¿Qué precisión tiene la IA en soporte al cliente?

Respuesta: la tecnología de IA para soporte al cliente es bastante precisa desde la llegada de la IA generativa. En nuestros casos, automatizamos por completo el 50 % de todos los tickets de soporte para nuestros mejores clientes. Eso no significa que la IA esté libre de errores al 100 %. Por eso, el resto de la precisión depende de los desarrolladores de la herramienta de IA y de cuánto trabajo hayan hecho alrededor del núcleo de IA para que sea precisa en soporte.

Los responsables de decisión de muchos sectores están adoptando rápidamente la inteligencia artificial (IA). Según Forbes Advisor, el 64 % de los propietarios de empresas cree que la IA mejorará sus relaciones con los clientes.

Los profesionales de atención al cliente comparten una visión similar. Según HubSpot, el 79 % considera que las herramientas de IA y automatización son esenciales para su estrategia general de experiencia del cliente (CX), y el 78 % afirma que estas herramientas les ayudan a dedicar más tiempo a las partes más importantes de su rol.

Con apoyo tanto de directivos como de representantes de atención al cliente, no sorprende que la IA esté generando un gran impacto en ecommerce. Las empresas que integran con éxito la IA en sus procesos de CX suelen ver ROI rápido y un crecimiento significativo en satisfacción del cliente.

Sin embargo, la IA no es infalible. Desde alucinaciones hasta salidas incorrectas por contexto, tiene límites que requieren programación. Trabajar con un proveedor de IA que tenga guardrails sólidos es crucial para garantizar precisión, fiabilidad y alineación con los objetivos del negocio.

Si sigues comparando proveedores tipo chatbot, nuestra guía de chatbot de IA para atención al cliente explica dónde terminan los chatbots tradicionales y dónde empiezan los agentes de IA con control de calidad.

En este artículo revisamos el estado de la IA en CX y detallamos qué buscar en un proveedor de IA.

Capacidades y límites de la IA

La tecnología de IA ha avanzado muchísimo en los últimos años. Aun así, sigue habiendo límites que hacen esencial la supervisión humana.

Avances en IA

La IA actual puede procesar enormes cantidades de datos en tiempo real, identificar patrones y ofrecer respuestas personalizadas que imitan de cerca las interacciones humanas. Varios avances recientes lo han hecho posible:

• Algoritmos de machine learning: permiten que la IA aprenda de los datos y mejore con el tiempo, aumentando su rendimiento y adaptabilidad. En última instancia, el machine learning ayuda a los sistemas de IA a entender patrones y hacer predicciones precisas.
• Redes neuronales avanzadas: estos modelos toman decisiones de forma parecida al cerebro humano, con procesos que recuerdan a cómo las neuronas biológicas entienden y detectan patrones. Las redes neuronales han impulsado mucho el campo de la IA, especialmente en reconocimiento de imágenes y voz.
• Procesamiento de lenguaje natural: permite que la IA entienda y genere respuestas de texto similares a las humanas, haciendo las interacciones más naturales e intuitivas. Es especialmente importante en atención al cliente, donde la comunicación clara y fluida es esencial.
• Deep learning: como subconjunto del machine learning, utiliza redes neuronales multicapa para analizar datos. Ha tenido especial éxito en reconocimiento de imágenes y voz, además de procesamiento de lenguaje natural, por su capacidad para modelar patrones complejos en grandes conjuntos de datos.
• Aprendizaje por refuerzo: área del machine learning en la que los sistemas de IA aprenden interactuando con su entorno y recibiendo feedback en forma de recompensas o penalizaciones. Es especialmente eficaz para tareas que requieren una secuencia de acciones para lograr un objetivo, como robótica o videojuegos.

Límites de la IA

A pesar de estos avances, la IA necesita supervisión humana para rendir al máximo. Tiene ciertos límites, como:

• Incapacidad para comprender del todo consultas complejas: aunque la IA destaca en tareas sencillas y repetitivas, a veces le cuesta gestionar solicitudes con matices sutiles, ambiguos o muy contextuales. Este límite subraya la necesidad de un enfoque híbrido, donde la IA gestiona consultas rutinarias y los agentes humanos resuelven incidencias más complejas.
• Información inexacta: según el estudio de HubSpot, el 55 % de los especialistas en atención al cliente cree que las herramientas de IA generativa como ChatGPT, Claude y Bard ofrecen a veces información incorrecta, y solo el 42 % cree que podría detectarlo cuando ocurre.

Aplicaciones y retos operativos de la IA en CX

Los avances tecnológicos han llamado la atención de los líderes empresariales. Según Forbes Advisor, el 64 % de las empresas cree que la IA aumentará su productividad general, lo que demuestra una confianza creciente en su potencial para transformar operaciones e interacciones con clientes.

Aplicaciones

La encuesta de HubSpot identificó varias formas en que las empresas ecommerce usan herramientas de IA y automatización para mejorar su CX. En concreto:

• El 41 % usa agentes de IA para responder solicitudes de atención al cliente.
• El 41 % usa IA generativa para redactar respuestas a consultas de clientes.
• El 38 % usa herramientas de enrutamiento con IA para enviar solicitudes al agente adecuado.
• El 37 % usa IA para priorizar solicitudes por urgencia.
• El 37 % usa IA para recopilar y analizar feedback de clientes.

