Seis de cada diez clientes (63 %) esperan que las tecnologías basadas en IA se conviertan en el principal modo de atención al cliente en los próximos años, en comparación con el 21 % de hace tan solo cuatro años. Se trata de un cambio de expectativas asombroso, pero si consideramos el avance de la IA genérica y la IA agéntica en los últimos dos años y medio, quizá este avance no sea tan sorprendente.
por Ellie Crawford
Desde la llegada de ChatGPT, la forma en que los humanos han interactuado y colaborado con la IA ha avanzado a pasos agigantados. Piensen: en los inicios de ChatGPT, le preguntaba cosas como “¿Cuántas onzas hay en una pinta?” y “Genera una foto de mi perro en el espacio”. Un par de años después, las herramientas genAI pueden crear interfaces de usuario complejas, analizar grandes conjuntos de datos y garantizar que usemos un tono amable y profesional en los correos electrónicos que enviamos. Con la evolución más reciente de la IA agéntica, las industrias también están dando un gran salto.
¿Qué significa la IA agentic en el comercio de la cadena de suministro? Piense en especialistas en cadenas de suministro y comercio minorista basados en IA, disponibles bajo demanda, capaces de optimizar proactivamente los inventarios en respuesta a las fluctuaciones de la demanda en tiempo real; agentes que puedan responder de forma autónoma a las consultas de los consumidores sin necesidad de orientación humana constante; o agentes que puedan ayudar a los gerentes de operaciones de tienda a supervisar el rendimiento de la tienda o los objetivos de ventas.
En el contexto del servicio al cliente y el comercio minorista, la IA agente representa una oportunidad particularmente interesante para mejorar las experiencias de los clientes y, al mismo tiempo, maximizar la eficiencia operativa.
Pero seamos sinceros: el objetivo de la IA no es simplemente asistir al cliente sin la intervención humana. El objetivo es brindarle una mejor experiencia, ya sea que hable con un agente de IA, un representante humano del centro de contacto o una combinación de ambos.
En un momento en que la retención de clientes es más importante que nunca, no podemos permitir que el entusiasmo por la IA nos distraiga de nuestro objetivo principal: brindar experiencias de cliente excepcionales. A continuación, presentamos tres áreas importantes a considerar al implementar la IA en el contexto de la atención y el soporte al cliente:
Agentes de IA para atención al cliente
La IA de Agentic revolucionará este sector, ya que puede brindar soporte autónomo en tiempo real a los clientes las 24 horas, los 7 días de la semana. Desde preguntas frecuentes básicas sobre políticas de devolución hasta preguntas como “¿Dónde está mi suéter rojo y cuándo llegará?”, hasta flujos de trabajo realmente prácticos como “Mi artículo llegó dañado. ¿Pueden enviarme uno nuevo?” o “Lo pedí la semana pasada en su sitio web, pero ahora está en oferta. ¿Pueden igualar el nuevo precio?”.
Hoy en día, los agentes de IA avanzados, con información sobre pedidos, pagos, tiendas y disponibilidad de productos, pueden brindar un servicio al cliente personalizado y contextualizado, comparable al de los agentes humanos. Estas herramientas son cada vez más fáciles de implementar e integrar, ofreciendo a los minoristas una forma escalable y eficiente de desviar rápidamente las consultas de servicio, aumentar la satisfacción del cliente y generar un retorno de la inversión significativo.
Ofreciendo asistencia a los agentes
A pesar de todos los avances en IA, muchos clientes seguirán recibiendo soporte de sus representantes de atención al cliente (RSC). Gracias a la IA, el servicio que recibirán será más rápido y preciso, ya que estos RSC se verán potenciados por el poder de genAI.
Pongamos un ejemplo: Un cliente chatea con un representante de atención al cliente para preguntar si puede devolver un sillón en su tienda más cercana. Sin IA, muchos agentes necesitan usar varios sistemas para responder a esta pregunta. Primero, buscan al cliente para conocer su nivel de fidelidad. Segundo, consultan el pedido para ver cuánto tiempo hace que se envió el artículo y si se puede devolver en las tiendas. A continuación, podrían consultar un sistema de gestión del conocimiento para consultar la política de devoluciones para este caso específico.
Esta es una configuración muy común, donde los representantes de atención al cliente utilizan hasta diez sistemas diferentes para atender a los clientes. Recientemente hablé con un grupo de agentes de atención al cliente recién incorporados, quienes compartieron su mayor dificultad: tener que aprender y trabajar con demasiados sistemas de software diferentes.
Pero con IA, un agente puede simplemente preguntarle a su asistente: “¿Puede el cliente devolver esta silla a la tienda de Lenox Mall?”. La IA busca sin problemas la información en los tres sistemas diferentes y responde con un simple sí o no.
Desde obtener respuestas a preguntas comunes y solucionar problemas de los clientes, hasta tener más información y contexto sobre la experiencia de un cliente con la marca, brindar resúmenes del sentimiento del cliente, compras pasadas y conversaciones recientes, e incluso incorporar nuevos CSR más rápidamente, la IA está poniendo a las marcas en el carril rápido cuando se trata de atención al cliente.
Una mejor comprensión genera un mejor servicio
Una de las formas en que genAI destaca para las organizaciones de servicio al cliente es extrayendo datos de todos los chats, correos electrónicos y mensajes de los clientes en tiempo real, identificando tendencias de comportamiento y patrones de compra.
Los minoristas pueden estar al tanto de las necesidades de sus clientes y reaccionar con mayor rapidez (incluso de forma proactiva en algunos casos) a sus opiniones, en lugar de esperar respuestas a encuestas posteriores. Por ejemplo, si el equipo de RSE detecta un volumen anormalmente alto de contactos relacionados con problemas de pago en el sitio web, puede detectar y resolver los problemas de forma proactiva, reduciendo así las posibilidades de que los clientes escalen el problema y se insatisfechen. Lo mismo ocurre con los problemas de calidad del producto o con ciertas empresas de transporte: el equipo de RSE puede reaccionar rápidamente al estar al tanto de las conversaciones de sus clientes en tiempo real.
Desde los primeros días de los autómatas mecánicos hasta las experiencias de chat conversacionales más recientes impulsadas por IA, científicos, ingenieros y futuristas han soñado con un mañana en el que los sistemas de IA puedan trabajar y actuar de forma inteligente e independiente.
Los recientes avances en IA generativa y agente están acercando la visión de un futuro autónomo a la realidad en la cadena de suministro y el comercio. Al mismo tiempo, nos recuerdan la creciente importancia y el valor del papel que seguirán desempeñando los representantes de servicio al cliente en la constante evolución de las relaciones entre marca y cliente.
Ellie Crawford es directora de gestión de productos en Manhattan Associates. Cuenta con una amplia experiencia en gestión de productos, desarrollo de investigación, análisis de negocios y consultoría. Crawford trabajó anteriormente en empresas como Anheuser-Busch InBev, Georgia Tech Intelligent Transportation Systems y Eastman Chemical Company.