Reggie Scales, presidente y jefe de la unidad de negocio de aplicaciones en Vonage – Serie de entrevistas

Reggie Scales, presidente y jefe de la unidad de negocio de aplicaciones en Vonage, es un ejecutivo experimentado en tecnología y comunicaciones con más de dos décadas de experiencia liderando ventas, operaciones, estrategia de salida al mercado y crecimiento empresarial. Desde que se unió a Vonage en 2018, ha ocupado responsabilidades de alta dirección dentro del negocio de aplicaciones de la compañía. Anteriormente, Scales se desempeñó como vicepresidente senior para el oeste de EE. UU. en Masergy, vicepresidente y gerente general de la región central en Comcast Business, y vicepresidente senior de ventas y marketing en Wilcon. Al inicio de su carrera, pasó más de 12 años en PAETEC, ascendiendo a varios cargos ejecutivos, incluido presidente de ventas y servicios, donde dirigió ventas y operaciones comerciales para una región de mil millones de dólares con aproximadamente 500 empleados. Su carrera se ha centrado en escalar negocios de comunicaciones, construir equipos de alto rendimiento y desarrollar estrategias de ventas empresariales y de compromiso con el cliente.

Vonage es una empresa tecnológica global de nivel empresarial y parte de Ericsson, que ofrece APIs de comunicaciones, comunicaciones unificadas y soluciones de centros de contacto a más de 100,000 empresas en todo el mundo. Su plataforma permite a las organizaciones incrustar voz, video, mensajería, autenticación y otras capacidades de comunicación directamente en aplicaciones y experiencias de cliente, mientras que sus productos de comunicaciones empresariales y centros de contacto respaldan la colaboración de empleados y el compromiso con el cliente. Vonage está incorporando cada vez más inteligencia artificial e inteligencia de redes móviles en su plataforma, brindando a empresas y desarrolladores herramientas para crear experiencias de comunicación más personalizadas, seguras y automatizadas a través de canales digitales

Su carrera ha abarcado ventas, servicio, operaciones regionales, infraestructura de comunicaciones y ahora la dirección del negocio de aplicaciones de Vonage. ¿Cómo ha influido esa experiencia operativa en su enfoque de adopción de IA, particularmente en la necesidad de equilibrar la innovación con resultados medibles para el cliente y el negocio?

He pasado más de 25 años en el sector de las comunicaciones, y cada etapa de mi carrera ha reforzado la importancia de vincular las inversiones tecnológicas a una necesidad empresarial clara. Comencé vendiendo servicios de larga distancia, luego pasé por comunicaciones locales, redes de datos, computación en la nube y ahora IA. He tenido la oportunidad de observar varios cambios importantes en nuestra industria, y una lección ha permanecido constante: la nueva tecnología brinda valor duradero cuando resuelve un problema real para los clientes y el negocio.

Aplico ese mismo pensamiento a la IA. En un centro de contacto, el punto de partida debe ser el resultado que se busca mejorar. Eso podría ser ayudar a los clientes a resolver preguntas rutinarias más rápido, proporcionar a los empleados mejor información durante una conversación, reducir pasos innecesarios o facilitar el paso entre canales sin perder contexto.

Mi rol actual abarca producto, ingeniería, ventas, asociaciones y soporte al cliente, lo que también influye en mi forma de pensar sobre la adopción. Una capacidad puede ser técnicamente impresionante, pero las empresas deben considerar cómo encaja en las operaciones existentes, cuán fácil es para empleados y clientes usarla y cómo medirán si está funcionando. Esa conexión entre tecnología, ejecución y resultados es especialmente importante con la IA, ya que el ritmo de cambio es muy rápido.

Muchas empresas están ansiosas por introducir IA generativa y de agente en sus centros de contacto. ¿Qué trabajo fundamental deben completar en cuanto a datos, diseño de flujos de trabajo, integración de sistemas y gobernanza antes de intentar escalar más allá de un piloto inicial?

Las empresas necesitan una base sólida antes de expandir la IA en todo el centro de contacto. Un piloto puede funcionar en un entorno controlado con un conjunto limitado de datos y un flujo de trabajo restringido. Escalarlo implica conectar la IA a más sistemas, más información del cliente y más áreas del negocio, lo que introduce complejidad adicional.

