El nuevo paradigma del servicio al cliente
Cómo la IA está redefiniendo la experiencia del cliente
En años recientes, la interacción entre empresas y clientes ha cambiado radicalmente. La implementación de nuevas tecnologías han permitido una velocidad de respuesta y personalización que en el pasado hubiese sido inimaginable. En el centro de esta transformación encontramos a los modelos grandes de lenguaje o LLM’s por sus siglas en ingles (Large Language Models), una subrama del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano de manera muy eficaz. En este artículo, exploraremos cómo esta tecnología está cambiando drásticamente el servicio al cliente, los beneficios que genera, los desafíos que presenta y las mejores prácticas para su implementación.
La Revolución de la Comunicación en el Servicio al Cliente
La pandemia aceleró la adopción de chatbots y asistentes virtuales para la atención al cliente en diversas industrias como aerolíneas, hospitales y escuelas. Estos sistemas buscan imitar la interacción humana para responder preguntas frecuentes y brindar soporte básico con mayor velocidad, eficiencia y disponibilidad.
Empresas como Louis Vuitton, Net-A-Porter, Gucci, Christian Dior y Burberry están implementando IA para personalizar la experiencia del cliente, utilizando estrategias como:
Recomendaciones personalizadas: Utilizan la IA para analizar las preferencias y comportamientos de compra de los clientes y ofrecer sugerencias personalizadas.
Pruebas virtuales de productos: Gucci ha desarrollado una aplicación móvil que utiliza Realidad Aumentada e IA para que los clientes se prueben virtualmente accesorios y prendas.
Experiencias inmersivas: Marcas como Dior y Burberry están explorando el metaverso con desfiles virtuales e interactivos para acercarse al consumidor.
Amazon: El gigante del comercio electrónico está trabajando en agentes de IA que puedan recomendar productos e incluso añadirlos al carrito de la compra.
Los modelos de lenguaje han cambiado por completo las reglas del juego, permitiendo a las empresas ofrecer un servicio más eficiente, disponible en todo momento y con tiempos de respuesta más cortos. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también permite a las empresas hacer más eficientes los procesos y el uso de sus recursos.
Imagina esta situación: un cliente con un problema que tiene que resolver de manera urgente encuentra una posible solución en un producto de tu catalogo web, es prácticamente una venta segura pero … Hay un detalle indispensable que necesita corroborar para tomar la decisión final de compra. Entonces, contacta a servicio al cliente para preguntar esa única duda y se encuentra con la sorpresa de que el servicio esta saturado y deberá esperar un tiempo indefinido para obtener la respuesta que necesita. El cliente se rinde y busca el producto en otro lugar. Haz perdido una venta segura 😔.
EL cliente va al sitio de un competidor, el producto y su descripción son exactamente iguales a los tuyos, pero esta vez al contactar al servicio al cliente recibe una respuesta inmediata. Esta empresa ha tecnología adicional en su proceso de atención al cliente y con esto ha permitido al cliente ahorrarse tiempo de incertidumbre, brindándole una respuesta instantánea a través de un asistente virtual. Esta empresa se ha quedado la venta. Esto es solo un ejemplo del impacto transformador de la tecnología.
En este ejemplo, ni siquiera te he planteado el uso de modelos de lenguaje, un asistente virtual o un chatbot en su forma más básica pueden ser algo similar a un menú de navegación en forma de conversación que guía al cliente hasta la información deseada. Los modelos de lenguaje van mucho más allá permitiendo una interacción más similar a la humana, pero con las ventajas del software.
¿Qué son los Modelos Grandes de Lenguaje ?
La mejor forma de entender como los modelos de lenguaje están revolucionando el servicio al cliente, primero hay que comprender qué son y cómo son capaces de comportarse de una forma tan similar a la humana.
Entrenamiento y Capacidad de Comprensión
Puedes comparar un modelo de lenguaje con un estudiante que aprende observando a su maestro. Estos modelos reciben un “entrenamiento” mediante la exposición a grandes cantidades de texto de todo tipo, desde libros y artículos hasta comentarios en blogs y redes sociales. Durante este entrenamiento, aprenderá patrones, reglas gramaticales y la forma en que las palabras y frases se relacionan entre sí.
Por ejemplo, al mostrarle suficientes ejemplos de conversaciones en las que alguien pregunta "¿Dónde está mi pedido?", aprenderá a asociar esta pregunta con respuestas comunes relacionadas con el estado de un envío.
Lo interesante es que estos modelos no solo entienden palabras individuales; también pueden percibir el contexto y generar respuestas coherentes. Esto es lo que permite que un chatbot pueda responder preguntas, dar información útil y mantener una conversación que parece casi humana.
Automatizando el Servicio al Cliente con Modelos de Lenguaje
Los modelos de lenguaje tienen un impacto práctico y directo en el servicio al cliente. Estas son algunas de sus aplicaciones más comunes:
Chatbots y Asistentes Virtuales
Seguramente alguna vez haz interactuado con un asistente virtual en una página web para resolver un problema. Estos chatbots pueden responder preguntas frecuentes, como "¿Cuáles son los horarios de atención?" o "¿Cómo puedo devolver un producto?", sin necesidad de intervención humana. Esto permite que los agentes de servicio humano se enfoquen en casos más complejos.
Estas implementaciones pueden ir desde la navegación por medio de palabras clave hacia respuestas predefinidas, hasta la implementación de respuestas con alto grado de personalización mediante modelos de lenguaje.
