajo generales involucrando al equipo y realizando un seguimiento de los recorridos de los usuarios.
• Construir un prototipo basado en las necesidades definidas.
• Pruébelo y perfecciónelo, inicialmente con una muestra pequeña pero representativa.

3 Optimizar con el tiempo:

• Las necesidades y los comportamientos de los clientes cambiarán, por lo que es necesario supervisar continuamente el rendimiento.
• Analice dónde puede optimizar, basándose en los comentarios de los clientes y los agentes.
• No tengas miedo de retirar o sustituir flujos de trabajo completos si cambian las necesidades.

¿Es la IA híbrida la dirección correcta para su Contact Center?

Enghouse Interactive lleva más de 40 años desarrollando e implementando tecnología para centros de contacto, incluida la inteligencia artificial desde principios de la década de 2000. Nos centramos en soluciones prácticas de atención al cliente que mejoran la experiencia de los clientes y los empleados y proporcionan un retorno de la inversión cuantificable para la empresa.

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Descargar la guía electrónica

Lecturas complementarias

• Vídeo: Modernice su Contact Center con la integración de un agente virtual
• Blog: Cómo se alinean los líderes de TI y CX en una estrategia moderna de experiencia del cliente
• Vídeo: Evoluciona el control de calidad con IA: mantente al día y deja que los humanos sigan teniendo el control
• Blog: 9 señales de que tu tecnología Contact Center te está frenando - y cómo solucionarlo

Sobre el autor

Steve Nattress VP de Gestión de Productos
Enghouse Interactivo
LinkedIn

La experiencia única de Steve en atención al cliente y desarrollo de IA lo posiciona perfectamente para impulsar la innovación de productos e IA en Enghouse. Steve es un líder creativo y estratégico, apasionado por el potencial de la IA para transformar la experiencia del cliente, al tiempo que se mantiene en sintonía con la necesidad crítica de prácticas seguras y transparentes en el sector.

Referencias

1. McKinsey y Compañía: La encrucijada de los centros de contacto: encontrar la combinación adecuada entre humanos e inteligencia artificial
2. Gartner: Tres tecnologías que transformarán el servicio y la asistencia al cliente para 2028
3. ContactoBabel: IA para el contacto digital con los clientes
4. McKinsey y Compañía: La encrucijada de los centros de contacto: encontrar la combinación adecuada entre humanos e inteligencia artificial