“Los “chatbots”, antes de que ChatGPT revolucionara el mundo de la inteligencia artificial, eran un poco mal vistos. 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 para entender las consultas y brindar la información correcta.
Una encuesta de YouGov de noviembre informó que el 60% de los consumidores se sentían al menos bastante seguros de poder distinguir a un agente de servicio al cliente humano de un robot. Y más del 80% de los clientes están dispuestos a esperar algún período de tiempo, algunos hasta 11 minutos, para hablar con una persona real, incluso si hay un chatbot de IA 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 entender lo que los clientes necesitan, buscar la información correcta y mostrarla de manera legible. Durante una sesión de discusión el 31 de julio en Fortune Brainstorm AI Singapore, 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).
Los programas de IA generativa pueden ofrecer mejores respuestas que los chatbots de servicio al cliente oficiales, afirmó Joon-Seong Lee, director gerente senior del Centro de IA Avanzada de Accenture. Lee dijo que el programa de IA Gemini de Google le ayudó a descubrir cómo navegar por el sistema de un banco para vincular una cuenta con otra; el chatbot del banco no pudo entender la pregunta.
Lee argumentó que los sitios web necesitaban 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 de Zurich Insurance, señaló una instancia en Indonesia donde la empresa utilizó la IA para ahorrar tiempo al cliente.
La ley indonesia requiere que las aseguradoras inspeccionen los automóviles antes de poder vender una póliza de seguro al propietario. Estas inspecciones suelen hacerse en persona, lo que significa que un propietario tiene que esperar a que esté disponible un tasador.
“¿Puedes imaginar? Acabas de comprar tu coche. Es de segunda mano. Tienes que esperar una semana antes de que Zurich venga a tu lugar”, 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 ellos mismos. Un proceso automatizado ahora puede evaluar los daños y aprobar una póliza o remitirla a un tasador para una evaluación adicional.
“Pasamos de un proceso en el que teníamos que esperar días y realizar una evaluación manual, a algo que sucede 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.
Si bien 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 qué debería ser esa decisión, señaló Sinisa Nikolic, director de informática de alto rendimiento e IA en Lenovo Asia Pacífico.
Eso significa que los consultores de Lenovo tienen que ayudar a los clientes a descubrir cómo ayudarles a tomar esa decisión. “¿Qué es lo que quieres lograr? ¿Es eficiencia? ¿Es menos tiempo de inactividad en la planta de fabricación? ¿Es un aumento en las puntuaciones de NPS para la satisfacción del cliente? ¿Qué es lo que quieres 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 muestran información importante a los agentes humanos sin que tengan que 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 a la hiperpersonalización, “pueden hacer miles de campañas”.