DENTRO Y FUERA DE LA PLATAFORMA
no como un nuevo modelo operativo. “Incor- porar un chatbot , un voicebot o un asistente de IA no transforma por sí solo la atención al cliente si no se rediseñan los procesos, los criterios de derivación, las métricas, la for- mación y la supervisión”, afirma. Añade que también fracasan cuando la
cero, sino que continúa la conversación con todo ese contexto ya disponi- ble”, explica Marc Tubau , Head of Product en Numintec. Pero, desde Covisian en este planteamiento introducen ciertos matices a la hora de estructurar esta colaboración entre bots y humanos. “Frente al resto de modelos de atención en los que el humano es un último recur-
so para un cliente insatisfecho, la modalidad AI Supervisada que introduce por primera vez la tecnología propietaria de Covisian, Smile.CX, implica que el control y la decisión residen en el humano”, indica César López , CEO Iberia y Latam de Covisian. Explica que, en este planteamiento, el agen- te, que pasa a ser un CX Professional , supervisa múltiples interacciones simultáneamente desde una interfaz unificada. “Gracias al CX Index , nuestro indi- cador de calidad en tiempo real, el profesional sabe exactamente qué ocurre en cada conversación. Es la persona quien decide, de forma proactiva, cuándo y dónde intervenir para asegurar que la interacción sea satisfactoria. No esperamos a que la IA fracase para activar una alarma de traspaso, utilizamos el juicio es- tratégico del experto para elevar la experiencia justo cuando el cliente más lo necesita”, indica César López. Añade que esta modalidad no está concebida para situaciones excepcionales, sino para convertirse en el estándar de cualquier operación de atención al clien- te. “Y no es casualidad que este modelo se adelante exactamente a lo que la nueva Ley de Atención a la Clientela está exigiendo al mercado: que siempre haya un humano disponible para atender al cliente cuando lo necesite”, cuenta César López. Remedios a los fracasos Teniendo claros estos conceptos teóricos, cabría analizar antes de continuar, a qué se deben las ma- las experiencias que muchos hemos tenido alguna vez cuando, ante la mala resolución por parte del bot , hemos tratado de hablar con un agente, sin éxito. La pregunta es necesaria: ¿por qué fracasan algunos de este tipo de sistemas? Para Jessica Barceló , CEO de MST Holding, muchas implementaciones fracasan porque se plantean como una suma de herramientas,
empresa se queda atrapada en una visión antigua de la automatización: usar la IA solo para contener contactos o reducir carga operativa. Es decir, para impedir que una interacción escale o genere más trabajo humano. “El riesgo aparece cuando no hay un buen gobierno del modelo. Hay que definir qué puede resolver la IA de forma autónoma, cuándo debe pedir validación, cuán- do debe escalar y qué información debe transferir. Y esto no es estático: debe revisarse continuamente con datos reales de conversaciones, ca- lidad, satisfacción y cumplimiento”, comenta Jessica Barceló. Por su parte, Rafael Alemany , jefe de proyecto en AVOS Tech, opi- na que el fracaso radica principalmente en la falta de entrenamiento, actualización y supervisión continua del modelo. “No es un proyecto que finaliza con la instalación, el éxito real depende de la planificación previa. Se debe invertir mucho tiempo en el aprendizaje profundo de los procesos para diseñar un modelo que sea capaz de evolucionar al “Muchos sistemas fracasan porque se plantean como una suma de herramientas, no como nuevos modelos operativos”
ESTRUCTURA DE UN SISTEMA HÍBRIDO
un humano está disponi- ble en tiempo real, pero no interviene salvo que sea necesario, mientras el sistema muestra el historial del cliente, puntuaciones de intención y análisis de sentimiento para permitir una actuación rápida si hace falta. La idea aquí es que la persona pueda reconducir la conversación si es necesa- rio, pero no asumir comple- tamente el control.
3 En el modo colaborativo, el agente virtual y el huma- no trabajan conjuntamen- te, por ejemplo, el agente virtual recuperando datos y redactando respuestas mientras el humano las aprueba y personaliza antes de enviarlas. La arquitectura que sustenta este modelo debe estar impulsada por eventos. “En lugar de depender de supervisores humanos para detectar cuándo es
Desde Sabio Group, Kevin McGachy, Group Director for AI Proposition , afirma que las estructuras híbridas más eficaces se construyen en torno a tres modos operati- vos distintos: 1 En el modo autónomo, el agente virtual gestiona la interacción de principio a fin sin intervención humana -aplicado a tareas rutinarias y bien definidas donde la in- tención del cliente es clara-. 2 En el modo supervisado,
necesaria una intervención, el sistema debe identificar de forma proactiva señales de escalado y enrutar la interacción en consecuen- cia. En Sabio, diseñamos esto dentro de plataformas específicas de contact cen- ter , de forma que la capa de orquestación que gestiona las transiciones entre modos queda integrada en el mis- mo entorno que los agentes ya utilizan”, concluye Kevin McGachy.
34
Powered by FlippingBook