Evolución de las experiencias de los clientes con datos e inteligencia artificial

Andy: Sí, esa es una gran pregunta. Creo que hoy en día la inteligencia artificial ciertamente está captando todos los rumores, pero lo que creo que es igualmente digno de noticia es la inteligencia aumentada. Así que comencemos por definir ambos. Por tanto, la inteligencia artificial se refiere a máquinas que imitan la cognición humana. Y cuando pensamos en la experiencia del cliente, realmente no hay mejor ejemplo que los chatbots o los asistentes virtuales. Tecnología que te permite interactuar con la marca 365 horas al día, 7 días a la semana en cualquier momento que necesites, y que imita las conversaciones que normalmente tendrías con un representante de servicio al cliente humano en vivo. La inteligencia aumentada, por otro lado, en realidad trata de mejorar las capacidades humanas, aumentando la carga cognitiva de un individuo, permitiéndole hacer más con menos y ahorrándole tiempo. Creo que en el ámbito de la experiencia del cliente, los copilotos se están convirtiendo en un ejemplo muy popular. ¿Cómo pueden los copilotos hacer recomendaciones, generar respuestas, automatizar muchas tareas mundanas que a los humanos simplemente no les gusta hacer y, francamente, no son buenos en ellas?

Así que creo que hay una distinción clara entre la inteligencia artificial, esas máquinas que toman el 100% de las capacidades humanas y aquellas que son aumentadas, no reemplazando a los humanos, sino elevándolos, permitiéndoles hacer más. Y donde hay una superposición, y creo que veremos esta tendencia realmente acelerarse en los próximos años en las experiencias de los clientes, es la combinación entre las dos cuando interactuamos con una marca. Y lo que quiero decir con esto es tal vez comenzar conversando con un agente virtual inteligente, un chatbot, y luego integrarse perfectamente en un representante humano del cliente en vivo para desempeñar un papel especializado. Entonces, tal vez mientras estoy investigando un nuevo producto para comprar, como un teléfono celular en línea, puedo hacerle algunas preguntas al chatbot y este se basa en su base de conocimientos y en interacciones pasadas para responderlas. Pero cuando llega el momento de hacer una pregunta muy específica, es posible que me asciendan a representante de servicio al cliente de esa marca y simplemente elija decir: «Oye, cuando llegue el momento de comprar, quiero asegurarme de que estás hablando con una persona en vivo». . «Así que creo que habrá una mezcla o una continuidad, si se quiere, de este tipo de interacciones. Y creo que vamos a llegar a un punto en el que muy pronto ni siquiera sabremos si se trata de un ser humano». ¿Está en el otro extremo de esta interacción digital o simplemente una máquina charlando de un lado a otro? Pero creo que esos dos conceptos, inteligencia artificial e inteligencia aumentada, ciertamente están ahí para quedarse e impulsar mejoras a gran escala en la experiencia del cliente con las marcas.

Laurel: Bueno, está el recorrido del cliente, pero también está el recorrido de la IA, y la mayoría de esos viajes comienzan con datos. Entonces, internamente, ¿cuál es el proceso para desarrollar capacidades de datos de IA y cómo desempeñan los datos un papel en la mejora de la experiencia de los empleados y clientes?

Andy: Creo que en la era actual está ampliamente aceptado que la IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Nota al margen: si soy ingeniero de inteligencia artificial y estoy tratando de predecir qué películas verá la gente, para poder generar participación en mi aplicación de películas, necesitaré datos. ¿Qué películas ha visto la gente en el pasado y qué les gustó? De manera similar, en la experiencia del cliente, si intento predecir el mejor resultado de esa interacción, quiero datos de CX. Quiero saber qué salió bien en el pasado con respecto a estas interacciones, qué salió mal o qué está mal. No quiero que los datos solo estén disponibles en la Internet pública. Necesito datos CX especializados para mis modelos de IA. Cuando pensamos en desarrollar capacidades de IA, en realidad se trata de obtener los datos correctos sobre los cuales entrenar mis modelos para que obtengan los mejores resultados.

Y volviendo al ejemplo que di sobre el sentimiento, creo que esto refuerza la necesidad de garantizar que cuando entrenemos modelos de IA para la experiencia del cliente, se haga con conjuntos de datos enriquecidos CX y no solo con información disponible públicamente como algunos de los modelos de lenguaje más populares. usar.

Y pienso en cómo los datos desempeñan un papel en la mejora de las experiencias de los empleados y clientes. Existe una estrategia importante para obtener nuevos conocimientos o datos de los conjuntos de datos no estructurados que suelen tener estos centros de contacto y centros de experiencia. Entonces, cuando pensamos en una conversación, es muy abierta, ¿verdad? Esto podría ser de varias maneras. No suele ser predecible y es muy difícil entender en la superficie dónde pueden ayudar la IA y las técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluso si se trata de extraer nuevos conocimientos de estas conversaciones, como el nivel de sentimiento del consumidor al comienzo de la conversación versus el fin. ¿Qué acciones tomó el agente que resultaron en tendencias positivas o negativas en este sentimiento? ¿Cómo resultaron todos estos elementos? Y muy rápidamente, se puede pasar de conjuntos de datos grandes y no estructurados que pueden no contener mucha información o señales a conjuntos de datos muy grandes y ricos que contienen muchas señales y derivar esta nueva información o comprensión, como me gusta hacer. Piénselo, creo que la química de esa conversación juega un papel muy crítico en la IA que impulsa las experiencias de los clientes hoy en día para garantizar que esas experiencias sean confiables, que se hagan bien y que estén construidas en base a basado en datos confiables de los consumidores, no es información pública y realmente no contribuye a crear una experiencia positiva para el cliente.

Laurel: Volviendo a su idea de la experiencia del cliente es negocio. Una de las principales preguntas que enfrentan la mayoría de las organizaciones al implementar tecnología es cómo brindar una experiencia de calidad al cliente sin comprometer el resultado final. Entonces, ¿cómo puede la IA hacer avanzar las cosas en este territorio positivo?

Andy: Sí, creo que si hay una palabra en la que pensar cuando se trata de que la IA haga que las cosas sucedan, es escala. Creo que la forma en que vemos las cosas tiene que ver realmente con la escala, permitiendo a los humanos o a los empleados hacer más, ya sea aumentando su carga cognitiva, ahorrándoles tiempo o permitiendo que las cosas sean más eficientes. Nuevamente, esto se refiere a esta inteligencia aumentada. Y luego, cuando pasamos por la inteligencia artificial, pensamos todo en la automatización. Entonces, ¿cómo podemos ofrecer una experiencia de cliente 365 días al año, 24 horas al día, 7 días a la semana? ¿Cómo puede mejorar la experiencia del cliente permitir que los consumidores se pongan en contacto con una marca en cualquier momento que les resulte conveniente? Por lo tanto, es importante implementar estas dos tácticas de una manera que mejore los resultados y genere resultados. Creo que hay un tercero, pero al que no se le presta suficiente atención: la coherencia. Esto nos permite permitir que los empleados hagan más. Podemos automatizar sus tareas para darles más capacidad, pero también debemos brindarles experiencias consistentes y positivas.