Gracias a la IA multimodal, junto con la gestión dinámica de casos, las empresas pueden mejorar significativamente el tiempo de respuesta y la experiencia para el cliente.
Hoy las consultas de los clientes pueden adquirir diferentes formas: una reclamación escrita a la aseguradora que puede ir acompañada de una imagen del siniestro, o una llamada telefónica tras la que puede enviarse un vídeo del producto defectuoso. Estas peticiones multimodales cada vez son más comunes, sobre todo, en sectores como el comercio electrónico y los seguros.
Los sistemas tradicionales de gestión de casos luchan por integrarse y procesar datos diferentes, generando largos tiempos de respuesta y alimentando la frustración del cliente. El tiempo de resolución aumenta y la satisfacción del cliente cae, impactando tanto en la reputación como en los ingresos.
Para abordar estos desafíos, las organizaciones necesitan un sistema dinámico de gestión de casos que se integre con la IA agéntica, la IA generativa (GenAI) o IA multimodal. Este sistema puede ayudarles a entender, orquestar y procesar esta variedad de interacciones con el cliente.
La gestión dinámica de casos ofrece flujos de trabajo flexibles que responden a muchos de los giros y vueltas que se producen durante la resolución de peticiones del cliente. Mientras, los grandes modelos de lenguaje multimodales (LLMs) procesan los textos, los correos electrónicos, la voz, las imágenes y los vídeos de las peticiones de cliente; este enfoque permite la adaptabilidad en tiempo real a los escenarios específicos de los clientes, garantizando a las organizaciones que respondan de forma rápida y efectiva.
Encuentra a los clientes donde estén
A continuación, algunas de las prestaciones que las organizaciones pueden obtener de la combinación de la IA multimodal y la gestión dinámica de casos:
- Gestionar las peticiones de los clientes en cualquier formato. A medida que los clientes envían consultas por correo electrónico, llamadas de teléfono o notas de voz, las empresas necesitan sistemas inteligentes que pueden entender y responder a todos estos formatos.
Ejemplo: Un cliente hace una llamada sobre un producto que se ha roto después de utilizarlo varias veces y después envía un correo con una foto. Al combinar la IA agéntica y la IA multimodal, una empresa puede confirmar la consulta (¿El producto está bajo garantía? ¿Es habitual esta consulta? ¿El cliente tiene un historial de reclamaciones dudosas?) Si es apropiado, puede iniciar un proceso de devolución y reemplazo sin requerir que el cliente interactúe con múltiples agentes. Esto reduce la frustración, mejora las puntuaciones de satisfacción del cliente y ayuda a retenerlos.
- Adaptarse rápidamente cuando las peticiones no se pueden resolver utilizando los procesos existentes. No todas las peticiones se pueden gestionar por un flujo de trabajo predefinido. Cuando eso ocurre, las empresas deben responder sin demora.
Ejemplo: Un técnico de campo sube un vídeo sobre el mal funcionamiento de un dispositivo. Si el proceso estándar de reparación no soluciona el problema, el sistema necesita ser lo suficientemente inteligente para crear una nueva tarea y derivarla al equipo adecuado sin esperar la intervención manual. La IA generativa, o GenAI, y la IA agéntica se integran para ayudar al técnico a crear de forma rápida y efectiva la nueva tarea y asegurarse de que llegue a donde se necesite.
- Dejar que la situación dé forma al flujo de trabajo. En vez de canalizar la petición mediante un proceso rígido, los sistemas TI inteligentes deberán dejar que los detalles de la situación guíen los próximos pasos.
Ejemplo: Una reclamación de una aseguradora procedente de un cliente de valor se procesa con fotos y una explicación por nota de voz. Dado que es un cliente a largo plazo, la petición debería priorizarse, impulsando un proceso de aprobación más rápido y personalizado. El cliente se siente valorado y el riesgo para la aseguradora se mantiene bajo.
- Mejorar continuamente en función de los casos del mundo real. Por muy bien que las empresas planifiquen, siempre ocurren casos extraordinarios de los que las empresas deben aprender. Cuando se gestionan correctamente, la capacidad de la IA para aprender de estos casos es una de sus mayores fortalezas. Los LLMs pueden ser continuamente ajustados para gestionar mejor estos casos en el futuro. Esto crea un modelo de empresa flexible, en el que los flujos de trabajo se afinan continuamente en base al feedback de los datos en tiempo real, mejorando la eficiencia global y la satisfacción del cliente. A medida que IA multimodal evoluciona, su integración con los flujos de trabajo impulsa una mayor innovación en la gestión del proceso de negocio.
Ejemplo: Varios clientes envían mensajes de texto, llaman y envían correos electrónicos sobre el mismo producto defectuoso, con adjuntos de imágenes y videos . El sistema debería marcar esto como un problema y alertar tanto al equipo de servicio al cliente como al de ingeniería de producto para que se puedan ajustar las políticas de devolución y garantía, hacer una comunicación a los clientes afectados y rediseñar el producto para solucionar el mal funcionamiento.
A pesar de que ya hay empresas que generan este tipo de respuesta, el problema es el tiempo y el esfuerzo humano requeridos para tales correcciones. Cuando se informa de un defecto, una ventana de 72 horas ya no es aceptable.
Anticipando con la IA multimodal y la gestión dinámica de caso
Gracias a la IA multimodal y a la gestión dinámica de casos, las organizaciones pueden transformar la forma en que escuchan, responden y evolucionan. Cuando los sistemas pueden entender a los clientes, el servicio puede ser más rápido, inteligente y humano. El futuro del servicio al cliente no es solo omnicanal sino también omnilingüe y omniformato.
