“Por favor, espere” pueden ser las dos palabras que más odian los clientes, y que los agentes del centro de contacto se esfuerzan por evitar decir.
Brindar respuestas rápidas, precisas y útiles basadas en información contextualmente relevante es clave para un servicio al cliente efectivo. Es aún mejor si las respuestas son personalizadas y tienen en cuenta cómo se siente un cliente.
Todo esto es más fácil y rápido para los agentes humanos gracias a lo que la industria llama asistencia de agentes.
La tecnología de asistencia de agentes utiliza inteligencia artificial y machine learning para proporcionar datos y hacer sugerencias en tiempo real que ayuden a los agentes humanos en las telecomunicaciones, el comercio minorista y otras industrias a mantener conversaciones con los clientes.
Puede integrarse con las aplicaciones existentes de los centros de contacto, proporcionar una incorporación más rápida para los agentes, mejorar la precisión y la eficiencia de sus respuestas y aumentar la satisfacción y la lealtad del cliente.
Cómo Funciona la Tecnología de la Asistencia del Agente
La tecnología de asistencia de agentes brinda a los agentes humanos información basada en inteligencia artificial y recomendaciones en tiempo real que pueden mejorar sus conversaciones con los clientes.
Tomando conversaciones como entrada, la tecnología de asistencia de agentes genera sugerencias precisas y oportunas sobre cómo responder mejor a las consultas, utilizando una combinación de reconocimiento automático de voz (ASR), procesamiento de lenguaje natural (NLP), machine learning y análisis de datos.
Mientras un cliente habla con un agente humano, las herramientas ASR, como el kit de desarrollo de software NVIDIA Riva, transcriben el habla en texto, en tiempo real. Luego, el texto se puede ejecutar a través de NLP, IA y modelos de machine learning que ofrecen recomendaciones al agente humano mediante el análisis de diferentes aspectos de la conversación.
Primero, los modelos de IA pueden evaluar el contexto de la conversación, identificar temas y mostrar información relevante para el agente humano, como los datos de la cuenta del cliente, un registro de sus consultas anteriores, documentos con productos recomendados e información adicional para ayudar a resolver problemas.
Digamos que un cliente está buscando cambiarse a un nuevo plan telefónico. La asistencia del agente podría, por ejemplo, mostrar inmediatamente un gráfico en la pantalla del agente humano comparando las ofertas de la empresa, que se puede utilizar como referencia durante la conversación.
Otro modelo de IA puede realizar un análisis de sentimientos basado en las palabras que usa un cliente.
Por ejemplo, si un cliente dice: «Estoy muy frustrado con la recepción de mi celular», la asistencia del agente aconsejaría al agente humano que se acerque al cliente de manera diferente a una situación en la que el cliente dice: «Estoy contento con mi plan telefónico, pero estoy buscando algo menos costoso.”
Incluso puede presentar a un agente humano verborrea para considerar usar cuando tranquilice, aliente, informe o guíe a un cliente hacia la resolución de un conflicto.
Y, al final de una conversación, la tecnología de asistencia del agente puede proporcionar los mejores pasos a seguir personalizados para que el agente humano le brinde al cliente. También puede ofrecer al agente humano un resumen de la interacción en general, junto con comentarios para informar futuras conversaciones y la capacitación de los empleados.
Todas estas capacidades impulsadas por ASR, NLP y AI se unen en la tecnología de asistencia de agentes, que se está volviendo cada vez más integral para las empresas en todas las industrias.
Cómo Ayuda la Tecnología de Asistencia del Agente a Empresas y Clientes
Al aprovechar la tecnología de asistencia de agentes, las empresas pueden mejorar la productividad, la retención de empleados y la satisfacción del cliente, entre otros beneficios.
En promedio, la tecnología de asistencia de agentes ayuda a aumentar la productividad de los agentes humanos en un 14%, según un estudio reciente de la Oficina Nacional de Investigación Económica.
Por un lado, la tecnología de asistencia de agentes reduce los tiempos de llamada del centro de contacto. A través de NLP y algoritmos de enrutamiento inteligente, puede identificar las necesidades del cliente en tiempo real, por lo que los agentes humanos no necesitan buscar información básica del cliente o buscar respuestas en bases de datos.