Los datos son una de las primeras áreas a abordar. Las organizaciones deben comprender dónde se almacena la información de sus clientes, si es precisa y actual, y quién tiene permiso para usarla. El diseño del flujo de trabajo es igualmente importante. Las empresas deben entender el proceso al que la IA se incorpora, qué decisiones puede tomar y dónde es necesario que intervenga una persona.

La integración es otro componente importante. Los clientes se comunican mediante voz, mensajería, video y otros canales, mientras que los empleados pueden depender de varios sistemas en segundo plano. Si esos entornos permanecen desconectados, añadir IA puede crear una capa adicional de fragmentación.

La gobernanza también debe establecerse desde el principio. Las empresas necesitan reglas claras para la privacidad, la seguridad, el acceso y la supervisión humana. También deben definir cómo evaluarán la IA a lo largo del tiempo. Avanzar más allá de un piloto requiere la confianza de que la tecnología puede funcionar de manera consistente a medida que aumenta el número de interacciones y la variedad de situaciones.

La información del cliente a menudo está fragmentada entre sistemas de gestión de relaciones con clientes, transcripciones de llamadas, historiales de mensajería y otras plataformas empresariales. ¿Qué requiere una capa de contexto del cliente verdaderamente unificada y cómo pueden las organizaciones evitar que los sistemas de IA actúen sobre información incompleta o desactualizada?

Una capa de contexto del cliente útil comienza conectando la información que explica quién es el cliente, qué ha ocurrido ya en su trayectoria y qué intenta lograr ahora. Eso puede incluir información del CRM, transcripciones de llamadas, historiales de mensajería, detalles de la cuenta, interacciones de servicio previas y otros registros relevantes.

Muchas empresas todavía gestionan esas piezas en sistemas separados, lo que genera problemas, con o sin IA. Un cliente puede iniciar una conversación en un canal, pasar a otro y luego tener que repetir información porque el segundo sistema no tiene el historial de la primera interacción. La IA hace que resolver esa fragmentación sea más importante porque un agente solo puede hacer una recomendación útil o tomar una acción adecuada cuando dispone de un contexto fiable.

Las organizaciones deben saber qué sistemas son autoritativos para los distintos tipos de información y contar con procesos para mantener esa información actualizada. También necesitan salvaguardas para situaciones en las que la IA no disponga de suficiente contexto para avanzar con confianza.

Si la información falta, es conflictiva o está desactualizada, la IA debe ser capaz de reconocer esa limitación y solicitar aclaración o involucrar a un humano. Eso es particularmente importante a medida que la IA pasa de responder preguntas a realizar acciones para los clientes.

¿Cómo debería ser una transferencia eficaz de un agente virtual a un asesor humano? ¿Qué información sobre la intención del cliente, la conversación previa, las acciones completadas y el problema no resuelto debe transferirse para que el cliente no tenga que comenzar de nuevo?

El cliente debe experimentar una transferencia fluida como una continuación de la misma conversación. Cuando un asesor humano se une a la interacción, debe comprender por qué el cliente se puso en contacto, qué se ha discutido ya, qué ha completado el agente virtual y qué aún requiere atención.

Como mínimo, la transferencia debe incluir la intención del cliente, el historial de conversación relevante, la información de la cuenta necesaria para la interacción, los pasos o verificaciones ya completados y la razón por la que el agente virtual escaló el problema. Si el cliente ya ha explicado el problema o respondido una pregunta, el asesor debe disponer de esa información de forma inmediata.

Esa continuidad es importante porque una de las mayores fuentes de frustración en el servicio al cliente es tener que comenzar de nuevo. La IA debe ayudar a reducir esa fricción en lugar de añadir más pasos.

A medida que los agentes virtuales sean capaces de gestionar una mayor parte de las interacciones rutinarias, la calidad de la transición a una persona se vuelve aún más importante. Seguirán existiendo situaciones que requieran empatía, juicio, creatividad o una resolución de problemas más matizada. Las empresas deben diseñar eso desde el principio y proporcionar a los empleados suficiente contexto para retomar la conversación de manera eficaz desde un agente de IA cuando surjan esas situaciones.

