Descubrir el potencial de la IA generativa en servicio

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Identificar las maneras en las que la IA ayuda a diagnosticar y resolver problemas.
  
• Describir cómo ayuda la IA a capturar y compartir conocimiento.
  
• Explicar cómo los análisis de opiniones pueden mejorar las experiencias del servicio de atención al cliente.
  

La promesa de la IA generativa

Nota

El ecosistema de la IA generativa está creciendo a un ritmo increíble con el lanzamiento de muchos modelos de lenguaje grandes (LLM) muy competentes. Al mismo tiempo, han surgido muchas empresas para optimizar esos modelos y facilitar la integración de LLM en aplicaciones nuevas y existentes. Esto significa que organizaciones de todos los tipos y tamaños tengan acceso sin precedentes a la IA generativa. Pero, a pesar de que hay un gran interés en utilizar esta tecnología, muchas organizaciones no están seguras de cómo la IA generativa puede mejorar la productividad, inspirar creatividad y reducir la monotonía.

Cuando surge una nueva tecnología, es difícil predecir sus futuros usos y si será fácil de utilizar o no. Por ejemplo, cuando los investigadores del Gobierno de Estados Unidos crearon ARPANET para compartir información, no tenían ni idea de lo que nos proporcionaría internet.

De manera similar, la manera en la que se utilizará la IA generativa en los próximos 6 meses será muy diferente a cómo se utilizará dentro de 6 años. Este es un factor que muestra cómo la tecnología mejora nuestra propia creatividad al utilizar la herramienta. No sirve de ayuda que, a veces, demos por sentado nuestra capacidad para ejecutar tareas basadas en el lenguaje, así que es fácil que omitamos algunas formas de usar la IA generativa.

A pesar de que no podemos predecir el futuro, podemos cambiar la manera en la que pensamos en la IA generativa viendo algunos ejemplos de cómo puede utilizarse hoy en día. Este módulo explora la IA generativa desde varios ángulos. Aprenderá cómo puede aplicarse en varias partes de una organización, entre las que se incluyen el servicio, las ventas, el comercio, el marketing y la TI. No es una enciclopedia definitiva de casos de uso, pero suscita inspiración. A medida que aprende sobre la promesa de la IA generativa, aparecen nuevos temas y patrones. Más pronto que tarde, podrá empezar a imaginarse sus propias variaciones en esos temas.

Servicios potenciados con IA generativa

Las organizaciones de servicios gestionan varias tareas basadas en el lenguaje. Cada día, los representantes de servicio se comunican con los clientes por teléfono, a través de un chat o por correo electrónico. En el proceso de resolución de problemas, investigan y documentan información. No es de extrañar que las buenas aptitudes de comunicación sean bastante buscadas entre las organizaciones de servicio. Por este motivo la IA generativa es tan eficaz en este escenario.

No se tarda mucho en encontrar un buen uso de la IA generativa después de tener un primer contacto con un cliente. Puede parecer obvio, pero no puede revolver un problema si primero no entiende de qué se trata. Es posible que los clientes compartan información para identificar el problema, pero normalmente esta información está incompleta o incluye detalles irrelevantes. Por ello, es fundamental realizar buenas preguntas de seguimiento.

Aquí es dónde la IA generativa entra en acción. Puede utilizar detalles de casos anteriores, compras recientes, registros de cambios de productos e incluso notas de casos contemporáneos para crear preguntas esclarecedoras. "¿Está relacionado con su última compra de Widget Pro?" "¿Ha actualizado su dispositivo recientemente?"

Es posible que un bot de chat le haga estas preguntas a un cliente o que un asistente virtual se las ofrezca a un representante de servicio. Las respuestas conducen a más preguntas generadas en tiempo real. La IA generativa puede sugerir preguntas que resaltan una posibilidad de explorar lo que, de otra manera, se habría pasado por alto. Con la ayuda de la IA generativa, puede perder menos tiempo identificando un problema y resolverlo correctamente.