El proveedor líder de telecomunicaciones T-Mobile, que ofrece un servicio galardonado en sus Centros de Experiencia del Cliente, utiliza tecnología de asistencia de agentes para ayudar a abordar millones de llamadas diarias de atención al cliente. El framework NVIDIA NeMo ayudó a la empresa a lograr una precisión un 10% mayor para sus transcripciones generadas por ASR en entornos ruidosos, y Riva redujo 10 veces la latencia de la asistencia de su agente. (Sumérgete más en la IA de voz viendo la sesión de NVIDIA GTC on Demand de T-Mobile).
La tecnología de asistencia de agentes también acelera el proceso de incorporación de agentes humanos, ayudándolos a familiarizarse rápidamente con los productos y servicios que ofrece su organización. Además, empodera a los empleados del centro de contacto para brindar altos niveles de servicio mientras mantienen bajos niveles de estrés, lo que significa una mayor retención de empleados para las empresas.
La resolución de conflictos más rápida y precisa habilitada por la asistencia del agente también conduce a experiencias de centro de contacto más positivas, clientes más felices y una mayor lealtad para las empresas.
Casos de Uso en Todas las Industrias
La tecnología de asistencia de agentes se puede utilizar en todas las industrias, incluidas las siguientes:
- Telecomunicaciones: la asistencia del agente puede proporcionar resolución de problemas automatizada, consejos técnicos y otra información útil para que los agentes la transmitan a los clientes.
- Minorista: la asistencia del agente puede sugerir productos, características, precios, información de inventario y más en tiempo real, así como traducir idiomas según las preferencias del cliente.
- Servicios Financieros: la asistencia del agente puede ayudar a detectar intentos de fraude al proporcionar alertas en tiempo real, de modo que los agentes humanos estén al tanto de cualquier actividad sospechosa durante una consulta.
Minerva CQ, miembro del programa NVIDIA Inception para startups de vanguardia, proporciona tecnología de asistencia de agentes que reúne workflows adaptables en tiempo real con señales de comportamiento, sugerencias de diálogo y conocimiento emergente para lograr resultados más rápidos y mejores. Su tecnología, basada en Riva, NeMo y el Servidor de Inferencia NVIDIA Triton, se enfoca en ayudar a los agentes humanos en los sectores de energía, salud y telecomunicaciones.
Historia y Futuro de la Asistencia de Agentes
Los predecesores de la tecnología de asistencia de agentes se remontan a la década de 1950, cuando los sistemas basados en computadoras reemplazaron por primera vez el enrutamiento manual de llamadas.
Más recientemente llegaron los asistentes virtuales inteligentes, que suelen ser sistemas automatizados o bots que no tienen un humano trabajando detrás de ellos.
Los dispositivos inteligentes y la tecnología móvil han llevado a un aumento en la popularidad de estos asistentes virtuales inteligentes, que pueden responder preguntas, establecer recordatorios, reproducir música, controlar dispositivos domésticos y realizar otras tareas sencillas.
Pero las tareas y consultas complejas, especialmente para las empresas cuyo centro es el servicio al cliente, se pueden resolver de manera más eficiente cuando los agentes humanos se complementan con sugerencias impulsadas por IA. Aquí es donde ha intervenido la tecnología de asistencia de agentes.
La tecnología tiene mucho potencial para un mayor avance, con desafíos que incluyen:
- Desarrollar métodos para ayudar a los agentes a adaptarse a las cambiantes expectativas y preferencias de los clientes.
- Garantizar aún más la privacidad y la seguridad de los datos mediante el cifrado y otros métodos para despojar a las conversaciones de información confidencial o delicada antes de ejecutarlas a través de modelos de inteligencia artificial asistida por agentes.
- Integración de la asistencia del agente con otras tecnologías emergentes, como avatares digitales interactivos, que pueden ver, escuchar, comprender y comunicarse con los usuarios finales para ayudar a los clientes y, al mismo tiempo, aumentar su sentimiento.
Obtenga más información sobre las tecnologías de IA de voz de NVIDIA.
Recursos Adicionales:
Seminario web: Cómo las Empresas de Telecomunicaciones Transforman las Experiencias de los Clientes con IA Conversacional.
Seminario web: Empodere a los Agentes del Centro de Contacto de Telecomunicaciones con Asistencias de Agentes Personalizadas con IA de Voz en Varios Idiomas.
Sesiones de NVIDIA GTC on Demand: T-Mobile y AT&T
Historia de Cliente: T-Mobile