Se espera que la próxima fase de la IA en la experiencia del cliente se centre menos en herramientas independientes y más en inteligencia incrustada directamente en los flujos de trabajo existentes. ¿Cómo cambia esto el papel de la IA en el centro de contacto y cómo deben las empresas decidir qué tareas automatizar completamente y cuáles deben seguir siendo dirigidas por humanos?

Incrustar la IA en los flujos de trabajo existentes es muy eficaz porque los empleados y clientes no tienen que pasar a una experiencia separada para aprovechar sus beneficios. La IA puede apoyar lo que ya ocurre en el centro de contacto ayudando a un empleado a encontrar información durante una conversación, resumir una interacción, sugerir el siguiente paso o completar un proceso rutinario para un cliente.

Al decidir qué automatizar, las empresas deben observar detenidamente la naturaleza y las consecuencias de la tarea. Las interacciones repetitivas con reglas claras y resultados predecibles son buenas candidatas para una mayor automatización. Una consulta de cuenta sencilla, por ejemplo, es muy diferente de una conversación que involucra una queja sensible, una circunstancia inusual o una decisión que podría tener un impacto significativo en el cliente.

Los empleados seguirán desempeñando un papel importante donde se requieran empatía, juicio y resolución creativa de problemas. La IA también puede apoyar a esos empleados en lugar de simplemente asumir la interacción.

Evaluaría la automatización en función de la experiencia que genera. Si un proceso se vuelve más rápido pero conduce a más contactos repetidos, más escaladas o mayor frustración del cliente, la empresa debe revisar cómo se diseñó ese flujo de trabajo.

Vonage introdujo recientemente agentes de IA específicos para la industria en centros de contacto de salud, servicios financieros y retail. ¿Por qué la especialización vertical está cobrando importancia y cómo debe una empresa determinar si un agente de IA comprende realmente los flujos de trabajo, la terminología y los requisitos regulatorios de su sector?

La forma en que un cliente se relaciona con un proveedor de salud puede ser muy diferente de la manera en que alguien interactúa con una institución financiera o un minorista. La tecnología subyacente del centro de contacto puede tener similitudes, pero el lenguaje, los flujos de trabajo, las expectativas del cliente y los requisitos que rodean esas interacciones pueden variar significativamente.

Esto hace que el contexto sectorial sea cada vez más importante a medida que los agentes de IA pueden hacer más que responder preguntas básicas. Un agente necesita comprender los tipos de solicitudes que los clientes hacen habitualmente, la terminología que usan empleados y clientes, los sistemas involucrados en atender esas solicitudes y los límites de lo que se le permite hacer.

Las empresas deben evaluar la IA específica de la industria utilizando escenarios tomados de sus operaciones reales. Eso implica probar solicitudes comunes junto con excepciones y situaciones más complejas. Deben observar si el agente sigue el flujo de trabajo esperado, comprende el lenguaje que usan los clientes y sabe cuándo debe involucrar a una persona.

Las organizaciones también deben evaluar cómo se manejan la privacidad, la seguridad y los requisitos regulatorios. Estas consideraciones deben formar parte del proceso de diseño y evaluación, y no ser abordadas después de que un agente ya esté interactuando con los clientes.

En última instancia, el conocimiento del sector se vuelve valioso cuando se traduce en interacciones con el cliente más precisas, apropiadas y útiles.

A medida que los agentes de IA pasan de responder preguntas a completar transacciones y realizar acciones en nombre de los clientes, ¿qué salvaguardas son necesarias en cuanto a permisos, privacidad, alucinaciones, auditabilidad y supervisión humana?

El nivel de supervisión debe incrementarse a medida que los agentes de IA reciben más responsabilidad. Existe una diferencia significativa entre un agente que brinda información general y un agente que realiza un cambio de cuenta, completa una transacción o lleva a cabo otra acción que afecta directamente a un cliente.

Los permisos son una parte clave de ello. Un agente de IA solo debe tener acceso a la información y sistemas necesarios para la tarea que se le ha autorizado a realizar. La verificación de identidad, los controles de acceso y reglas claras sobre cómo se utilizan los datos del cliente también son importantes. Los clientes deben contar con transparencia sobre cómo se maneja su información.

