La IA generativa mejorará, no borrará, los puestos de servicio de atención al cliente

El potencial de la IA generativa, como ChatGPT, para generar disrupción en la forma en que los humanos interactúan con los ordenadores, cambiar la forma en que se recupera la información y transformar los puestos de trabajo en todos los sectores ha dejado mucho líderes de la empresa rascándose la cabeza. Al igual que otros avances de la IA, ChatGPT y modelos lingüísticos extensos (LLM) similares plantean grandes interrogantes sobre su impacto en los puestos de trabajo y sobre cómo las empresas pueden aplicarlos de forma productiva y responsable.

Creemos que las principales empresas no deben intentar automatizar los puestos de trabajo humanos para que dejen de existir ni esperar con cautela al margen hasta que esté bien documentado defectos de que la IA generativa se resuelva. En cambio, en las áreas en las que la aplicación de la IA generativa es prometedora, las empresas deberían adoptar un enfoque más estratégico. En primer lugar, pueden dividir los puestos de trabajo en grupos de tareas subyacentes. Entonces pueden determinar cómo la introducción de la IA generativa podría afectar a cada una de esas tareas. Encontrarán, como hicimos nosotros en nuestra investigación, que el efecto neto en los puestos de trabajo será crear un nuevo conjunto de tareas de trabajo humano, muchas de ellas de mayor valor.

Desglosando las tareas laborales

El servicio de atención al cliente, una actividad vital en casi todos los sectores, ofrece un ejemplo instructivo sobre las formas en que la IA generativa enriquece, no borra, los puestos de trabajo. Por ejemplo, descubrimos que la mayor parte del trabajo de los representantes del servicio de atención al cliente podía dividirse en 13 tareas existentes. Luego analizamos cómo la introducción de la IA generativa podría afectar a cada una de esas tareas. Cuatro de las tareas permanecieron sin cambios y podían ser realizadas en su totalidad por humanos. Cuatro tareas podrían automatizarse por completo. Se podrían aumentar cinco tareas para ayudar a los humanos a trabajar de forma más eficaz. Y surgen cinco nuevas tareas de gran valor. Tareas humanas, automatizadas, aumentadas y emergentes: estos son los ingredientes de una nueva combinación de tareas en torno a la cual las empresas deberían rediseñar los trabajos para aprovechar al máximo la IA generativa.

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Insight Center Collection

Creating a Compelling Customer Experience

It’s about building a genuine relationship.

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Las cuatro tareas humanas, no afectadas por la IA generativa y realizadas en su totalidad por el personal del servicio de atención al cliente, incluían actividades como la organización de los entornos orientados al cliente y la dirección de las operaciones, actividades y procedimientos de la organización. Las cuatro tareas del servicio de atención al cliente que podían automatizarse total y eficazmente incluían tareas estructuradas y repetitivas, como determinar los precios de los bienes y servicios y cobrar los pagos. Y las cinco tareas de servicio de atención al cliente aumentadas que había que reinventar en torno a la colaboración entre los representantes de servicio al cliente (CSR) y la IA generativa incluían actividades como responder a los problemas o consultas de los clientes, proporcionar información a los huéspedes, clientes o clientes y promocionar productos o servicios.

A pesar de la narrativa mediática Por el contrario, la IA generativa no acabará con categorías enteras de trabajos, como los del servicio de atención al cliente. La automatización consiste idealmente en liberar el potencial humano para realizar tareas de manera diferente y realizar tareas diferentes y de mayor valor.

En nuestro libro, Humano más máquina: reimaginando el trabajo en la era de la IA, detallamos cómo las principales empresas utilizaban la inteligencia artificial para aumentar las capacidades humanas, no para reemplazarlas. La misma dinámica impulsará el uso de la IA generativa a medida que las empresas encuentren formas aún más creativas de aprovechar el poder de la colaboración entre humanos y máquinas.