Respuestas Automatizadas por Correo Electrónico
En el proceso de atención por correo electrónico, podemos encontrar un enorme valor en el uso de modelos de lenguaje, ya que estos so capaces de analizar el contenido de los correos de los clientes y generar respuestas personalizadas. Esto pudiendo ser implementado de forma automática o semiautónoma puede optimizar y acelerar la atención a dudas o problemas. Por ejemplo, si un cliente pregunta sobre un reembolso, el modelo puede identificar el problema y responder con las políticas y pasos necesarios para procesarlo o prepara una respuesta en segundos para que el encargado humano solo tenga que revisar y enviar la respuesta.
Análisis de Sentimientos
Más allá de responder preguntas, un uso muy interesante de los modelos de lenguaje es el análisis de tono y las emociones detrás de los mensajes de los clientes. Por ejemplo, en el caso de detectar que el cliente está molesto, el modelo puede alertar a un agente humano para que intervenga rápidamente y ofrezca una solución más personalizada y empática.
Generación de Contenido
Las empresas también pueden usar modelos de lenguaje para generar contenido dinámico, como preguntas frecuentes o respuestas en bases de conocimiento. Esto asegura que los clientes tengan acceso a información actualizada y relevante sin esperar la intervención de un especialista.
Beneficios del uso de Modelos de Lenguaje en el Servicio al Cliente
La adopción de modelos de lenguaje en el servicio al cliente trae consigo varias ventajas para las empresas y también para sus clientes:
Disponibilidad 24/7
Los chatbots y asistentes virtuales están siempre disponibles, lo que significa que los clientes pueden obtener ayuda en cualquier momento del día, sin importar el horario.
Respuestas Instantáneas
La respuesta a una duda por un agente humano implica la necesidad de buscar información y redactar una respuesta, lo que se refleja en una cantidad de tiempo mucho mayor a lo que un modelo de lenguaje necesitaría, puesto que estos pueden procesar preguntas y generar respuestas en unos pocos segundos.
Escalabilidad
Una correcta implementación de un modelo de lenguaje permitirá manejar múltiples interacciones simultáneamente. Por ejemplo, no suena nada descabellado que un chatbot pueda atender a 100 clientes al mismo tiempo, a diferencia de plantearse que un agente humano haga lo mismo, lo cual suena completamente imposible.
El agente humano puede atender a un numero más limitado de personas que el modelo de lenguaje, pero puede aumentar su eficiencia incorporando a los modelos en proceso creativo y de redacción de respuestas.
Personalización
El uso de los datos conseguidos de la interacción de los clientes como el historial de compras o las preferencias de cada cliente permite a los modelos de lenguaje ofrecer recomendaciones y soluciones adaptadas a las necesidades individuales de cada cliente, llevando a la empresa a un inevitable aumento en las ventas.
Eficiencia Operativa
La automatización de tareas monótonas y repetitivas permite a los agentes humanos concentrarse en problemas más complejos y que requieren soluciones más creativas o empáticas, mejorando considerablemente la calidad del servicio.
Desafíos y Consideraciones Éticas
Si bien, hay una enorme cantidad de beneficios en el uso de esta tecnología, la implementación de modelos de lenguaje también tiene desafíos importantes que las empresas deben abordar cuidadosa y seriamente.
Complejidad y Opacidad de los Modelos
Muchos modelos de lenguaje funcionan como una "caja negra", lo que significa que es difícil entender cómo toman decisiones. Esto puede generar desconfianza entre los usuarios. Por ello, las empresas que proveen o implementan este tipo de herramientas deben trabajar incansablemente en la transparencia de estas.
Sesgos Algorítmicos
La salida producida por el modelo depende directamente de los datos introducidos. Por ello, si los datos de entrenamiento contienen sesgos, los modelos pueden replicarlos, lo que podría resultar en respuestas discriminatorias o injustas. Es esencial entrenar a los modelos con datos inclusivos y monitorearlos constantemente.
Mantener el Toque Humano
Aunque la automatización puede manejar muchas tareas, hay situaciones en las que los clientes necesitan interactuar con una persona real. Las empresas deben equilibrar el uso de IA con el toque humano para garantizar una experiencia satisfactoria que permita prevalecer la empatía (algo de lo que los sistemas computacionales carecen).
Mejores Prácticas para la Implementación de Modelos de Lenguaje
Si te sientes listo para ir al siguiente nivel integrando modelos de lenguaje en tus procesos, te dejo algunas recomendaciones para que puedas aprovechar al máximo esta tecnología:
Definir Objetivos Claros
Antes de implementar un modelo de lenguaje, es fundamental identificar qué problemas se quieren resolver y cómo se integrará con los procesos existentes. Una gran estrategia aquí es conocer muy bien tus procesos y a las dolencias de tus clientes.
Elegir el Modelo Correcto
No todos los modelos de lenguaje son iguales. Es importante seleccionar uno que se adapte a las necesidades específicas de la empresa. A veces una herramienta comercial como ChatGPT, Claude o Gemini en el lugar correcto hará gran diferencia y otras veces será necesaria una implementación más personalizada.
Entrenamiento y Monitoreo
Un modelo es tan bueno como los datos con los que se entrena. Las empresas deben usar datos relevantes y monitorear el modelo regularmente para garantizar que sigue funcionando correctamente.
Enfoque Ético
La privacidad, la transparencia y la equidad deben ser prioridades al diseñar e implementar sistemas basados en IA.
Hacia un Futuro Impulsado por la IA
Los modelos de lenguaje están transformando el servicio al cliente, haciendo que sea más rápido, accesible y eficiente. Al abordar los desafíos éticos y técnicos, las empresas pueden aprovechar esta tecnología para mejorar la experiencia del cliente y ganar una ventaja competitiva. El futuro del servicio al cliente es conversacional, personalizado y, sin duda, impulsado por la inteligencia artificial.
Este es el momento de explorar el potencial de los modelos de lenguaje en tu organización. ¿Estás listo para dar el siguiente paso?
Hasta la próxima 👋