Las organizaciones también necesitan un registro de lo que ocurrió durante una interacción. A medida que los agentes comienzan a tomar acciones, las empresas deben poder entender qué información se utilizó, qué acción se completó y dónde se produjo un problema si algo falla. Eso se vuelve particularmente importante en entornos sensibles o regulados.

La supervisión humana debe reflejar el riesgo de la tarea. Algunas acciones rutinarias pueden ser apropiadas para que un agente de IA las complete de forma independiente. Situaciones con mayores consecuencias pueden requerir revisión o aprobación.

La IA también debe reconocer la incertidumbre. Cuando la información es incompleta, conflictiva o está fuera de los límites que se le han asignado, la opción más segura es pausar, solicitar información adicional o involucrar a una persona en lugar de proceder basándose en una suposición no respaldada.

Los proyectos de IA en centros de contacto a menudo se evalúan mediante ahorros de costos, desvío de llamadas o reducción del tiempo medio de gestión. ¿Qué métricas adicionales deberían usar los líderes para determinar si la IA está mejorando la resolución en el primer contacto, la satisfacción del cliente, la experiencia del empleado, los ingresos y la confianza a largo plazo?

Las métricas de eficiencia son importantes, pero los líderes deben mirar más allá de la rapidez o el bajo costo con que se manejó una interacción. Una interacción breve no es particularmente valiosa si el cliente tiene que volver a contactar a la empresa porque el problema nunca se resolvió por completo.

La resolución en el primer contacto es una medida importante por esa razón. Las tasas de contacto repetido y de escalada también pueden indicar a los líderes si la IA está ayudando realmente a los clientes o simplemente trasladando el problema a otro lado. La satisfacción del cliente debe seguir siendo central porque la experiencia determina en última instancia si las personas continúan confiando y eligiendo hacer negocios con la empresa.

Ese punto es especialmente importante dado lo que hemos visto en nuestra investigación sobre compromiso del cliente. Los clientes tienen una tolerancia limitada a experiencias deficientes, por lo que las empresas deben tener cuidado al optimizar una métrica de eficiencia a expensas de la relación global.

La experiencia del empleado también merece atención. Si la IA brinda mejor información, maneja trabajo repetitivo y ayuda a los empleados a resolver problemas más complejos, los líderes deberían poder observarlo en la retroalimentación y el desempeño de los empleados.

También observaría resultados empresariales más amplios, como la retención de clientes, el crecimiento de cuentas y los ingresos generados o protegidos mediante interacciones de servicio. En conjunto, esas medidas brindan a los líderes una visión mucho más clara de si la IA está creando valor para los clientes, los empleados y el negocio a lo largo del tiempo.

Vonage opera en centros de contacto, comunicaciones unificadas, interfaces de programación de aplicaciones de comunicaciones y capacidades impulsadas por la red a través de Ericsson. ¿Cómo pueden estas capas trabajar juntas para ayudar a los agentes de IA a comunicarse y actuar a través de canales sin crear otra pila tecnológica fragmentada?

Los clientes no piensan si una interacción ocurre en una plataforma de centro de contacto, o está impulsada por una API de comunicaciones o la red móvil. Esperan poder comunicarse a través del canal que les resulte útil y continuar la interacción sin fricción innecesaria. La tecnología detrás de esa experiencia debe respaldar esa continuidad.

Vonage opera en Network APIs, CPaaS, CCaaS y UCaaS, lo que nos brinda la oportunidad de considerar estas capacidades como partes conectadas de la experiencia del cliente. A medida que los agentes de IA se vuelvan más capaces, esa conexión se vuelve cada vez más importante porque un agente puede necesitar comunicarse a través de un canal, acceder al contexto de otro sistema y actuar en otro lugar.

Un enfoque más integrado también puede ayudar a mantener el contexto a medida que los clientes pasan entre voz, mensajería y otros canales. Ese mismo principio se aplica cuando una interacción de IA pasa a un empleado para su gestión.

Nuestra relación con Ericsson también crea una oportunidad para acercar las aplicaciones de comunicaciones y las capacidades de la red. El objetivo es garantizar que esas capacidades sean útiles dentro del recorrido del cliente sin obligar a las empresas a gestionar otro conjunto de herramientas desconectadas.

