Joshua March, CEO de Conversocial, explicó cómo el servicio de atención al cliente puede realizar tareas mundanas para reducir la carga cognitiva humana y permitir que los empleados trabajen de forma más eficiente.
Cómo la IA y los medios sociales pueden mejorar el servicio al cliente y reducir los costesEl CEO de Conversocial Joshua March explica cómo la IA de servicio al cliente puede realizar tareas mundanas para reducir la carga cognitiva humana y permitir que los empleados trabajen de forma más eficiente.
Dan Patterson le preguntó a Joshua March, CEO y fundador de Conversocial, cómo la IA y los medios sociales pueden mejorar el servicio al cliente y reducir los costos.
Patterson: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están cambiando una serie de industrias, por no hablar de los medios sociales. Por supuesto, los medios de comunicación social, pero los medios de comunicación social junto con el servicio al cliente de ConsejoTecnologico.com.
Josh, ¿cómo se está infiltrando la IA en los medios sociales para que el servicio al cliente sea más eficiente y menos costoso?
Más información sobre la inteligencia artificial
Marzo: Claro, y hola Dan, es genial estar en ella. Hace un par de años estaba sentado en F8, que es la conferencia de desarrolladores de Facebook, cuando Mark Zuckerberg anunció el lanzamiento de la plataforma bot. Este fue el tipo de primera plataforma bot para messenger. Todo el mundo se volvió loco por ella, no estoy seguro de que se pueda recordar todo el alboroto que estaba ocurriendo en ese momento, pero el propio Zuckerberg estaba anunciando un futuro sin llamadas telefónicas en el que todas las aplicaciones iban a pasar a ser bot en unos pocos meses, donde era el fin del servicio humano al cliente.
La realidad era, ya sabes, mucho, ni mucho menos lo que era el bombo y todo el mundo se dio cuenta bastante rápido de que si se construye un tipo muy básico de chatbot basado en reglas, no es tan efectivo para el servicio al cliente. A la gente tiende a no gustarle, puedes frustrarte fácilmente y molestar a la gente.
Toda el área perdió mucho brillo. Ahora, desde entonces hemos visto algunos desarrollos realmente grandes en el aprendizaje automático y la IA. Muchos negocios lo han sido, como por ejemplo, empezar a averiguar qué funciona y qué no funciona cuando se trata de implementar la IA y el aprendizaje de bots y máquinas en la mensajería.
También hemos visto junto a él este enorme aumento de aplicaciones de mensajería privada y de mensajería para empresas. Hace dos años, cuando anunciaron eso por primera vez, la mensajería era todavía muy pequeña. En los últimos dos años, la mensajería se ha apoderado del mundo, en términos de cómo las personas se comunican entre sí, dentro de las empresas y desde las empresas hasta los consumidores. Todas estas cosas están empezando a unirse y ahora estamos empezando a ver cómo se puede implementar realmente el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los robots, combinados con agentes humanos dentro de la mensajería para transformar realmente el servicio al cliente».
Estamos empezando a ver un gran progreso en ese espacio. Incluso hoy en día, con implementaciones sencillas, si nuestros clientes son capaces de ahorrar el 20,30% de todos los mensajes entrantes, puede ser manejado automáticamente. Creo que en los próximos años vamos a ver un cambio bastante dramático en esta área.
Patterson: Josh, me alegra que hayas hecho esa distinción entre la publicidad y la realidad. Por supuesto, la realidad del aprendizaje automático es que el potencial es increíble, pero hay un largo camino de aquí para allá. Me pregunto si podría ayudarnos a entender cuáles son algunos de los desafíos que las empresas experimentan desde 2015 hasta ahora. ¿Qué ha cambiado? ¿Qué ha hecho que ese gran salto adelante, para hacer la IA conversacional mucho más eficiente?
VER: Guía del líder de TI para el aprendizaje profundo (Tech Pro Research)
Marzo: Claro, así que creo que el gran error que la gente cometió al principio fue tratar de crear chatbots completamente independientes. Así que intentaron crear un bot que pudiera mantener toda la conversación entre el cliente y la empresa. El hecho es que, incluso hoy en día con la IA más avanzada, las tecnologías de aprendizaje de máquinas más avanzadas, ningún bot va a ser capaz de manejar toda la complejidad de cualquier tipo de situación de servicio al cliente que pueda surgir, especialmente para un gran negocio.
