A la mayoría de la gente le encantaría que la IA resolviera sus problemas al instante, sin complicaciones y sin necesidad de intervención humana.
Pero no siempre es así.
Hace poco, Joseph Sterner, nuestro jefe de asistencia técnica, pidió a nuestros cofundadores que compraran una herramienta de IA concreta para ayudar a optimizar el trabajo de su equipo. Estos le propusieron el reto de ver si era capaz de programarla él mismo.
Queríamos respuestas de atención al cliente humanas, atentas y matizadas, del tipo que nuestro equipo suele elaborar. Solo queríamos que la IA nos ayudara a agilizar la fase inicial.
El resultado es una herramienta hecha a medida y de nuestra propia creación. El resultado ha sido increíble. Lo que ha creado Joseph ha contribuido a que nuestro equipo sea más ágil, esté más centrado y esté mejor preparado para ofrecer una atención al cliente oportuna.
Por el camino, aprendimos muchísimo sobre cómo las herramientas de IA podrían ayudar… bueno, a nuestro servicio de asistencia en el futuro. También aprendimos cómo no hay que abordar la IA.
En definitiva, este enfoque nos funciona mejor que una herramienta estándar. Y estas son las razones.
Lo que hemos aprendido al integrar herramientas de IA en la atención al cliente
Queríamos crear una herramienta de atención al cliente que nos permitiera hacer varias cosas:
- Tramitar las consultas que recibimos para poder clasificarlas y derivarlas a los agentes adecuados
- Redacta borradores de respuestas que nuestro equipo pueda personalizar, lo que nos permite ahorrar tiempo sin perder el toque humano
- Consulte nuestro servicio de asistencia técnica para ofrecer información precisa y accesible para el cliente, basada en la base de conocimientos Close
Nos encontramos con algunos obstáculos en el camino.
En primer lugar, las herramientas de asistencia basadas en IA pueden carecer del contexto completo de nuestra base de conocimientos. Esto hace que la IA «improvise» sus respuestas sin tener un conocimiento práctico de Close.
En segundo lugar, nuestro equipo de atención al cliente no se centra tanto en el aspecto «transaccional», sino que adopta un enfoque más humano. Por eso, cada borrador seguirá necesitando que lo revise una persona de verdad.
Ninguna solución de IA ya preparada nos servía, así que recurrimos a plataformas de programación de IA como Replit para crear un prototipo funcional.
Como estábamos creando una herramienta de IA «desde cero», se convirtió en nuestro plastilina: podíamos moldearla para que se adaptara a nuestro flujo de trabajo actual. Joseph quería un proceso que pudiera cumplir tres objetivos principales:
- Recibir nuevas consultas de Zendesk
- Consulte nuestra base de conocimientos para obtener una respuesta útil
- A continuación, envía esa información en un borrador a nuestro equipo de asistencia
Un agente podría iniciar sesión en Zendesk, revisar el ticket para comprobar que todo esté correcto y personalizarlo antes de enviarlo.
Y funcionó. En solo unos días ya teníamos un prototipo funcional que cubría aproximadamente el 80 % de lo que necesitábamos.
(La IA combinada con la intervención humana, ¡viva!)
El arte de perfeccionar la IA y crear un círculo virtuoso
Una advertencia: si esperas que la IA lo haga todo bien desde el principio, te vas a llevar una decepción.
Sí, la IA es revolucionaria, pero, en nuestra opinión, esperar que lo solucione todo por ti no es la forma correcta de enfocar el tema. La IA resulta más útil para poner en marcha una herramienta que funcione. Si ya tienes el 80 % del camino recorrido, vas por buen camino. Solo necesitas dos cosas: ajustes constantes y un ciclo de retroalimentación positiva.
Un ciclo de retroalimentación positiva es aquel en el que se va introduciendo más información útil en la herramienta de IA a medida que se utiliza. Es posible que la herramienta de IA señale algunas áreas en las que falta información, lo que te ayuda a ampliar tu base de conocimientos. A medida que esa base de conocimientos se vuelve más precisa, la herramienta de IA también gana en precisión.
Cuanto más uses la herramienta, mejor funcionará.
Una vez que Joseph y el equipo tuvieron su solución «al 80 %», su principal reto fue perfeccionar los resultados de la IA. Se dieron cuenta de algo: si había alguna laguna en la base de conocimientos, la IA tendía a inventarse las respuestas.
Así que Joseph y el equipo crearon una nueva función de la herramienta. Hicieron que su equipo interno evaluara el trabajo de la IA con un «me gusta» o un «no me gusta», dependiendo de si había redactado una respuesta excelente o no.
