\u00daltimamente se ha hablado mucho de ChatGPT, un modelo de inteligencia artificial (IA) generativa desarrollado por OpenAI. GPT y otros modelos de IA generativa, como Anthropic y Bard, se basan en amplios modelos ling\u00fc\u00edsticos previamente entrenados que ayudan a los usuarios a crear textos, im\u00e1genes y otros contenidos \u00fanicos partiendo de instrucciones textuales. Combinados con la amplia experiencia de Salesforce en materia de inteligencia artificial, los modelos de IA generativa cambiar\u00e1n la forma de trabajar del servicio de atenci\u00f3n al cliente para que las empresa act\u00faen con mayor eficiencia, desarrollen respuestas m\u00e1s emp\u00e1ticas a las consultas de sus clientes y resuelvan los casos m\u00e1s r\u00e1pido. <\/p>\n\n\n\n
Veamos algunas de las formas en las que la IA generativa puede transformar la atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n\n\n\n
As\u00ed es c\u00f3mo la IA generativa puede influir en la atenci\u00f3n al cliente <\/span> <\/h3>\n\n\n\nYa hemos visto los efectos de la IA para la atenci\u00f3n al cliente<\/a>. Hace casi siete a\u00f1os, Salesforce lanz\u00f3 Einstein for Service<\/a> para proporcionarles a los agentes herramientas basadas en IA. Estas inclu\u00edan mejores acciones recomendadas y respuestas a consultas de los clientes, as\u00ed como un resumen autom\u00e1tico de casos.<\/p>\n\n\n\nLa IA generativa est\u00e1 a punto de llevar la atenci\u00f3n al cliente al siguiente nivel de eficiencia y personalizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Con una IA generativa integrada en Einstein for Service y Customer 360<\/a>, podremos generar respuestas personalizadas de forma autom\u00e1tica para que los agentes se las env\u00eden por correo electr\u00f3nico o mensaje a los clientes. Podremos entrenar la IA empleando todas las observaciones de los casos registradas hasta la fecha por todos los agentes de la empresa, para generar borradores de art\u00edculos sobre conocimientos que despu\u00e9s revisar\u00e1n los humanos, lo cual reducir\u00e1 dr\u00e1sticamente el tiempo que se tarda en crear conocimientos y facilitar\u00e1 la actualizaci\u00f3n de los art\u00edculos. La relevancia y calidad aumentadas de los conocimientos de toda la empresa har\u00e1 que los portales de autoservicio<\/a> y los chatbots sean m\u00e1s valiosos, de forma que los agentes humanos puedan dedicar m\u00e1s tiempo a profundizar en los asuntos complejos y crear relaciones duraderas con los clientes.<\/p>\n\n\n\nLa IA generativa<\/a> tambi\u00e9n aportar\u00e1 ventajas para el servicio de campo<\/a> , tanto para los equipos de atenci\u00f3n en primera l\u00ednea como para los clientes. Los empleados de primera l\u00ednea ahorrar\u00e1n tiempo gracias a los informes automatizados. Las gu\u00edas generadas por IA ayudar\u00e1n a los nuevos empleados y contratistas<\/a> a incorporarse con rapidez y reforzar sus habilidades mediante recursos de aprendizaje continuo. Los clientes podr\u00e1n resolver problemas comunes por su cuenta gracias a los art\u00edculos de las bases de conocimientos<\/a>.<\/p>\n\n\n\nLos modelos generativos actuales son muy potentes, pero, en casos aislados, pueden generar resultados sesgados e incluso da\u00f1inos, y tambi\u00e9n inventarse las cosas (las denominadas \u00abalucinaciones\u00bb). Por eso, en el futuro cercano ser\u00e1 importante contar con un supervisor humano que est\u00e9 siempre al tanto, ya sea un agente del servicio de atenci\u00f3n o un experto en conocimientos. Dadas las enormes oportunidades y desaf\u00edos que plantea la IA generativa, recientemente Salesforce public\u00f3 las cinco directrices para un desarrollo seguro de la IA generativa<\/a> y explic\u00f3 el potencial de la IA generativa para la tecnolog\u00eda empresarial<\/a> y c\u00f3mo conciliar esta tecnolog\u00eda revolucionaria con la realidad y sus riesgos.<\/p>\n\n\n\n Chatbots superpotentes <\/span> <\/h3>\n\n\n\n Integrar la IA generativa en Einstein<\/a> automatizar\u00e1 la creaci\u00f3n de respuestas de chatbot<\/a> m\u00e1s inteligentes y personalizadas, que sepan entender, anticipar y responder a los problemas de los clientes. Esto mejorar\u00e1 la informaci\u00f3n de las respuestas a las consultas complejas de los clientes, lo cual ayudar\u00e1 a aumentar las tasas de resoluci\u00f3n a la primera. Con una IA generativa que recurra a los datos de resoluci\u00f3n de los clientes para analizar las tendencias y patrones de conversi\u00f3n, las organizaciones de servicio podr\u00e1n impulsar una mejora continua, identificar tendencias y acelerar el entrenamiento y la actualizaci\u00f3n de los bots. <\/p>\n\n\n\n Autogenerar art\u00edculos de conocimientos <\/span> <\/h3>\n\n\n\n Con el tiempo, prevemos utilizar la IA generativa para redactar art\u00edculos de conocimientos no solo basados en observaciones de casos, sino tambi\u00e9n en conversaciones de Slack, historiales de mensajes y todos los datos de Customer 360, para acelerar la resoluci\u00f3n de casos y transformar m\u00e1s casos de soporte en experiencias de autoservicio. Esto aliviar\u00e1 la presi\u00f3n que sufren los centros de llamadas y sus agentes. <\/p>\n\n\n\n
