Sergey Galchenko, Director de Tecnología, IntelePeer – Serie de Entrevistas

¿Qué te atrajo inicialmente al campo de la informática y la inteligencia artificial?

Disfruto resolviendo problemas, y el desarrollo de software te permite hacerlo con un ciclo de retroalimentación muy rápido. La inteligencia artificial abre un nuevo frente de casos de uso que son difíciles de resolver con un enfoque de programación determinista tradicional, lo que la hace una herramienta emocionante en la caja de herramientas de soluciones.

¿Cómo ha transformado la inteligencia artificial el panorama del soporte al cliente, particularmente en la automatización de las operaciones de experiencia del cliente (CX)?

La inteligencia artificial generativa está revolucionando el negocio de los centros de contacto de manera sin precedentes. Cuando se combina con soluciones que ayudan a automatizar las comunicaciones, la inteligencia artificial generativa ofrece nuevas oportunidades para mejorar las interacciones con los clientes, mejorar la eficiencia operativa y reducir los costos laborales en una industria que se ha vuelto ferozmente competitiva. Con estas tecnologías en su lugar, los clientes pueden beneficiarse de un servicio personalizado y un soporte consistente. Las empresas, al mismo tiempo, pueden contener las llamadas de manera más efectiva y luchar contra la rotación de agentes y las altas tasas de vacantes, mientras permiten que sus empleados se concentren en tareas de alta prioridad. Finalmente, la inteligencia artificial generativa, a través de sus algoritmos avanzados, permite a las empresas consolidar y resumir la información derivada de las interacciones con los clientes utilizando múltiples fuentes de datos. Los beneficios de utilizar esas tecnologías en la experiencia del cliente son claros, y hay más y más datos que respaldan el caso de que esta tendencia impactará a más y más empresas.

¿Puedes proporcionar ejemplos específicos de cómo la inteligencia artificial generativa de IntelePeer ha reducido las tareas tediosas para los agentes de soporte al cliente?

El objetivo final de la inteligencia artificial generativa de IntelePeer es permitir la automatización completa en escenarios de soporte al cliente, reduciendo la dependencia de los agentes y resultando en una reducción de hasta el 75% en los costos de operación para los clientes a los que servimos. Nuestra plataforma puede automatizar hasta el 90% de las interacciones con los clientes, y hemos automatizado colectivamente más de medio billón de interacciones con los clientes. Nuestra inteligencia artificial generativa no solo puede automatizar tareas manuales como la routificación de llamadas, la programación de citas y la entrada de datos de los clientes, sino que también puede proporcionar experiencias de autoservicio que los clientes demandan y esperan, completas con comunicaciones hiperpersonalizadas, una mayor precisión en las respuestas y resoluciones más rápidas.

¿Puedes describir por qué los servicios relacionados con la inteligencia artificial deben equilibrar la creatividad con la precisión?

Equilibrar la creatividad con la precisión y la previsibilidad es fundamental para generar confianza en los servicios y soluciones impulsadas por la inteligencia artificial, uno de los mayores desafíos que rodean a las tecnologías de inteligencia artificial hoy en día. En primer lugar, debe ser obvio que cualquier solución de inteligencia artificial debe esforzarse por alcanzar el nivel más alto de precisión posible para brindar las salidas correctas necesarias para todas las entradas. Pero crear una gran experiencia con la inteligencia artificial va más allá de proporcionar la información correcta a los usuarios finales; también incluye habilitar la entrega correcta de esa información a ellos, lo que requiere una cantidad decente de creatividad para ejecutarlo con éxito. Por ejemplo, en una interacción de servicio al cliente, una solución de comunicaciones impulsada por la inteligencia artificial debe poder coincidir automáticamente con el tono del cliente y ajustarlo según sea necesario en tiempo real, dándoles exactamente lo que necesitan de la manera que mejor los alcance en ese momento. La inteligencia artificial también debe comunicarse de manera que haga que los clientes se sientan más cómodos, pero no tanto como para engañarlos haciéndoles pensar que están hablando con un ser humano cuando no es así. Nuevamente, todo se reduce a generar confianza en la inteligencia artificial, lo que eventualmente conducirá a una adopción y uso aún más generalizados de la tecnología.

¿Cuál es el papel que desempeña los datos en garantizar la precisión de las respuestas de la inteligencia artificial, y cómo gestionas los datos para optimizar el rendimiento de la inteligencia artificial?

Los buenos datos crean una buena inteligencia artificial. En otras palabras, la calidad de los datos que se alimentan a un modelo de inteligencia artificial se correlaciona directamente con la calidad de la información que el modelo produce. En el servicio al cliente, los datos de interacción con los clientes son la clave para encontrar brechas en el viaje del cliente. Al profundizar en estos datos, las organizaciones pueden comenzar a comprender mejor las intenciones de los clientes y luego utilizar esa información para optimizar y mejorar la participación impulsada por la inteligencia artificial, transformando el viaje y la experiencia del cliente en general. Pero las organizaciones deben tener las arquitecturas de datos adecuadas para procesar y extraer información de los enormes conjuntos de datos asociados con las soluciones de inteligencia artificial.

La solución de inteligencia artificial de IntelePeer utiliza el contenido y el contexto de la interacción para determinar el mejor curso de acción en cada momento. Durante una interacción, si un cliente plantea una pregunta que requiere una respuesta específica del proceso, las reglas o las políticas de una empresa, el flujo de trabajo de la inteligencia artificial aprovecha automáticamente una base de conocimientos que incluye datos empresariales como documentos de preguntas frecuentes, materiales de capacitación de agentes, datos del sitio web, políticas y otra información empresarial para responder en consecuencia. De manera similar, si se plantea una pregunta o una solicitud que la empresa no quiere que la inteligencia artificial responda directamente, el flujo de trabajo de la inteligencia artificial la transferirá a un agente humano si es necesario. La interacción restante se puede agregar automáticamente a los pares de preguntas y respuestas para mejorar las respuestas en interacciones posteriores con los clientes o se puede entregar a una autoridad supervisora para su aprobación antes de incorporarla.