Que quede claro: esta herramienta no va a cambiarnos la vida. Nuestros agentes siguen ofreciendo una atención personalizada, no respondiendo a mil consultas de clientes en microsegundos.
Pero esa no debería ser tu expectativa. La IA es excelente para llevarte hasta el 80 % del camino, mientras que tu equipo humano se encarga de perfeccionar, mejorar y personalizar el resultado.
En estos momentos, estamos desarrollando la «V2» de la herramienta. Tenemos previstas algunas mejoras:
- Crear una aplicación que se integre directamente en Zendesk, en lugar de depender de flujos de trabajo de terceros
- Conectarnos a una base de datos de Pinecone para que la IA sea más «experta», de modo que nuestros representantes no tengan que buscar la información por su cuenta
- Ajustar el nivel de detalle, mejorar la calidad de los borradores y reducir las «alucinaciones» de la IA limitando más claramente el alcance de su base de conocimientos
Nuestra versión 1 ya ha facilitado la clasificación de los tickets urgentes y no urgentes. Esto nos ha ayudado a crear una «cola de casos sencillos» para los nuevos agentes que necesitan adquirir más experiencia. Así, pueden elegir entre los tickets más sencillos y de menor urgencia y desarrollar sus habilidades en la atención al cliente.
Y quizá eso no parezca gran cosa. Pero hay que tener en cuenta que Joseph llevaba varios años asignando tareas como esta de forma manual. Tras unos días de programación de IA, logró automatizar una tarea tediosa que antes le quitaba mucho tiempo.
Lo fundamental es comprender los puntos fuertes y débiles de la IA.
«En nuestra opinión, la IA aún no ha llegado a un punto en el que podamos sustituir a ningún miembro del equipo de atención al cliente. Pero sin duda puede contribuir a mejorar la eficiencia y la rapidez con la que podemos liberar al equipo de asistencia de algunas de estas tareas rutinarias».
-Joseph Sterner, jefe de asistencia
Lo que hemos aprendido al crear nuestras propias herramientas de IA
Siempre y cuando tengas claro que la IA no es tan sencilla como pulsar un botón y esperar resultados perfectos, puedes sacarle mucho partido. Puede que todavía no sustituyas a nadie, pero puedes aliviar su carga de trabajo y ampliar tus operaciones. Esto es especialmente cierto si pones en práctica algunas de las lecciones que hemos aprendido:
Aprende a crear y perfeccionar tus indicaciones para la IA
A menudo, la IA es tan buena como la calidad de las instrucciones que se le dan. Al desarrollar estas herramientas para Close, nos dimos cuenta de que cada instrucción debía ser clara y cumplir dos requisitos fundamentales:
- Orden: Al utilizar la IA para desarrollar herramientas, hay que tener claro el orden de los pasos a seguir. Por eso, define primero tu flujo de trabajo ideal. Si te equivocas en el orden, es posible que la herramienta no resulte tan útil cuando la integres con aplicaciones como Zendesk.
- Concrete: Sea muy claro respecto al resultado que necesita. Sterner afirmó que le indicaba explícitamente a la IA cuándo debía eliminar del código aquellas funciones «obsoletas» que ya no necesitaba. Cuanto más sencillo sea el código, menos posibilidades hay de que se produzcan errores.
Deja que los miembros de tu equipo den lo mejor de sí mismos allí donde se necesita la intervención humana
Nuestra herramienta de IA está lejos de ser un chatbot. Todavía se preocupa demasiado por complacer a la gente, y a veces genera información «ficticia» para rellenar los huecos en los que no tiene una buena respuesta.
Pero aún así podríamos superar estos retos aprovechando las ventajas de la IA. Haríamos que la IA analizara el contenido de los tickets de asistencia y los «clasificara» ordenándolos de más a menos urgentes. Haríamos que creara, aunque sin completarlos, borradores iniciales para las respuestas a las consultas.
Esto no sustituyó a nuestro equipo de asistencia. Les permitió actuar con mayor rapidez sin que ello afectara a la calidad del servicio que ofrecían.
También observamos otras limitaciones de la IA. Por ejemplo, la IA no podía acceder a las cuentas de los clientes ni ayudarles manualmente. Por lo tanto, nuestras funciones específicas de atención al cliente siguen necesitando la orientación y la supervisión de personas dedicadas a resolver los problemas de los clientes.
Crea un ciclo de retroalimentación positiva para perfeccionar tu solución de IA
Si no consigues crear un círculo virtuoso para tu solución de IA, es posible que te decepcione.