Una IA generativa que esté ajustada a su base de conocimientos también hace que el paso de resolución sea más rápido. El contexto que ayudó a identificar el problema puede utilizarse también para ofrecer soluciones, con referencias a recursos de apoyo. Incluso puede dirigir la IA generativa para explicar el razonamiento detrás de la solución. De esta manera, los representantes de servicio pueden realizar un nivel de control de calidad, descartando las sugerencias que saben que no son útiles. Si una solución parece ser prometedora, los representantes pueden investigar y verificar si es apropiada.

La IA generativa continúa proporcionando asistencia, haciendo que el hecho de compartir soluciones sea más sencillo. Con tan solo un clic, los representantes de servicio pueden utilizar la IA generativa para realizar un borrador claro, cortés y relevante de una respuesta para el cliente. Esto es por lo que destaca la IA generativa.

Puede ayudar a un cliente que aprecie una explicación completa de por qué se produjo el problema. O bien, puede ser que ayude a alguien que esté confuso, frustrado y solo quiera resolver el problema rápidamente. En cualquiera de los dos escenarios, la IA generativa diseña una respuesta que se ajuste a las explicaciones de la audiencia. Este tipo de personalización lleva a relaciones sólidas y de confianza. Esto es fácil de conseguir si cuenta con IA generativa en su equipo.

Sin embargo, ayudar al cliente a encontrar una solución no es el final de la historia. Los representantes de servicio deben registrar detalles del caso, entre los que se incluyen un resumen del problema y su solución. Y sí, lo ha adivinado, la IA generativa también simplifica este paso. Los resúmenes generados son concisos, se pueden analizar, contienen notas y están etiquetados con palabras clave, lo cual resulta ideal para otros representantes de servicio y sus gerentes.

En este ejemplo, el representante de servicio eligió el mejor camino. La IA generativa presenta opciones y, a continuación, los representantes utilizan su mejor criterio para aceptar la sugerencia o investigar por su propia cuenta. Lo que se espera es que haya menos callejones sin salida, una trayectoria más rápida y que el cliente esté más contento.

¿Pero están contentos? Es difícil saberlo. Normalmente, las encuestas se ignoran y la actitud de un cliente no siempre queda capturada en las notas del caso. La IA generativa también ofrece algunas soluciones para este problema. Por un lado, la IA generativa es muy buena analizando opiniones y puede resumir la interacción general entre el cliente y el representante de servicio. ¿Mostró el cliente algún tipo de frustración en algún momento? ¿Cambió esa actitud con tiempo para mejor o para peor? Esto puede ayudar a identificar a los representantes de servicio eficientes y a aquellos que necesitan mejorar.

Los análisis de opiniones también pueden ayudar a enrutar casos a los agentes adecuados para que se encarguen de ellos. Por ejemplo, un caso que se ha vuelto más complejo puede derivarse a un representante de servicio con más experiencia que destaque por saber suavizar situaciones complicadas, al mismo tiempo que se evita que los empleados con menos experiencia realicen tareas fuera de su competencia.

[Imagen generada con IA utilizando DreamStudio en stability.ai. con el mensaje "Un robot sostiene un escudo en una mano, dibujado con el estilo de un cómic".]

Por último, la IA generativa puede redactar un borrador de un artículo de conocimientos, convirtiendo los detalles de uno o más casos resueltos en contenido con datos limpios apropiado para una audiencia general. Incluso podría sugerir cuestiones relevantes basándose en la actividad de casos recientes. En unos minutos, puede obtener un artículo listo para compartir con su comunidad o en su portal de ayuda.

Las organizaciones de servicio son un gran ejemplo para hacerse una idea del futuro de la IA generativa. En la siguiente unidad, aprenderá lo que esta puede hacer por las operaciones de comercio y de ventas.

Recursos

• Ayuda: IA generativa de Einstein
  
• Ayuda: Glosario de términos de IA generativa de Einstein
  
• Trailhead: Aspectos básicos sobre la IA generativa
  
• Trailhead: Aspectos básicos sobre el procesamiento de lenguaje natural
  
• Trailhead: Artificial Intelligence for Customer Service (Inteligencia artificial para el servicio de atención al cliente)
  
• Salesforce: Top Generative AI Statistics for 2023