Así que la gente trató de construir estos bots y rápidamente se dio cuenta de que, aunque podían manejar algunas tareas muy específicas o partes simples de una conversación, si intentabas dejarlos allí demasiado tiempo, eventualmente frustraría al cliente y causaría un problema.
Así que realmente ha sido, una gran cosa que ha sido un cambio de enfoque. Lo bueno de la mensajería, que es diferente a otros canales de servicio al cliente, es que es asíncrona. Es como enviarle un mensaje a un amigo.
Así que ya sabes, te enviaré un mensaje como empresa y si respondes en cinco o diez minutos es bastante real. Quizá reciba ese mensaje y responda en una hora. No es como una charla en vivo que está ocurriendo en el sitio web o una llamada telefónica en la que estás tratando de manejar todo de vez en cuando. Lo que eso significa es que cuando llega un mensaje del consumidor a un negocio, un sistema, un sistema automático puede ir hey, respondemos a esto automáticamente, esta es una pregunta realmente simple que ha llegado, o es el comienzo de la conversación y ¿necesito hacer unas cuantas preguntas aclaratorias para averiguar qué tipo de problemas tiene la gente y recopilar información?
Entonces, cuando el robot necesita entregarlo a un humano, puede hacerlo sin problemas entre bastidores. Si eso significa que toma otros cinco o diez minutos para que un agente humano responda? Realmente no causa ningún tipo de problema para el consumidor al otro lado de la misma.
Esto significa que al combinar la automatización con agentes humanos se puede crear esta experiencia realmente perfecta, en la que se tiene un bot que dice que no entiende. Nunca se crea una situación que frustre al cliente, sino que cada pequeño detalle de automatización que se añade sólo acelera los tiempos de respuesta y aumenta la eficiencia.
Así que a través de ese modelo, usted puede crear una mejor y mejor experiencia sin, al mismo tiempo que reduce el costo de entregar el servicio sin frustrar al cliente. Creo que eso es lo más importante que empezó a pasar.
Patterson: Sí, me encanta la idea de que fue un cambio de enfoque, no necesariamente un cambio en la tecnología que causó la iteración que llevó a la innovación y finalmente a la optimización. Me pregunto si podría dejarnos con un pronóstico. Tal vez mirando en los próximos 18-36 meses, cuando se trata de los avances del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la IA.
¿Dónde está eso en términos de tecnología de negocios? No sólo las tendencias, sino también las realidades de la implementación y el uso de estas nuevas herramientas?
Marzo: Así que creo que en los últimos años el gran cambio que ha ocurrido cuando se trata del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, no ha sido necesariamente que de repente se ha vuelto mucho más avanzado, sino más bien que se ha vuelto mucho más barato y rápido poder utilizar estas técnicas en pasos de datos realmente grandes.
Lo que vemos hoy es que hay muchos vendedores, como ConverSocial, y como otras personas en el mercado que están sentados en estas bases de datos realmente grandes de cientos de millones, a veces de conversaciones que han sido etiquetadas, que tienen Sensum añadido y todo este tipo de cosas. Que son conjuntos de datos increíblemente ricos para aprender de ellos.
Durante los próximos 18 meses lo que vamos a ver no es necesariamente un gran cambio en el tipo de interfaz de los robots que hablan con un cliente, sino que va a ser más bien entre bastidores. Descubra cómo automatizar un montón de cosas que fueron hechas previamente por un agente humano detrás de eso. Comprender automáticamente el contexto de una conversación, ya sabes, etiquetarla, enrutarla automáticamente, recopilar información, ponerla en un sistema CRM.
Mucho del tipo de trabajo monótono, usted sabe que el trabajo transaccional simple que los agentes humanos tienen que estar haciendo se suma a su día y retrasa la rapidez con la que pueden volver a un cliente. Creo que vamos a ver el verdadero aprendizaje de la máquina, el aprendizaje profundo, añadido a eso detrás de las escenas.
Lo que esto va a hacer es aumentar realmente la eficiencia de la atención al cliente, lo que hará que sea más barato y rápido para las empresas ofrecer una mejor experiencia a través de los canales digitales». Ahí es donde va a estar el gran turno.
Próximo boletín informativo de Big Thing
Conoce las ciudades inteligentes, la IA, la Internet de las cosas, la RV, la conducción autónoma, los aviones no tripulados, la robótica y más de las innovaciones tecnológicas más geniales. Entregado los miércoles y viernes
mismo