Si recuerdas el caso de los abogados que presentaron jurisprudencia «falsa» generada por ChatGPT, sabrás lo importante que es esto. Tu IA debe basarse en información auténtica, precisa y de tu propiedad.
Descubrimos que, en nuestras primeras versiones, la IA intentaba satisfacer a los clientes sin tener en cuenta los límites de nuestra base de conocimientos. Por ejemplo, si un cliente preguntaba por una función como «creación masiva de tareas» que en realidad no existía, la IA daba por hecho que dicha función existía y empezaba a ofrecer ayuda sobre cómo utilizarla.
¡Uy!
Gracias a nuestro ciclo de retroalimentación, cada miembro del equipo puntúa los borradores generados por la IA para que esta pueda «aprender» cómo está su rendimiento. En tan solo un mes, ya hemos notado que está mejorando notablemente. Recomendamos un enfoque de «confiar, pero verificar»: dejar que sean las personas quienes evalúen su rendimiento y entrenen a la IA con el tiempo.
Enseña a la IA cuáles son sus límites y cuándo debe decir «No lo sé»
Hemos descubierto que cuanto más limitamos nuestras herramientas de IA a nuestra base de conocimientos actual —que, por otra parte, siempre puede ampliarse y evolucionar—, mejor rinden. La IA genera menos contenido «fantasma» si sabe qué es lo que no puede responder.
Hemos creado una serie de reglas para indicarle a nuestra herramienta de IA: «Oye, no pasa nada si les dices a los clientes que no sabemos algo».
La esperanza es que esta mayor sofisticación y precisión permita crear algún día un chatbot que funcione correctamente. Aunque la IA no siempre pueda dar la respuesta correcta, al menos debería reconocerlo antes de ofrecer a los clientes algo que es obviamente incorrecto.
No «alquiles» tu IA: empieza a desarrollarla tú mismo
Si consideras que la IA es una herramienta que se puede «alquilar» o un botón al que pulsar, creemos que la estás enfocando mal.
Nuestro plan inicial era similar. Esperábamos encontrar una solución de software ya desarrollada que nos facilitara la gestión de todas las funciones que hemos mencionado anteriormente. Pero resultaba más barato—y mucho más fácil— aprender a crearla nosotros mismos. Al fin y al cabo, la IA también podía echarnos una mano en eso.
¿Qué conclusiones sacamos?
- Deja que la IA se encargue de lo que mejor sabe hacer. Puedes delegar algunas tareas a la IA. Si te dedicas a la atención al cliente, ¿era realmente tu sueño revisar interminables hojas de cálculo para extraer información sobre los clientes? ¿O es precisamente ese el tipo de tarea en la que destaca la IA, permitiéndote centrarte en lo que realmente te apasiona: satisfacer a los clientes?
- Deja el pensamiento creativo en manos de una persona. Los humanos deben revisar los borradores generados por la IA, verificar las respuestas de la IA y encargarse de la parte creativa. Si consigues combinar a un agente con experiencia con la capacidad de ampliación de la IA, obtendrás lo mejor de ambos mundos: un toque humano, incluso cuando esa persona cuente con el respaldo de las nuevas funciones de la IA.
- Convierte la IA en un asistente. Deja que la IA se encargue del trabajo pesado: analizar las consultas de los clientes, organizarlas y priorizarlas según su urgencia. Esto te reportará un beneficio «inmediato», ya que te liberará de las tareas manuales. (Pregúntale a Joseph.)
La IA no viene a quitarte el trabajo, sino a facilitarlo
Close ahora, la IA no está sustituyendo a nadie en Close .
Esto permite que el personal de atención al cliente sea más eficiente, pero solo lo utilizamos para ayudar a nuestro equipo a mejorar la experiencia general del cliente. De este modo, se crean ciclos de retroalimentación positiva que nos permiten responder a más consultas de los clientes o mejorar la calidad de nuestra base de datos de conocimientos.
¿La clave? Dominar la IA es más importante que encontrar la solución de IA «perfecta», que no existe.
Desde que utilizamos la IA para crear soluciones de IA, hemos ampliado nuestra capacidad para ajustar, perfeccionar y ampliar nuestros procesos. Esperamos que esto dé sus frutos a largo plazo. Nuestra IA está mejorando, se comporta cada vez más como un chatbot de alta calidad y, con el tiempo, requiere menos intervención humana.
¿Y si esas herramientas son mejores que las costosas y genéricas que utiliza tu competencia? Ahí está el punto óptimo.
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