Agilizar el \u00abcase swarming\u00bb <\/span> <\/h2>\n\n\n\n
La IA generativa est\u00e1 a punto de llevar la atenci\u00f3n al cliente al siguiente nivel de eficiencia y personalizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Con una IA generativa integrada en Einstein for Service y Customer 360<\/a>, podremos generar respuestas personalizadas de forma autom\u00e1tica para que los agentes se las env\u00eden por correo electr\u00f3nico o mensaje a los clientes. Podremos entrenar la IA empleando todas las observaciones de los casos registradas hasta la fecha por todos los agentes de la empresa, para generar borradores de art\u00edculos sobre conocimientos que despu\u00e9s revisar\u00e1n los humanos, lo cual reducir\u00e1 dr\u00e1sticamente el tiempo que se tarda en crear conocimientos y facilitar\u00e1 la actualizaci\u00f3n de los art\u00edculos. La relevancia y calidad aumentadas de los conocimientos de toda la empresa har\u00e1 que los portales de autoservicio<\/a> y los chatbots sean m\u00e1s valiosos, de forma que los agentes humanos puedan dedicar m\u00e1s tiempo a profundizar en los asuntos complejos y crear relaciones duraderas con los clientes.<\/p>\n\n\n\n La IA generativa<\/a> tambi\u00e9n aportar\u00e1 ventajas para el servicio de campo<\/a> , tanto para los equipos de atenci\u00f3n en primera l\u00ednea como para los clientes. Los empleados de primera l\u00ednea ahorrar\u00e1n tiempo gracias a los informes automatizados. Las gu\u00edas generadas por IA ayudar\u00e1n a los nuevos empleados y contratistas<\/a> a incorporarse con rapidez y reforzar sus habilidades mediante recursos de aprendizaje continuo. Los clientes podr\u00e1n resolver problemas comunes por su cuenta gracias a los art\u00edculos de las bases de conocimientos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Los modelos generativos actuales son muy potentes, pero, en casos aislados, pueden generar resultados sesgados e incluso da\u00f1inos, y tambi\u00e9n inventarse las cosas (las denominadas \u00abalucinaciones\u00bb). Por eso, en el futuro cercano ser\u00e1 importante contar con un supervisor humano que est\u00e9 siempre al tanto, ya sea un agente del servicio de atenci\u00f3n o un experto en conocimientos. Dadas las enormes oportunidades y desaf\u00edos que plantea la IA generativa, recientemente Salesforce public\u00f3 las cinco directrices para un desarrollo seguro de la IA generativa<\/a> y explic\u00f3 el potencial de la IA generativa para la tecnolog\u00eda empresarial<\/a> y c\u00f3mo conciliar esta tecnolog\u00eda revolucionaria con la realidad y sus riesgos.<\/p>\n\n\n\n Integrar la IA generativa en Einstein<\/a> automatizar\u00e1 la creaci\u00f3n de respuestas de chatbot<\/a> m\u00e1s inteligentes y personalizadas, que sepan entender, anticipar y responder a los problemas de los clientes. Esto mejorar\u00e1 la informaci\u00f3n de las respuestas a las consultas complejas de los clientes, lo cual ayudar\u00e1 a aumentar las tasas de resoluci\u00f3n a la primera. Con una IA generativa que recurra a los datos de resoluci\u00f3n de los clientes para analizar las tendencias y patrones de conversi\u00f3n, las organizaciones de servicio podr\u00e1n impulsar una mejora continua, identificar tendencias y acelerar el entrenamiento y la actualizaci\u00f3n de los bots. <\/p>\n\n\n\n Con el tiempo, prevemos utilizar la IA generativa para redactar art\u00edculos de conocimientos no solo basados en observaciones de casos, sino tambi\u00e9n en conversaciones de Slack, historiales de mensajes y todos los datos de Customer 360, para acelerar la resoluci\u00f3n de casos y transformar m\u00e1s casos de soporte en experiencias de autoservicio. Esto aliviar\u00e1 la presi\u00f3n que sufren los centros de llamadas y sus agentes. <\/p>\n\n\n\n Chatbots superpotentes <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Autogenerar art\u00edculos de conocimientos <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Agilizar el \u00abcase swarming\u00bb <\/span> <\/h2>\n\n\n\n
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