Con la evolución del servicio al cliente, en la actualidad, los clientes esperan una respuesta instantánea y una experiencia de primera calidad, independientemente de la industria, el producto, el precio o el canal de comunicación. Sin embargo, a pesar de los beneficios de la adopción de tecnologías y otras herramientas impulsadas por IA, aún hay un amplio camino por recorrer en materia de servicio al cliente y fidelización de los consumidores.
Ante este panorama, Willian Pimentel, gerente general de Latam para Freshworks, afirmó que el futuro del servicio al cliente es más brillante que nunca, pero requiere que los líderes del servicio piensen sistemáticamente sobre cómo, cuándo y dónde aplicar la IA para mejorar la experiencia.
“El aumento de las expectativas de los clientes, que esperan un servicio eficiente y sin interrupciones, similar al que ofrecen empresas como Amazon, ha hecho que la calidad de la Experiencia del Cliente (CX) sea baja en un momento de enormes mejoras. Los clientes quieren tener todo a su alcance y esperan un contacto mínimo, por lo que las empresas deben adoptar nuevas herramientas para satisfacer estas expectativas”, comentó Pimentel.
Un problema importante es que algunas empresas han estado aplicando la IA como una solución general sin clasificar adecuadamente entre problemas simples y complejos.
Este enfoque suele dar lugar a malas experiencias para los clientes, según Pimentel, “un ejemplo es, cuando la IA se aplica de forma indiscriminada, puede gestionar bien las llamadas iniciales, pero no solucionar problemas más complejos. Los clientes acaban frustrados cuando sus problemas se canalizan de forma incorrecta o cuando las soluciones de IA son insuficientes”.
Es fundamental aplicar la IA de forma sistemática, comenzando por los problemas más sencillos y abordando gradualmente los más complejos. La IA puede realizar análisis y comprender rápidamente los problemas de los clientes, pero cuando se equivoca, puede equivocarse mucho.
Por lo tanto, la supervisión humana es necesaria para garantizar que las soluciones de IA sean precisas y emocionalmente inteligentes. Esto significa permitir que la IA se ocupe de los problemas sencillos, mientras que los agentes humanos se encargan de los problemas más complejos y con más matices.
Una alternativa ante el rezago
Como alternativa para las empresas que se están quedando atrás con el servicio al cliente y desean actualizarse rápidamente, el ejecutivo indicó que éstas deben comprender primero sus desafíos específicos “las empresas de SaaS más nuevas pueden enfrentar problemas complejos que requieren un manejo cuidadoso. La IA generativa puede ayudar a construir rápidamente un sólido repositorio de conocimientos y establecer un sistema de clasificación eficaz mediante IA.
Esto significa categorizar los problemas en función de su complejidad y garantizar que los problemas más simples se resuelvan rápidamente mientras que los más complejos se marcan para la intervención humana”.
Asimismo, destacó que se deben implementar políticas y procedimientos claros, “en un entorno B2C, esto es esencial para que los sistemas de IA brinden un soporte eficaz. Por ejemplo, la IA puede manejar problemas sencillos siguiendo protocolos predefinidos, pero los agentes humanos deben intervenir cuando la IA encuentra problemas más matizados”.