Para ver el playbook completo sobre cómo poner estas capacidades en marcha, nuestra guía completa de atención al cliente con IA generativa cubre estrategia, herramientas e implementación en profundidad.

Retos operativos

A pesar de su adopción extendida, la IA tiene retos inherentes. Además de la precisión, siguen existiendo preocupaciones sobre:

• Evitar alucinaciones de IA: los resultados incorrectos o engañosos generados por IA, conocidos como alucinaciones, existen incluso en los mejores modelos de lenguaje. Según GitHub, el modelo de IA mejor clasificado (GPT-4 Turbo) es factualmente incorrecto el 2,5 % de las veces, una cifra pequeña pero significativa. Otros modelos responden incorrectamente en porcentajes más altos. Las alucinaciones tienen varias causas, desde datos sesgados hasta datos de entrenamiento insuficientes o suposiciones erróneas. Sea cual sea el origen, los proveedores de IA deben construir guardrails para no engañar a sus clientes.
• Gestionar solicitudes ambiguas: los sistemas de IA dependen de parámetros y datasets predefinidos, lo que dificulta interpretar preguntas vagas o poco claras. La IA puede salirse del tema y dar respuestas irrelevantes cuando una solicitud es demasiado ambigua o contiene error humano.
• Garantizar comprensión contextual: la IA carece de la conciencia contextual profunda de los agentes humanos, lo que puede producir respuestas técnicamente correctas pero inapropiadas para el contexto.
• Lograr aceptación del cliente: aunque los líderes empresariales están adoptando la IA, los consumidores no están completamente convencidos. Según Forbes Advisor, el 75 % de los consumidores se preocupa por la desinformación generada por IA, y el 58 % tiene dudas sobre el uso de agentes de IA para responder preguntas.

La importancia de los guardrails en IA

Aunque continúan los esfuerzos de investigación y desarrollo para abordar alucinaciones, límites de comprensión contextual, análisis de sentimiento y metodologías de entrenamiento, la IA no es perfecta todavía. La mayoría de responsables de decisión y representantes de atención al cliente ven el potencial de la IA para mejorar productividad y relaciones con clientes, pero desplegarla sin fricción es otro reto.

Las empresas ecommerce pueden implementar IA en su CX con una confianza razonable de que responderán más rápido. Y eso importa: StatSocial confirma que el 50 % de los clientes es menos propenso a gastar dinero con una empresa que tarda demasiado en responder. Pero, dado que incluso los mejores modelos son propensos a inexactitudes, ¿cómo saben si responden correctamente y con el contexto adecuado?

Nuestro enfoque

Esto nos devuelve al tema de los guardrails. Yuma AI tiene un enfoque específico e intencional para garantizar respuestas rápidas y precisas de sus agentes de IA.

• Intents específicos: nuestros agentes de IA se activan solo en intents muy concretos, evitando que una sola IA intente gestionar todo tipo de mensajes. Esta vinculación cuidadosa de mensajes con automatizaciones adecuadas mejora la precisión.
• Automatizaciones restringidas: cada automatización se centra en un conjunto de temas permitidos. Si la IA encuentra un problema fuera de su alcance, escala el caso a un agente humano para que no se transmita información incorrecta.
• Modelos de alta calidad: usamos los mejores y más avanzados modelos disponibles, priorizando rendimiento de primer nivel sin comprometer la calidad.
• Comprobaciones de políticas: cada mensaje generado por nuestra IA pasa por controles estrictos de políticas, como si un manager revisara cada mensaje contra un conjunto de reglas. Esto facilita consistencia y cumplimiento del tono de marca.
• Control de calidad: cada mensaje pasa controles de calidad integrados, que verifican las salidas mediante una larga cadena de razonamientos y validaciones. Esta capa adicional ayuda a mantener un alto nivel de precisión y fiabilidad.

El futuro del ecommerce con Yuma AI

La IA está transformando la atención al cliente y abre oportunidades inéditas de eficiencia, escalabilidad y satisfacción. Además, no solo los responsables de decisión ven la oportunidad: según HubSpot, el 71 % de los profesionales de atención al cliente afirma que la automatización les ayuda a dedicar más tiempo a las partes de su trabajo que más disfrutan.

Para una visión a más largo plazo de estas tendencias, consulta nuestro artículo sobre hacia dónde se dirige la IA en soporte al cliente.

Implementar IA en CX requiere un enfoque equilibrado y salvaguardas suficientes. Te conviene trabajar con una empresa con historial de resultados, foco en seguridad y protecciones para garantizar que la IA sea precisa.

Yuma AI ejemplifica ese enfoque equilibrado. Al aprovechar intents específicos, automatizaciones restringidas, modelos de alta calidad, controles estrictos de políticas y control de calidad completo, ofrecemos automatización de soporte al cliente con IA fiable y precisa. Además, nuestra tecnología automatiza por completo hasta el 50 % de las tareas de CX, desde gestión de pedidos y suscripciones hasta envíos y resolución de problemas posventa.

Para profundizar en la arquitectura que evita malas respuestas, consulta nuestro análisis sobre alucinaciones de IA en atención al cliente. Si estás evaluando opciones, explora los planes y precios de Yuma para encontrar el encaje adecuado. ¿Listo para llevar tu CX ecommerce al siguiente nivel? Contacta con nosotros hoy.