¿Cómo crees que evolucionará el papel de los agentes de primera línea con el aumento del papel de la inteligencia artificial en el soporte al cliente?

Nosotros en IntelePeer predecimos una reducción drástica en la dependencia de los agentes de primera línea debido a la evolución de las tecnologías de inteligencia artificial. Con avances masivos en la contención de llamadas impulsada por la inteligencia artificial, que continúa mejorando en calidad y creciendo en volumen, las organizaciones de hoy pueden automatizar hasta el 90% de sus interacciones con los clientes. Esto les permite optimizar su personal de primera línea y ahorrar significativamente en costos operativos, mientras brindan mejores experiencias a los clientes a los que sirven.

Mientras que algunas tareas se automatizan, ¿qué roles de experiencia del cliente especializados crees que seguirán siendo críticos a pesar de los avances en la inteligencia artificial?

Aunque la inteligencia artificial reducirá la cantidad de agentes de primera línea necesarios en los roles de servicio al cliente, siempre se necesitará un elemento humano en las operaciones de experiencia del cliente. Por ejemplo, los modelos de comunicaciones impulsados por la inteligencia artificial deben ser entrenados, configurados y administrados con supervisión humana para garantizar la precisión y la eliminación de cualquier sesgo. El toque humano también es necesario para alinear las comunicaciones automatizadas con los clientes con el mensaje y la personalidad de la organización o marca de la que provienen, lo que contribuye a la comodidad del cliente y ayuda a generar confianza en la tecnología. Estos roles más técnicos y orientados a la inteligencia artificial superarán los roles de primera línea típicos en los años venideros.

Las alucinaciones de la inteligencia artificial son una preocupación para mantener interacciones precisas con los clientes. ¿Qué guardias específicas ha implementado IntelePeer para evitar que la inteligencia artificial fabrique hechos?

Las empresas necesitan implementar la inteligencia artificial generativa hoy para mantenerse relevantes en la revolución en curso, mientras evitan un despliegue apresurado y desastroso. Para hacerlo de manera responsable, las empresas deben comenzar implementando un patrón de Generación con Recuperación (RAG) para ayudar a su inteligencia artificial generativa a analizar grandes conjuntos de datos empresariales. Para las interacciones automatizadas de servicio al cliente, las marcas deben crear un bucle de retroalimentación humana para analizar interacciones pasadas y mejorar la calidad de los conjuntos de datos utilizados para la afinación y la recuperación. Además, para eliminar las alucinaciones de la inteligencia artificial, las organizaciones deben centrarse en:

• implementar guardias analizando los datos de interacción con los clientes y desarrollando bases de conocimientos integrales y dinámicas;
• invertir en la monitorización y actualización continua de estos sistemas para adaptarse a nuevas consultas y mantener la precisión; y
• capacitar al personal para reconocer y gestionar las permutaciones no identificables, lo que garantiza procesos de escalada y resolución fluidos.

¿Cómo garantizas que los grandes modelos de lenguaje (LLM) interpreten el contexto correctamente y brinden respuestas confiables?

Un enfoque descuidado para implementar la inteligencia artificial generativa puede resultar en problemas de calidad de salida, alucinaciones, infracciones de derechos de autor y algoritmos sesgados. Por lo tanto, las empresas necesitan tener guardias para las respuestas cuando aplican la inteligencia artificial generativa en el entorno de servicio al cliente. IntelePeer utiliza la generación con recuperación (RAG), que alimenta el contexto de los datos a un LLM para obtener respuestas basadas en un conjunto de datos proporcionado por el cliente. A lo largo de todo el proceso, desde el momento en que los datos se preparan hasta que el LLM envía una respuesta al cliente, las guardias necesarias evitan que se exponga cualquier información sensible. El RAG de IntelePeer comienza cuando un cliente hace una pregunta a un bot impulsado por la inteligencia artificial. El bot realiza una búsqueda de la pregunta en la base de conocimientos. Si no puede encontrar una respuesta, la transferirá a un agente y guardará la pregunta en la base de datos de preguntas y respuestas. Más tarde, un ser humano revisará esta nueva pregunta, realizará una importación de conjunto de datos y guardará la respuesta en la base de conocimientos. En última instancia, ninguna pregunta queda sin respuesta. Con el proceso de RAG en su lugar, las empresas pueden mantener el control sobre los conjuntos de respuestas para la automatización de interacciones.

¿Qué tendencias anticipas en el papel de la inteligencia artificial en la experiencia del cliente?

En IntelePeer, creemos firmemente que la inteligencia artificial generativa es una herramienta poderosa que aumentará positivamente las capacidades de comunicación humana, desbloqueando nuevas oportunidades y superando barreras largamente establecidas. La inteligencia artificial continuará mejorando las comunicaciones de servicio al cliente, racionalizando las interacciones de servicio al cliente, brindando asistencia las 24 horas y proporcionando capacidades de puente de idiomas. Además, los asistentes virtuales entrenados en grandes modelos de lenguaje (LLM) podrán basarse en millones de conversaciones humanas para detectar emociones y modificar su tono, sentimiento y elección de palabras. Habrá más y más evidencia de que las empresas que utilizan con éxito la inteligencia artificial para mejorar las conexiones humanas experimentan un retorno significativo sobre la inversión y una mayor eficiencia y productividad.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar IntelePeer.