La IA generativa está transformando actualmente el funcionamiento de múltiples sectores, pero ¿cuál será el impacto de ChatGPT en la atención al cliente?
Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, el chatbot de IA conversacional ChatGPT de OpenAI ha sido utilizado por millones de personas. Además de la versión gratuita, las empresas pueden suscribirse a un servicio de pago que ofrece funciones y capacidades mejoradas. El éxito de ChatGPT ha puesto de relieve y acelerado el desarrollo de otros grandes modelos lingüísticos (LLM) de diversas empresas. Sin embargo, el crecimiento de la IA generativa también ha suscitado temores y preocupaciones.
Los riesgos de ChatGPT
Antes de examinar los posibles usos de ChatGPT en el servicio de atención al cliente, es fundamental comprender los riesgos. La mayoría de ellos se derivan de cómo se ha entrenado el modelo subyacente de Transformador Generativo Preentrenado (GPT). Esencialmente, esto se consiguió accediendo a grandes cantidades de información pública de Internet en 2021. Esto significa dos cosas:
La versión gratuita de ChatGPT no incorpora datos posteriores a septiembre de 2021. Por ejemplo, no puede decirte quién ganó la Copa del Mundo de 2022.
Aunque se ha basado en diversas fuentes, incluido Internet, no hay garantías de que la información sea correcta.
Por eso, ChatGPT puede ofrecer respuestas plausibles, pero fundamentalmente incorrectas. Por ejemplo, si se utiliza como chatbot de atención al cliente, podría decir a un cliente que puede devolver un producto y obtener un reembolso, aunque eso vaya en contra de la política de la empresa. Estas «alucinaciones» significan que utilizar ChatGPT públicamente sin barandillas humanas que filtren sus respuestas es actualmente un riesgo enorme.
También es importante entender cómo maneja ChatGPT los datos. La versión gratuita conserva todos los datos introducidos por el usuario para facilitar la formación. Esto significa que cualquier información confidencial de la empresa introducida puede ser accesible públicamente. Además, la versión de pago almacena los datos durante 30 días, lo que puede dar lugar a conflictos con las políticas corporativas de almacenamiento, protección y soberanía de datos.
Por último, las tarifas de la versión de pago de ChatGPT aumentan en función de la frecuencia de uso y la duración de las preguntas formuladas o las respuestas proporcionadas. Como resultado, los costes pueden aumentar muy rápidamente, lo que significa que el uso debe centrarse en donde se obtendrá un retorno de la inversión tangible.
Los usos de ChatGPT en la atención al cliente
Todo esto significa que actualmente los usos más beneficiosos de ChatGPT residen en los procesos de back-office, donde asiste y aumenta a los agentes. En Enghouse llevamos utilizando y probando modelos anteriores de GPT desde 2019. Basándonos en nuestra experiencia, vemos cuatro áreas inmediatas en las que puede aumentar la eficiencia, mejorar la experiencia del agente y mejorar el servicio al cliente.
1. Proporcionar respuestas personalizadas a partir de su base de conocimientos
Añadir toda su base de conocimientos a ChatGPT tiene un coste prohibitivo debido al modelo de cobro de OpenAI. Sin embargo, puede tomar respuestas de su base de conocimientos existente impulsada por IA y utilizar ChatGPT para generar respuestas personalizadas que los agentes pueden compartir con los clientes, basándose en el contexto exacto.
2. Apoyar a los agentes con información relevante
Hemos creado una demostración en la que ChatGPT analiza una conversación entre un cliente y un agente y sugiere automáticamente una selección de respuestas relevantes, basándose en la comprensión de lo que se está diciendo. De este modo, el agente puede seleccionar la mejor respuesta, minimizando su esfuerzo al tiempo que se protege contra la información errónea.
3. Construir más rápido su base de conocimientos
Crear una base de conocimientos y mantenerla actualizada puede requerir un importante esfuerzo humano. ChatGPT puede automatizar este proceso tomando respuestas en forma de viñetas y generando entradas completas en la base de conocimientos. A continuación, el gestor de la base de conocimientos puede comprobarlas. Esto elimina la necesidad de escribir manualmente el contenido, haciendo que la base de conocimientos sea más eficiente y más rápida de actualizar.
4. Resumir la conversación y destacar las próximas acciones
Durante una interacción, se genera y registra una cantidad significativa de información. Puede tratarse de preguntas que el cliente ha formulado a un chatbot, correos electrónicos y otras comunicaciones digitales, conversaciones con un agente o informes finales. Todos estos datos son muy importantes, pero puede resultar difícil resumirlos en acciones sucintas y temas específicos. Utilizar ChatGPT para resumir las conversaciones tiene múltiples usos, entre ellos:
- Definir las próximas acciones. A continuación, éstas pueden dirigirse a diferentes agentes o departamentos (como finanzas o logística) para su respuesta.
- Proporcionar un registro al que los agentes puedan acceder rápidamente si el cliente vuelve a ponerse en contacto. Esto ahorra tiempo a los agentes, ya que no tienen que dejar a los clientes en espera mientras consultan páginas de información. Esto ayuda a aumentar la eficiencia y mejorar la experiencia del cliente.
- Permitir que los datos se extraigan fácilmente para temas específicos. Mientras que las soluciones de voz del cliente basadas en IA pueden buscar temas definidos en los registros de interacciones, ChatGPT puede detectar temas nuevos y desconocidos y utilizarlos para destacar oportunidades. Gracias a su velocidad y escalabilidad, podría incluso permitir a las empresas responder a problemas de última hora, como una rebaja de la competencia, lo que permitiría responder en el mismo día.
- Automatizar la evaluación de los agentes analizando todas las interacciones y utilizar esta información para destacar las mejores prácticas y las oportunidades de formación.
Ten en cuenta que…
Hasta ahora, la adopción de este tipo de aplicaciones se ha limitado principalmente a los grandes Contact Center con presupuestos considerables, lo que les permitía invertir en sus propias soluciones de IA. Lo que hacen los Large Language Models y herramientas similares es abrir las mismas oportunidades a los Contact Center más pequeños y medianos. Esto les permite aumentar la eficiencia, prestar un mejor apoyo a los agentes y descubrir nuevas oportunidades.
Por eso Enghouse trabaja activamente para incorporar la IA generativa a sus productos. Para ayudar a los clientes a obtener los beneficios, sin exponerlos a los riesgos. Esté atento a este espacio para ver más anuncios a lo largo del año, a medida que tanto la IA como nuestro conjunto de productos evolucionan.
