Diego Martins, Vicepresidente de Inteligencia Artificial de Globant, sobre el futuro de los chatbots.
Los chatbots potenciados por Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) están revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, ofreciendo eficiencia operativa y personalización a escala. Sin embargo, entrenar a una Inteligencia Artificial (IA) para lidiar con situaciones complejas de servicio sigue siendo un gran desafío, dado que la capacidad de esta tecnología para comprender y resolver problemas difíciles puede ser la diferencia entre un cliente satisfecho y una experiencia frustrante.
Según una encuesta de Capterra, consultora de mercado online, el 70% de los consumidores del país cree que el Servicio al Cliente (SAC) ha mejorado en los últimos años. Con la integración y el avance de la IA en las organizaciones, las herramientas de sistemas de servicio al cliente y las plataformas de IA conversacional han ayudado a impulsar esta satisfacción del cliente.
Los beneficios que ofrecen estas herramientas, como la disponibilidad 24/7, la ausencia de restricciones de idioma, la capacidad multicanal y el mantenimiento del contexto de conversaciones previas son los diferenciales de estas herramientas en el servicio al cliente.
También es posible observar que la imagen inicial de los chatbots como meros ahorradores de costos está cambiando, pues las capacidades tecnológicas han avanzado significativamente, permitiendo una experiencia de usuario más satisfactoria, especialmente con el aspecto más humanizado de las interacciones durante la atención. Esto se debe a que, al utilizar GenAI, los chatbots pueden entender el contexto y los matices de las conversaciones y, de esta manera, comenzar a ofrecer un soporte más cercano a los humanos, dejando de lado el perfil ‘robótico’ para crear una experiencia más atractiva y satisfactoria.
Otra ventaja de este tipo de servicios es que GenAI permite automatizar procesos repetitivos, liberando a los agentes para que se enfoquen en interacciones complejas y de mayor valor, lo que en última instancia aumenta la eficiencia y reduce los costos operativos.
Además, hoy en día, ya no es difícil encontrar empresas que dejen que la herramienta resuelva el 100% de algunas conversaciones o quejas no críticas.
Sin embargo, para que estas ventajas se pongan en práctica, las empresas deben considerar un entrenamiento especializado de las herramientas. En este sentido, la IA generativa se puede combinar con flujos de decisión clásicos y modelos deterministas innovadores para aprovechar al máximo cada tecnología en soluciones únicas.
Es importante, por lo tanto, equilibrar la eficiencia de los chatbots con la necesidad de un toque humano para que la herramienta sea capaz de reconocer cuándo un cliente necesita más ayuda y transferir la conversación a un agente de manera fluida y eficiente.
En este proceso, hay desafíos que deben tenerse en cuenta. Entre ellos, se encuentra la gestión de datos, la personalización y la integración con sistemas heredados mediante API robustas y soluciones de middleware, con el fin de garantizar que los chatbots puedan acceder y utilizar información precisa y actualizada.
A medida que avanzamos hacia la era digital, el uso de estas herramientas de IA ha dejado de ser solo una ‘tendencia’, para convertirse en una necesidad estratégica para cualquier negocio que busque optimizar el servicio al cliente. En este contexto, la expectativa es que, con el tiempo, los chatbots se vuelvan aún más avanzados, capaces de lidiar con interacciones más complejas, eso sí, siempre con supervisión humana, con el fin de brindar experiencias cada vez más satisfactorias y eficientes a cada usuario, asegurando no solo su satisfacción, sino también la lealtad y el éxito de su negocio.
