La velocidad del desarrollo de la Inteligencia Artificial ofrece a las organizaciones oportunidades para aumentar su eficiencia e innovar. Al aprovechar los modelos de lenguaje grande (LLM) impulsados por IA, las empresas pretenden transformar las experiencias de sus clientes y empleados aprovechando esta nueva y revolucionaria tecnología. Sin embargo, los líderes deben asegurarse de que estas inversiones generen el valor adecuado para realizar su verdadero impacto y potencial.
Dado que las interacciones de los clientes con las marcas son multicanal, es esencial que las empresas conecten sin problemas cada uno de los recorridos individuales. De lo contrario, las organizaciones corren el riesgo de crear interacciones inconexas, incapaces de satisfacer las necesidades de los consumidores. Para satisfacer mejor las necesidades y expectativas de los clientes, independientemente del canal, las empresas deben implementar una orquestación más general, la clave para relaciones sólidas con los clientes.
La IA y los LLM son herramientas que deben aprovecharse para satisfacer la demanda de empatía y comprensión de los clientes, y adaptarse al creciente número de canales de contacto.
Rompiendo el ciclo de los bots ineficaces
Los bots suelen ser el punto de partida de muchas interacciones de servicio al cliente. Debido a que los bots generalmente se guían por flujos predefinidos, los consumidores a menudo se encuentran en medio de una interacción robótica, repitiendo la misma información varias veces y luchando por obtener las respuestas que necesitan.
Los flujos impulsados por IA generativa pueden ser mucho más conversacionales, comprender mejor el contexto y analizar rápidamente la conversación del cliente. Para los clientes, esto se traduce en interacciones más humanas, y estos robots con tecnología LLM ayudan a automatizar tareas más complejas, liberando a los empleados para manejar solicitudes de clientes más sofisticadas. A través de los LLM, mejorar la comprensión contextual ayuda a poner fin a un ciclo de malas experiencias.
Mejores prácticas de los agentes de modelado LLM
Los LLM comprenden el lenguaje humano de manera más intuitiva que cualquier otra tecnología de inteligencia artificial. Sus capacidades conversacionales superiores no solo harán evolucionar las opciones de autoservicio (chatbots, quioscos interactivos, portales de clientes personalizados, etc.), sino que también garantizarán que los agentes tengan la información y el contexto necesarios para brindar experiencias conectadas y fluidas.
Los LLM pueden analizar conversaciones entre los clientes y las personas más importantes de una empresa para generar flujos y brindar orientación sobre cómo todos los agentes deben operar en situaciones complejas. Estos asistentes también podrán verificar si las interacciones cumplen con los requisitos regulatorios y comerciales. Para ahorrarles a los agentes valiosos minutos durante el manejo posterior a la llamada, los LLM también pueden permitir la automatización de muchas actualizaciones de los sistemas internos a medida que avanza la conversación.
La clave ahora es que las empresas y los responsables de la toma de decisiones de TI se proporcionen las herramientas necesarias para esta conciencia y perfeccionen los LLM para satisfacer las necesidades y conocimientos de la empresa. Este cambio ahorrará mucho tiempo y recursos tanto a las empresas como a sus clientes a lo largo del camino.
Los LLM y la IA ayudarán cada vez más a las empresas a comprender por dónde empezar a innovar en el recorrido de sus clientes. La revolución de la IA ya está en marcha y las organizaciones deben apoyar a todos sus empleados en este viaje.
Aunque muchas organizaciones pueden sentirse abrumadas por la adopción de la IA, no seguir las mejores prácticas de IA en última instancia afectará la experiencia del cliente y los resultados comerciales. Las necesidades y expectativas de los clientes seguirán evolucionando; Al asociarse con la IA, las empresas estarán preparadas y equipadas para esta transformación.
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Par Joe SmithVicepresidente sénior de I+D, Digital e IA chez genesys
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