Por ejemplo, la capacidad de la IA generativa para poner enormes cantidades de información al alcance de los CSR aumenta considerablemente su capacidad de resolver el problema del cliente de forma más exhaustiva y rápida que un chatbot por sí solo o un CSR que sigue un guion de memoria. Pero dado que la IA conversacional a veces puede producir respuestas que suenan plausibles, pero no obstante incorrectas, irrelevantes o absurdas, el ser humano debe mantenerse informado para garantizar la precisión y la confiabilidad de las sugerencias e información generadas por la máquina.

Dar prioridad a la experiencia humana

Una combinación creativa de tareas de servicio de atención al cliente humanas, automatizadas y aumentadas puede dar a las organizaciones una ventaja sobre la competencia menos imaginativa. Pero creemos que para aprovechar todo el potencial de la IA generativa, el personal del servicio de atención al cliente tendrá que realizar tareas nuevas y sin precedentes que den prioridad a las tareas claramente humanas.

Esto concuerda con las conclusiones de nuestro libro más reciente Radicalmente humano, donde detallamos las formas en que incluso los enfoques más nuevos de la IA, impulsados rápidamente por las presiones de la pandemia, estaban cambiando las suposiciones sobre el papel de las personas en el ecosistema tecnológico emergente. En lugar de dejarse dominar por máquinas inteligentes, las personas ahora las guían en función de la experiencia, la percepción y el conocimiento humanos. De hecho, ChatGPT y sus predecesores se formaron con una técnica llamada aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), y sus desarrolladores siguen perfeccionándola en función de cómo la utilizan las personas en Internet. Como uno de los desarrolladores de ChatGPT contado Technology Review, «Esta es la salsa secreta de ChatGPT. La idea básica es tomar un modelo lingüístico grande con tendencia a escupir todo lo que quiera… y afinarlo enseñándole qué tipo de respuestas prefieren realmente los usuarios humanos».

En el ámbito del servicio de atención al cliente, la llegada de la IA generativa, guiada por los humanos, requerirá un trabajo cognitivo de orden superior, como el juicio, la perspicacia, el razonamiento moral y la innovación. Esto está muy lejos de seguir guiones o entregar clientes a otros CSR con más conocimientos. Gran parte de este trabajo de orden superior se centrará en mantener, supervisar y mejorar el rendimiento de la propia IA generativa. Como los CSR utilizan el sistema simultáneamente y evalúan su rendimiento, su radar interno debe estar siempre encendido. Como estas actividades son de un orden superior, se parecen menos a tareas discretas que a responsabilidades continuas, y requieren una gran sensibilidad, nuevos comportamientos y perspicacia. En nuestro análisis, descubrimos al menos cinco nuevas tareas de este tipo que habrá que incorporar a los puestos de servicio de atención al cliente del futuro.

Perseguir la mejora continua.

Como la IA generativa evoluciona rápidamente, las organizaciones de servicio al cliente tendrán que encontrar continuamente formas nuevas y más potentes de utilizarla. Esta no es solo una tarea para los diseñadores, sino también para los CSR, que saben de primera mano lo que funciona, lo que no funciona o lo que podría mejorarse. Sus conocimientos y experiencia podrían tener un valor incalculable en áreas como el autoservicio, la respuesta automática y la personalización. Los líderes de las organizaciones de servicio al cliente tendrán que crear vías o procesos para que los CSR den su opinión.

Asegurarse de que el sistema se alinea con el cliente.

Determinar si un sistema generativo impulsado por la IA mide con precisión la intención humana, es resolver lo que el cliente quiere que se resuelva y hacerlo de una manera que se alinea con los valores del cliente será una tarea humana continua. El personal de servicio de atención al cliente tendrá que poder evaluar las interacciones con los clientes en esos términos, asegurarse continuamente de que la producción de las máquinas está alineada con las mismas y disponer de un medio para denunciar un desajuste.

Probar y evaluar los avatares para las interacciones con los clientes.

Imitar los rasgos y características humanos en los avatares de una IA conversacional puede ser una forma valiosa de crear una buena relación con los usuarios. Pero el personal del servicio de atención al cliente debe supervisar y evaluar continuamente los muchos riesgos que corren estas representaciones, como los sesgos inconscientes incrustados en la apariencia, el género y el tono de voz del avatar. Son objetivos cambiantes y mantenerse al día requerirá sensibilidad por parte de los trabajadores del servicio de atención al cliente.

