por Wai Wong
Las empresas se enfrentan a un gran desafío para acelerar la transformación empresarial y mejorar la eficiencia de los procesos. Yo lo llamo la brecha de conocimiento. Hay más información y conocimiento disponible que nunca, pero con demasiada frecuencia, los equipos operativos no lo administran con una alta prioridad y es inaccesible para las personas que necesitan saberlo.
La información valiosa se almacena en diferentes sistemas, aplicaciones y equipos, ya sea conocimiento de eventos de lo que está sucediendo, políticas y reglas que son la base de la memoria institucional, o conocimiento sobre acciones y pasos adecuados para completar procesos comerciales esenciales. Los resultados de esta brecha de conocimiento incluyen empleados frustrados, mala ejecución, costosas ineficiencias comerciales y la carga invisible sobre el trabajo de las personas.
El servicio y el soporte empresarial es un área fundamental del negocio que puede obtener enormes ventajas al cerrar la brecha de conocimiento. Las organizaciones de servicios deben poder compartir conocimientos de manera efectiva interna y externamente para resolver problemas, manejar solicitudes y brindar servicios. Sin embargo, con demasiada frecuencia, la información de soporte y servicio relevante está incompleta o la información se superpone y se contradice.
Además, los buscadores de conocimientos son todos individuos. Las palabras que eligen para solicitar información y asistencia pueden variar ampliamente. Esto conduce a sistemas de servicio y soporte que brindan información muy genérica y, por lo tanto, no abordan las necesidades específicas o la competencia técnica del usuario.
La inteligencia artificial representa una gran oportunidad para digitalizar la gestión de servicios. Crear la base de conocimientos adecuada es fundamental para cumplir esta promesa. En un informe reciente , Gartner sostiene que la gran mayoría de las iniciativas de IA en la gestión de servicios de TI fallarán sin una base de gestión del conocimiento establecida.
Los agentes virtuales impulsados por IA con un centro de conocimiento pueden ser un puente poderoso para cerrar la brecha de conocimiento. El agente virtual aprovecha las tecnologías de inteligencia artificial, incluido el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, para ofrecer conocimientos que satisfagan las necesidades de los usuarios cuando lo necesiten. Comprende y elimina la ambigüedad de la solicitud del buscador de conocimientos para ofrecer la información correcta.
También cierra el ciclo entre las solicitudes de conocimiento y el centro de conocimiento, proporcionando retroalimentación de sus interacciones para identificar continuamente el conocimiento faltante, superposiciones y mejores formas de presentar el conocimiento para satisfacer las necesidades de los usuarios.
Este circuito cerrado impulsado por IA comprende lo que el usuario necesita y conecta los puntos con lo que está disponible en la base de conocimientos, ofreciendo automáticamente recuperaciones e informes semánticamente relevantes.
Esta construcción de centro de conocimiento de agente virtual proporciona una gama de capacidades que facilitan la búsqueda de información precisa, al tiempo que mejoran continuamente la disponibilidad y accesibilidad del conocimiento:
• Genera conocimiento: el agente resalta las lagunas, recopila el conocimiento existente y destaca rápidamente lugares para crear conocimiento.
• Comparte conocimientos: el agente se agrupa en varias bases de conocimientos y busca y orienta las solicitudes para proporcionar la información correcta y ofrecer conocimientos de forma proactiva.
• Comprueba el conocimiento: el agente descubre activamente el conocimiento dentro de la empresa, así como de fuentes externas, y lo pone en contexto.
• Actualiza el conocimiento: el agente audita el conocimiento y la retroalimentación para identificar brechas, mejorar las búsquedas de conocimiento y determinar el conocimiento que debe retirarse.
En el pasado, dirigía un centro de soporte global que prestaba servicios a decenas de miles de clientes técnicos que utilizaban una enorme cartera de más de 100 aplicaciones empresariales. En aquel entonces, e incluso hoy, los clientes solicitaban soporte basado en documentación, búsquedas en portales de servicio e interacciones con mesas de soporte por correo electrónico o llamadas telefónicas. Digamos que se descubrió un error de programación significativo en una de esas aplicaciones (que no es muy diferente de tener un problema grave de SaaS o un evento de seguridad dentro de una empresa en la actualidad).
El proceso de abordar el error de programación fue laborioso, lento y plagado de posibles errores. Así es como la organización respondería entonces:
1. Comuníquese internamente con más de 2000 miembros del personal de soporte sobre el problema, sus síntomas y cómo evitarlo hasta que haya una solución disponible.
2. Elabore una actualización para los clientes que usaron ese producto en particular.
3. Proporcione más detalles sobre el problema en forma de un artículo de conocimiento disponible a través del portal de soporte.
4. Asigne miembros del personal de apoyo para que se ocupen específicamente de los desafíos adicionales.
5. Cambie el proceso en cada centro de soporte para dirigir las consultas a estos especialistas.
Imagine que este ejemplo se repite a lo largo de un año multiplicado por más de 100 aplicaciones admitidas en una base de clientes mundial.
Reinventemos este escenario utilizando un agente virtual habilitado para el conocimiento que está disponible simultáneamente tanto en el escritorio del analista de soporte como para el cliente. La información sobre el error de programación está disponible rápidamente para todas las partes: una transmisión de información de mayor fidelidad que no tiene el potencial de degradación de la información que se filtra a través de múltiples capas de comunicaciones.
Existe una única versión de la verdad que se propaga desde el concentrador, lo que reduce el riesgo de transmisión y proporciona de inmediato información referenciable a todas las partes. Ya sea que una persona sea notificada sobre el evento a través de una comunicación saliente o una solicitud entrante a través de cualquier canal de comunicación, la misma información está disponible. El centro de conocimiento del agente virtual se convierte en la cámara de compensación central para una guía precisa tanto del cliente como del personal de la mesa de servicio.
El proceso de implementación de un sistema de agente virtual basado en inteligencia artificial y habilitado para el conocimiento debe comenzar identificando y ponderando las necesidades de servicio y soporte dentro de su organización. Deberá evaluar claramente el tamaño del esfuerzo, así como los resultados comerciales esperados y el retorno de la inversión para la organización. Por ejemplo, ¿cuánto conocimiento ya está disponible y qué conocimiento adicional se necesita, si lo hubiera, para abordar problemas clave con un agente? Además, determine los requisitos de su equipo de proyecto: las habilidades necesarias y los roles y responsabilidades tanto para el proyecto inicial como para el mantenimiento del ciclo de conocimiento. Estos pasos iniciales son fundamentales para garantizar que el proyecto satisfaga las necesidades comerciales adecuadas.
El conocimiento accesible, oportuno y digerible se encuentra en el corazón de las organizaciones que funcionan bien. En los entornos de trabajo remotos y altamente digitales de hoy en día, la necesidad de hacer que el conocimiento de servicio y soporte sea proactivo y esté disponible es clave para la continuidad y productividad del negocio. Los agentes virtuales impulsados por inteligencia artificial con un centro de conocimiento en constante evolución y la automatización del flujo de trabajo relevante es un gran paso hacia ese objetivo.
