Según un reciente artículo de The Economist que reproducimos a continuación, el Servicio al Cliente es una de las pocas industrias donde el uso de la IA generativa está siendo efectivo:
En una encuesta de ejecutivos de servicio al cliente publicada al principio de este año por Gartner, casi la mitad dijo que los asistentes de IA tendrán un impacto significativo en sus organizaciones en los próximos 12 a 18 meses. Tanto las empresas emergentes como las tecnológicas establecidas han lanzado una gran cantidad de nuevos productos que prometen transformar el servicio al cliente y millones de empleos.
El servicio al cliente es una gran industria. La mayoría de las empresas cuentan con algún tipo de atención al cliente, ya sea interna o subcontratada a call centers. Sólo en Estados Unidos hay casi 3 millones de trabajadores de servicio al cliente, según la Oficina de Estadísticas Laborales. Con un salario medio de alrededor de us$40.000 al año, eso equivale a aproximadamente us$120.000 millones en costos salariales. Muchos más trabajan en call centers de India o Filipinas, donde estos trabajos se consideran una forma de escalar hacia la clase media.
Sin embargo, en los últimos años la industria se ha vuelto reconocida por enloquecer a los clientes con el uso de la tecnología. Su mala reputación es merecida, considera Andy Lee, cofundador de Alorica, una empresa estadounidense de call centers con 100.000 empleados. Para las empresas es costoso utilizar humanos para resolver los problemas de sus clientes, por lo que hacen el proceso lo más engorroso posible obligándolos a presionar una combinación desconcertante de números o chatear con un robot que regurgita respuestas genéricas, una estrategia conocida como “desviación”. Una vez que participan agentes humanos, a las empresas de subcontratación les conviene hacer que el proceso sea lo más laborioso posible, lo que aumenta los costos y frustra a todos.
Ahora, empresarios e inversores apuestan a que la IA generativa pueda hacer que las cosas sean menos terribles. La financiación para nuevas empresas que desarrollan herramientas de servicio al cliente que utilizan IA generativa alcanzó los us$171 millones a nivel global en el tercer trimestre, frente a los us$45 millones del mismo período del año pasado, según PitchBook.
Este mes, la firma Crescendo, fundada por Andy Lee, recaudó fondos para una valoración de us$500 millones. Ahora se dice que Sierra, alcanzó una valoración de us$4.000 millones, lo que sorprende incluso a capitalistas de riesgo enloquecidos por la IA. No se trata solo de nuevas empresas que ingresan a este campo. Titanes de la tecnología como Alphabet, Amazon y Microsoft están incorporando IA generativa en sus ofertas de atención al cliente. También empresas como Salesforce. Algunas también están utilizando grandes modelos de lenguaje como los producidos por OpenAI para crear sus propios robots de servicio al cliente.
A diferencia de los bots anteriores, los bots de IA generativa no regurgitan respuestas predefinidas a preguntas específicas. En lugar de ello, crean sus propias respuestas basándose en los materiales de capacitación de las empresas y en las interacciones previas.
Los proveedores están divididos sobre el papel que deberían desempeñar estos bots. Algunos abogan por un enfoque en el que los humanos continúen gestionando las conversaciones con los clientes pero con un compañero de IA en segundo plano dando consejos. Muchos otros piensan que los bots de IA generativa ahora son lo suficientemente inteligentes como para manejar la mayoría de las conversaciones por sí mismos. Este mes, la empresa de software Twilio anunció que lanzaría una herramienta para permitir a los clientes crear un bot de servicio al cliente que pueda escuchar y hablar, en lugar de simplemente leer y escribir. Varias nuevas empresas de IA generativa en la industria han adoptado “precios basados en resultados”, cobrando por su tecnología cuando se resuelve la consulta de un cliente, en lugar de por agente o minuto de interacción, como es común.
Esto plantea dos preguntas. Una es cómo se sienten los clientes acerca de todo esto. Los defensores de la tecnología dicen que los clientes ya no tendrán que esperar interminablemente a que una persona conteste el teléfono y señalan que los bots hablarán con fluidez muchos idiomas y tendrán acentos más fáciles de entender que los de agentes de call centers extranjeros. Sin embargo, los clientes aún no están convencidos: el 64% de los encuestados por Gartner dijeron que preferirían que las empresas no usen la IA para servicio al cliente, principalmente porque les preocupa que les resulte aún más difícil llegar a una persona. La gente todavía valora el contacto entre humanos, insiste Rob Goeller, cofundador de Clearsource, una empresa de servicio al cliente con sede en Utah y empleados en Estados Unidos, Costa Rica, India y Filipinas. Es más, los bots de IA generativa tienden a proyectar total confianza en sus respuestas incluso cuando están equivocados, lo que podría causar estragos. A principios de este año, Air Canada se vio obligada a compensar a un cliente al que el bot de IA de la aerolínea prometió incorrectamente un descuento.
Otra pregunta es qué significa todo esto para los puestos de trabajo de los agentes de los call center. El año pasado Gartner predijo que la IA generativa conduciría a una reducción del 20 al 30% en los empleos de servicio al cliente para 2026. Por ahora, Goeller dice que Clearsource se centra en el uso de la IA generativa para ayudar a capacitar a sus agentes humanos y ayudarlos a resumir las llamadas. Pero añade que “escondería la cabeza en la arena si dijera que la IA generativa no reemplazará a las personas”.
Oleadas previas de tecnología de servicio al cliente, incluido el correo electrónico y esos molestos menús de voz, avivaron las preocupaciones sobre la pérdida de empleos, que no se materializaron. Pero la IA podría resultar diferente, Y si lo hace, sus efectos podrían ser positivos. Se podría liberar a los agentes humanos para que dediquen más tiempo a tareas creativas y gratificantes, como utilizar la retroalimentación para mejorar los productos.