Supervisar la privacidad de los datos y minimizar el sesgo de los datos.

Las empresas deben tener siempre en cuenta la cantidad de datos que recopilan y si su uso reproduce los sesgos del sistema de IA. Los representantes del servicio de atención al cliente pueden aprender a detectar los problemas de privacidad de los datos y elevarlos rápidamente a supervisores. También pueden probar nuevos usos del sistema para detectar posibles sesgos, una tarea para la que las pruebas de los avatares deberían ayudar a prepararlos.

Garantizar un comportamiento ético de las máquinas.

La IA conversacional puede aumentar la confianza y el compromiso, calmar la soledad, e incluso tiene demostrado ser prometedor en ayudar a los niños con trastornos autistas y a las personas a recuperarse de un trauma. Pero esas habilidades también generan un montón de problemas éticos y de cumplimiento. La IA conversacional puede ser extremadamente persuasiva, lo que, en combinación con su capacidad de generar confianza, se puede utilizar para vender productos y servicios que los clientes no quieren ni necesitan. Además, la IA conversacional puede hacer perfiles de los usuarios a gran escala y aprovechar sus sesgos emocionales y cognitivos, una práctica prohibida explícitamente por la Ley de Servicios Digitales de la Unión Europea. El personal de servicio de atención al cliente, especialmente el que se dedica a la venta de productos y servicios, está en una posición única para entender cuándo la máquina se comporta de la mejor manera y cuándo se pasa de la raya ética.

El camino a seguir

El servicio de atención al cliente, si bien es ilustrativo, representa solo una pequeña parte del impacto que la IA generativa tendrá en toda la organización, y pronto. A diferencia de otras innovaciones importantes en las que la tecnología era un «producto» relativamente estable cuando las empresas empezaron a adoptarla, la evolución de la IA generativa y la LLM se producirá en paralelo con la adopción, porque el avance es enorme. Las empresas no pueden darse el lujo de esperar. Los líderes deben empezar ahora a hacer el arduo trabajo de reinventar los puestos de trabajo y crear la combinación más eficaz de tareas humanas, automatizadas, aumentadas y emergentes en el contexto del negocio específico de la empresa.

Como la adopción y la evolución de la tecnología se llevarán a cabo casi simultáneamente, la IA generativa será continuamente disruptiva. Pero también dará rienda suelta a la creatividad humana y permitirá a las personas resolver problemas que antes no tenían solución. Imagínese, por ejemplo, un sistema de IA generativa que se entrene continuamente, en parte, en las interacciones con los clientes y utilice lo que «sabe» para sugerir productos y servicios que antes eran inimaginables. Al ir mucho más allá de la minería de datos y otras herramientas de desarrollo y marketing de productos, un sistema de este tipo podría generar ideas de productos con un matiz y una especificidad que incluyan los detalles del diseño, el tamaño del mercado y la trayectoria de la evolución y mejora continuas del nuevo producto.

Este poder de la IA generativa y los grandes modelos lingüísticos para entender toda la historia, el contexto, los matices y la intención de una empresa ofrece una oportunidad única en una generación. Con el poder de aprovechar cualquier cosa que se transmita a través del idioma (documentos, correos electrónicos, chats, grabaciones de vídeo y audio, así como sus aplicaciones y sistemas), puede salir del otro lado sabiendo todo lo que su organización ha conocido para impulsar la innovación, la optimización y la reinvención del siguiente nivel.

La velocidad del desarrollo seguirá siendo impresionante. Estamos al principio de una era increíblemente emocionante que transformará de manera fundamental la forma en que se accede a la información, se crea el contenido, se atienden las necesidades de los clientes y se gestionan las empresas. Las empresas que actúan primero y de forma más agresiva pueden crear una enorme ventaja sobre las que dudan, elevando las capacidades de los empleados, deleitando a los clientes e introduciendo nuevos y potentes modelos de negocio.