La IA en el Call Center no es nada nuevo. Durante años, las empresas han utilizado herramientas basadas en IA para automatizar tareas y extraer información de grandes cantidades de datos.
Los Call Center recopilan mucha información sobre el comportamiento, las preferencias y el historial de los clientes. La Inteligencia Artificial puede organizar todos estos datos desordenados y encontrar información útil para tomar decisiones más acertadas y mejorar los resultados.
En Impact Group, contamos con una experiencia consolidada en más de 20 años en servicios de BPO y Call Center, siendo expertos en proyectos de gestión omnicanal con Inteligencia Artificial para empresas Fortune 500. A continuación, exponemos cuatro maneras en las que la IA podrá mejorar tu Call Center.
1. Obtén más datos y una mejor perspectiva con NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural).
Una tecnología de IA muy prometedora para los Call Center es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP – Natural Language Processing), que proporciona a las máquinas la capacidad de comprender texto y voz de forma parecida a como lo hacen los humanos.
Las herramientas de NLP pueden escuchar las conversaciones en el Call Center, tanto de los clientes como de los agentes, en tiempo real, y ayudar a comprenderlas para obtener información útil. El funcionamiento puede ser omnicanal, es decir, funciona en llamadas de voz, interacciones con chatbot y otras conversaciones. En comparación con las herramientas antiguas, que podían analizar solo unas pocas interacciones, la NLP puede procesar un gran número de ellas, lo que proporciona una visión más clara y objetiva.
La NLP utiliza la tecnología para interpretar lo que ocurre y cómo se sienten las personas durante las interacciones, siendo menos subjetiva y más fiable que la interpretación humana. Por otro lado, esta herramienta es capaz de aprender de situaciones anteriores descubriendo diversas tendencias y patrones, para aplicarlos a la mejora continua de chatbots y asegurar una mejora constante de la experiencia del cliente.
2. Mejora en la formación de los empleados y agentes del call center
La Inteligencia Artificial puede ayudar a procesar rápidamente grandes cantidades de datos, lo que beneficia a los empleados en su trabajo.
Las empresas deben usar la IA en la formación de sus empleados, especialmente al capacitar a nuevos miembros. Las herramientas de IA pueden ayudar a tomar decisiones basadas en datos, acortar la duración de la capacitación y mejorar la velocidad de los empleados para alcanzar su competencia.
Esta tecnología, permite a los empleados aprender a su propio ritmo a través de simulaciones de situaciones reales con clientes. Además, cuando la IA asume parte de la formación, permite que los miembros del equipo se centren en necesidades y problemas de formación más complejos.
Nuestros softwares especializados en IA redujeron la tasa de abandono de empleados en un 45%, mejorando la eficiencia en un 15% y aumentando la tasa de resolución en la primera llamada en un 8% de media.
3. Detectar y combatir el fraude de forma proactiva
Con el aumento de la digitalización, las empresas enfrentan más amenazas de ciberseguridad y preocupaciones sobre el fraude. La IA puede examinar grandes volúmenes de datos y detectar cualquier cosa fuera de lo común al instante. Esto significa que puede identificar actividades sospechosas o posibles fraudes en el acto, en lugar de descubrirlos después de que ocurran.
Sin embargo, para que esto funcione, la IA debe ser configurada correctamente, y aquí es donde los humanos desempeñan un papel importante. Las personas establecen parámetros para los modelos de IA, y cuando la IA detecta datos que están fuera de esos parámetros, activa una alarma inmediata en tiempo real.
La detección temprana o la prevención del fraude pueden ahorrar tiempo y dinero. Por ejemplo, mediante nuestras herramientas basadas en IA, un gran banco redujo sus casos de fraude en un 75% al tener procesos seguros y adecuados de verificación e información.
4. Logrando una IA más inteligente con el uso correcto de los datos
La Inteligencia Artificial depende de la calidad y cantidad de los datos que utiliza, por lo que es esencial contar con datos adecuados. La anotación de datos, que implica etiquetar y categorizar la información antes de que la IA la utilice, es clave para su éxito.
Hasta ahora, las empresas solían contratar a personas para anotar datos y las pagaban por su trabajo, pero este enfoque no siempre garantiza calidad, ya que incentiva a la velocidad sobre la precisión.
En lugar de eso, debemos buscar anotadores de alta calidad que hagan su trabajo con gran precisión y que tengan experiencia relevante en tu sector. Esta estrategia ha demostrado dar resultados, como lograr una precisión del 98% en un importante mercado de comercio electrónico en línea.
