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Los “chatbots”, antes de que ChatGPT revolucionara el mundo de la IA, eran un poco una palabra sucia. Para muchos consumidores, un chatbot era una pequeña caja en la esquina de la pantalla, donde un programa automatizado y alegre ofrecía ayuda, pero luego luchaba por entender las consultas y proporcionar la información correcta.
Una encuesta de YouGov de noviembre informó que el 60% de los consumidores se sentían al menos bastante seguros de su capacidad para distinguir a un agente de servicio al cliente humano de un robot. Y más del 80% de los clientes están dispuestos a esperar un cierto período de tiempo, para algunos, hasta 11 minutos, para hablar con una persona real, incluso si un chatbot de IA está disponible de inmediato, según datos de Callvu, un proveedor de plataformas de servicio al cliente.
Pero ahora, los programas de IA más nuevos son mejores para comprender lo que los clientes necesitan, buscar la información correcta y mostrarla de manera legible. Durante una sesión paralela el 31 de julio en Fortune Brainstorm AI Singapur, patrocinada por Accenture, los oradores compartieron algunos ejemplos de cómo los nuevos programas de IA podrían revitalizar el servicio al cliente. (Accenture es un socio fundador de Brainstorm AI).
Según Joon-Seong Lee, director senior gerente en el Centro de IA Avanzada de Accenture, los programas de IA generativa pueden ofrecer mejores respuestas que los chatbots oficiales de servicio al cliente. Lee dijo que el programa de IA Gemini de Google lo ayudó a entender cómo navegar por el sistema de un banco para vincular una cuenta con otra; el chatbot del banco no logró entender la pregunta.
Lee sostuvo que los sitios web tenían que alejarse de un modelo de búsqueda, donde los usuarios tienen que buscar respuestas por sí mismos. “No estás buscando respuestas. Quieres la respuesta”, dijo.
Sami Mahmal, líder de datos para Zurich Insurance, señaló un caso en Indonesia donde la empresa utilizó IA para ahorrar tiempo al cliente.
La ley indonesia requiere que las aseguradoras inspeccionen los automóviles antes de vender una póliza de seguro al propietario. Estas inspecciones suelen hacerse en persona, lo que significa que un propietario tiene que esperar a que un perito esté disponible.
“¿Puedes imaginarlo? Acabas de comprar tu automóvil. Es de segunda mano. Tienes que esperar una semana antes de que Zurich llegue a tu casa”, dijo Mahmal, señalando que la espera se extendía a dos semanas en algunas ubicaciones.
Ahora, Zurich pide a los clientes que envíen fotos de los automóviles. Un proceso automatizado puede evaluar el daño y aprobar una póliza o remitirla a un perito para una evaluación adicional.
“Pasamos de un proceso en el que teníamos que esperar días y tener una evaluación manual, a algo que está sucediendo en un par de minutos”, dijo Mahmal.
¿Las empresas obtendrán un retorno de la inversión en chatbots de IA?
Los asistentes a Brainstorm AI estaban interesados en qué tipo de retorno obtendrían al invertir en costosos programas de IA generativa para mejorar su servicio al cliente.
Mientras que más del 90% de los directores de información sabían que tenían que tomar una decisión sobre si usar IA, más de la mitad de ellos no tenían idea de cuál debería ser esa decisión, señaló Sinisa Nikolic, director de informática de alto rendimiento y IA de Lenovo Asia Pacífico.
Eso significa que los consultores de Lenovo tienen que ayudar a los clientes a averiguar cómo ayudarles a tomar esa decisión. “¿Qué es lo que deseas lograr? ¿Es eficiencia? ¿Es menos tiempo de inactividad en la planta de fabricación? ¿Es un aumento en las puntuaciones NPS para la satisfacción del cliente? ¿Qué es lo que deseas hacer?”, dijo Nikolic.
Nikolic compartió la experiencia de Lenovo, señalando que la IA había aumentado la eficiencia en su cadena de suministro en más del 80%.
Mahmal sugirió que el uso de “chatbots proactivos”, programas que escuchan una llamada y presentan información importante a los agentes humanos sin que necesiten buscarla, podría reducir los costos operativos entre un 30% y un 50%, y reducir los tiempos de llamada de 15 a diez minutos.
Lee ofreció un enfoque diferente, señalando que la IA generativa podría mejorar la capacidad de una empresa para llegar a los clientes.
“En el pasado, las [empresas de marketing digital] solo ejecutaban entre 400 y 500 campañas al mes”, dijo. Gracias a la IA generativa y la hiperpersonalización, “pueden hacer miles de campañas”.
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