Si alguna vez interactuaste con un robot de chat o un robot de voz y la conversación no llega a ninguna parte, entonces estoy seguro de que has tenido varias ocasiones en las que has gritado “¡¡¡Agente, Agente, Agente!!!” en el teléfono, presionando repetidamente "0" en el teclado o escribiendo “¡Consígueme un humano!” en la ventana de chat. ¡No estás solo!
Si bien muchos de nosotros hemos tenido una buena cantidad de experiencia interactuando con flujos basados en IVR (presione 1 para facturación, etc.) o agentes virtuales deterministas (indique al robótico "En pocas palabras, dígame en qué puedo ayudarlo..."), los agentes de IA son relativamente nuevos en la escena y las empresas buscan ganar terreno rápidamente.
A diferencia de IVR o agentes deterministas basados en flujo, los agentes de IA bien diseñados son capaces de manejar con elegancia una biblioteca de consultas de clientes y saber cuándo transferir a un agente humano sin hacer que el cliente reciba una serie de mensajes de error inútiles.
Entonces, ¿cuándo deberían los agentes de IA intentar manejar las conversaciones ellos mismos en lugar de transferirlos a un agente humano?
Depende de lo siguiente:
- ¿Cuál es el objetivo detrás de implementar un agente de IA?
- ¿Cuáles serán las capacidades del agente de IA en el lanzamiento?
Digamos que el objetivo del agente de IA es reducir el tiempo de espera del cliente para las preguntas más frecuentes y, al mismo tiempo, brindar una experiencia excepcional al cliente. Un agente de inteligencia artificial basado en preguntas frecuentes que responda de manera inteligente preguntas provenientes de un sitio web o artículos de una base de conocimientos es una gran solución. Sin embargo, a menos que el agente de IA pueda realizar transacciones en nombre del cliente, por ejemplo, haciendo una reserva o pagando una factura, habrá una parte de la población que querrá hablar con un ser humano. En tales casos, para brindar la mejor experiencia al cliente, es mejor eliminar la mayor fricción posible al derivar la llamada a un agente humano.
Una experiencia aún mejor sería que el agente de IA detectara que la consulta del cliente necesita un humano, ofreciera proactivamente un humano para su resolución y le proporcionara al agente humano un resumen de lo que ha ocurrido hasta el momento. En Cresta, nuestros resúmenes incluyen:
- Por qué el cliente llamó o conversó
- Qué ha intentado el agente de IA hasta ahora
- Qué aún debe resolverse y requiere la atención del agente en vivo
Esta configuración libera a sus agentes humanos de responder preguntas repetitivas, lo que les permite tener conversaciones más centradas y complejas con los clientes. También evita la frustración del cliente por tener que repetirlo varias veces.
Ahora, si tiene un agente de IA configurado para realizar transacciones en nombre de un cliente y ejecutar procesos como realizar un pago o devolver un pedido a través de integraciones con un POS (punto de venta) o un OMS (sistema de gestión de pedidos), podrá centrarse en el chat/desvío de llamadas mucho más que con un agente de IA puramente basado en preguntas frecuentes. Un agente de IA transaccional bien diseñado tiene herramientas en su arsenal para realizar una tarea compleja, como ayudar a un cliente a reservar y pagar un vuelo, lo que permite un mayor alcance de desvío y al mismo tiempo mantiene una experiencia de conversación profesional y amigable con el cliente.
Dadas las capacidades transaccionales del agente de IA, especialmente para casos de uso que constituyen un gran volumen de tráfico para las empresas, podemos diseñarlo para asegurarles a los clientes que puede manejar su solicitud en lugar de optar por una transferencia inmediata de un agente humano. Incluso empujar al cliente un par de veces para darle al agente de IA la oportunidad de anticipar proactivamente su solicitud ("...¿está llamando por el pedido que realizó el 10 de julio?") contribuye en gran medida a mantener al cliente comprometido con el agente de IA.
Para problemas de cola larga que tienen un volumen de tráfico bajo y requieren que las empresas dediquen un esfuerzo medio a alto para desarrollar capacidades de integración, traspasarlo a un agente humano es una mejor solución para un lanzamiento inicial. Con el tiempo, las empresas pueden desarrollar casos de uso adicionales para capturar contenido de cola larga. Cresta anunciará muy pronto la funcionalidad de supervisión humana, que permitirá a los humanos tomar la decisión por el agente de IA en lugar de forzar una escalada.
Con todo esto, el agente de IA aún tiene que ser lo suficientemente inteligente como para detectar señales como frustración o enojo, reconocer los sentimientos del cliente y ser empático. Al diseñar el agente de IA, si sabemos que escalar a un humano no va a resolver el problema (por ejemplo, si el cliente solicita un reembolso fuera de la póliza), podemos hacer que el agente de IA explique la política sin escalar innecesariamente. Las empresas pueden determinar las áreas que tiene más sentido para que las aborde un agente de IA, o escalarlas cuando saben que una solución ideal sería enviar al cliente a un ser humano.
Los clientes también han tenido años de malas experiencias con bots deterministas, reconocimiento deficiente de voz a texto (STT), manejo de errores, respaldo y han pasado varios minutos u horas en bucles tratando de llegar a un humano.
Estas experiencias desagradables se traducen en prejuicios preexistentes al interactuar con agentes de IA, y las empresas encontrarán que los clientes solicitan un ser humano sin intentar interactuar con el agente de IA en absoluto. La belleza del agente de IA es que su naturaleza altamente conversacional se presta para la clasificación L1 ("Déjame guiarte un poco averiguando por qué estás llamando/chateando") o para asegurar a los clientes que puede ayudar ("Puedo ayudarte con la mayoría de las cosas que un agente puede", "Evita largos tiempos de espera y déjame ayudarte"). En Cresta, nos asociamos con empresas para maximizar los objetivos y al mismo tiempo garantizar una excelente experiencia para el cliente al basar el diseño de nuestro Agente de IA en conversaciones históricas entre clientes y los mejores empleados de las empresas. Nuestros rápidos ciclos de iteración posproducción también nos permiten ajustar el comportamiento del agente de IA en función de las respuestas de los clientes.
En última instancia, qué tan persuasivo ser o no es una consideración de diseño estratégico centrada en el propósito principal de su agente de IA, sus capacidades transaccionales, la calidad de la información codificada en el mensaje y su capacidad para comprender las señales de los clientes. Al brindarles a los agentes de IA las herramientas para manejar de manera eficiente y empática las tareas rutinarias y transaccionales, las empresas finalmente pueden ir más allá del "¡¡Agente Agente Agente!!" época.