¿Podría compartir un ejemplo de cómo los centros de contacto, comunicaciones unificadas, API y capacidades de red de Ericsson de Vonage pueden trabajar juntos en una interacción con el cliente hoy?

Un buen ejemplo es lo que ocurre cuando un cliente llama a un centro de contacto de servicios financieros para reportar una transacción sospechosa o solicitar un cambio de cuenta.

Antes de que el agente siquiera conteste, las Network APIs de Vonage, impulsadas por la infraestructura de operador de Ericsson, ya están en funcionamiento. En el momento en que la llamada llega, nuestra capacidad Identity Insights verifica el número de teléfono del llamante contra datos en tiempo real de la red móvil, incluyendo si la tarjeta SIM asociada a ese número ha sido cambiada recientemente. Eso es una señal fuerte de posible fraude, y ocurre de forma invisible, sin fricción para el cliente.

Esa inteligencia de red fluye directamente al centro de contacto a través de las Communications APIs de Vonage, apareciendo como una señal de confianza en tiempo real dentro del espacio de trabajo del agente. Si el agente está trabajando dentro de Salesforce, esa información aparece automáticamente en Agentforce, de modo que el agente puede ver si la identidad del llamante ha sido verificada o si hay una razón para aplicar una mayor escrutinio, todo antes de que comience la conversación.

Al mismo tiempo, Vonage Contact Center (VCC) se integra sin problemas con su solución de comunicaciones unificadas, Vonage Business Communications (VBC), para conectarse con la organización más amplia. Si el agente necesita incorporar a un especialista en fraude o a un colega de back‑office, puede ver quién está disponible en la empresa en tiempo real y transferir la llamada con todo el contexto intacto. El cliente no tiene que repetir su información, y el especialista se une a la conversación ya sabiendo lo que ha ocurrido.

Lo que hace que este ejemplo sea significativo es que ninguna de estas capas opera de forma aislada. La red informa al centro de contacto. Las API conectan la inteligencia al flujo de trabajo. La capa de comunicaciones unificadas mantiene a las personas adecuadas informadas. El cliente lo percibe como una interacción única y continua, que es precisamente lo que debería sentir.

Ese es el tipo de integración que buscamos en todas nuestras capacidades, y ya está disponible para los clientes hoy.

A medida que la IA asume más interacciones rutinarias con los clientes, ¿cómo espera que cambien las responsabilidades de los profesionales humanos de centros de contacto en los próximos tres a cinco años, y qué deberían comenzar a hacer las empresas ahora para preparar a su personal, procesos y liderazgo?

A medida que la IA gestiona una mayor parte de las interacciones rutinarias, espero que los profesionales de centros de contacto dediquen más tiempo a las situaciones donde las habilidades humanas son más importantes. Eso incluye problemas complejos, circunstancias inusuales y conversaciones que requieren empatía, juicio o creatividad.

Los roles de los profesionales de centros de contacto también estarán más estrechamente vinculados a la IA. Los empleados pueden usar la IA para encontrar información, comprender el historial de una interacción, resumir conversaciones o identificar posibles próximos pasos. Eso implica que las personas deben entender cómo trabajar con estos sistemas, cuándo confiar en ellos y cuándo cuestionar o anular una recomendación.

Lo importante es que las empresas comiencen a preparar a sus equipos ahora y el liderazgo tenga un papel crucial. Los empleados necesitan claridad sobre por qué se introduce la IA y cómo se espera que evolucionen sus puestos. La capacitación debe ayudar a los empleados a comprender cómo la IA se integra en sus responsabilidades diarias y qué sigue siendo su responsabilidad cuando la IA está involucrada.

Las empresas también deben involucrar a los profesionales de centros de contacto en la implementación, ya que ellos ven preguntas de clientes, brechas de procesos y casos inusuales cada día. Su experiencia puede ayudar a identificar dónde la automatización será útil y anticipar dónde podría generar problemas.

En los próximos tres a cinco años, espero que los centros de contacto más fuertes sean aquellos que utilicen la IA para hacer a su personal más eficaz, al tiempo que preservan una vía clara de soporte humano cuando los clientes lo necesiten.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información deberían visitar Vonage.