Cómo empezar con la IA en la gestión de servicios
La oportunidad para los equipos técnicos y los usuarios finales en resolver las incidencias de forma eficaz, rápida y a menor coste.
Este libro blanco le muestra
- Casos de uso típicos
- Ventajas que se derivan de la IA
- Cómo puede empezar en su empresa
¿Qué significa la IA para la gestión de servicios?
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de servicios es un tema candente desde hace varios años. Sin embargo, con la aparición de las tecnologías de IA generativa, el uso de la IA tiene el potencial de revolucionar el trabajo de los servicios de asistencia independientemente de su tamaño o sector, especialmente en áreas en las que la interacción persona-ordenador y la comprensión del lenguaje natural son fundamentales.
En el contexto de la gestión de servicios, la IA puede ayudar directamente a los usuarios finales o a los equipos de asistencia a trabajar de forma más eficiente.
Cuando nos reunimos con distintos equipos de TI y service desk, siempre se enfrentan a problemas similares:
- La carga de trabajo del soporte de TI es cada vez mayor.
- Aumento de la complejidad tecnológica e interacciones.
- La infraestructura y el número de servicios aumentan, al igual que las dependencias con terceros.
El trabajo del service desk se basa en gran medida en la comunicación, y los años de automatización no han cambiado mucho las cosas. Según Gartner, más del 80% de todas las solicitudes y tickets siguen siendo gestionados «manualmente» por agentes. Según nuestra experiencia en distintos mercados europeos, el 40% de estas solicitudes se gestionan a través de canales más intensivos en mano de obra, como llamadas telefónicas y correos electrónicos.
A medida que los equipos de atención al cliente se enfrentan a cargas de trabajo cada vez mayores, infraestructuras de TI cada vez más complejas y servicios digitales, la necesidad de asistencia inteligente y automatización es cada vez mayor. La gestión de servicios, un área tradicionalmente dependiente de procesos reactivos y manuales, ha alcanzado madurez operativa para introducir innovaciones:
83%
de los tickets se siguen procesando manualmente
25%
Aumento del coste de tramitación de los tickets entre 2019 y 2023
$20
Coste medio por ticket tramitado por agente
¿Por qué ahora?
La IA existe desde hace tiempo. Éramos conscientes de sus posibilidades incluso en el siglo pasado, pero el éxito no era tan grande como ahora.
- Como las herramientas actuales almacenan cada vez más información, disponemos de una gran cantidad de datos de los que podemos extraer conclusiones fácilmente. Además, como muchas aplicaciones están basadas en la nube, es más fácil que nunca recopilar datos sobre cualquier cosa.
- Nuestras capacidades informáticas han aumentado enormemente: las CPU son cada vez más rápidas cada año, lo que significa que la potencia de cálculo está a un nivel completamente diferente que en el pasado.
- La investigación en este campo ha aumentado, lo que significa que se han desarrollado mejores algoritmos para distintas áreas. A medida que la tecnología, la potencia de cálculo y el conjunto de datos han ido mejorando con el tiempo, la importancia y la eficacia de la IA también han aumentado.
Ahora es el momento utilizar todos estos recursos para impulsar la productividad y la experiencia de los usuarios a través de servicios disponibles y proactivos en todos los sectores.
3 casos típicos de uso de la IA en la gestión de servicios
Automatización de chat/correo electrónico
El uso de la inteligencia artificial para automatizar las respuestas puede aumentar rápidamente la eficiencia y liberar recursos para tareas complejas. En el mejor de los casos, la IA puede mantener un alto nivel de satisfacción del usuario generando respuestas precisas, contextuales y personalizadas. Al centrarse inicialmente en la automatización del chat/correo electrónico, las organizaciones pueden aumentar rápidamente la eficiencia operativa, obtener información inmediata sobre el impacto de la IA y sentar las bases para los siguientes pasos en su viaje hacia la IA en la gestión de servicios.
Service desk asistido por IA
Una mayor integración de la IA en el trabajo de los agentes del service desk puede aumentar la productividad, incluso para los problemas más complejos, sin comprometer la calidad del servicio para el usuario final. En la práctica, esto significa dotar a los agentes de herramientas que agilicen la gestión de los tickets, como la categorización inteligente, las sugerencias y los resúmenes, todo contribuyendo en reducir la carga de trabajo manual sin restar en calidad.
Asistencia de IA para usuarios finales
Las opciones de autoservicio inteligente pueden reducir la dependencia de las interacciones manuales con los agentes para las solicitudes rutinarias. Partiendo de la base de integrar la IA para aumentar la eficiencia de los agentes, ampliar las ventajas de la IA directamente a los usuarios finales es otro caso de uso en el camino hacia la IA. Esto no sólo responde a la creciente complejidad y volumen de las solicitudes de servicio, sino también a la preferencia cada vez mayor de los usuarios por soluciones de autoservicio. La introducción de herramientas basadas en IA para los usuarios finales es un paso crucial para transformar la gestión de servicios en un ecosistema más autónomo y fácil de usar.
¿Cómo puede utilizar la IA en su servicio de atención al cliente?
Introducir la IA en un ecosistema de gestión de servicios es un proceso estratégico basado en un análisis y una planificación minuciosa. El proceso comienza con la comprensión de los requisitos actuales de la gestión de servicios y la identificación de la mejor manera de utilizar la IA para cumplirlos. Estos son los pasos clave que vemos en exitosas implementaciones de IA:
Paso 1: Analice sus procesos actuales
La clave del éxito con la IA es encontrar un área en la que aporte el mayor beneficio empresarial en el menor tiempo posible y perturbe lo menos posible las operaciones en curso. No es necesario transformar todo el servicio de atención al cliente en una sola vez; es mucho mejor empezar con quick-wins progresivos.
Para ello, hay que trazar un mapa de los procesos de asistencia y el ciclo de vida de los casos actuales e identificar dónde se encuentran los mayores cuellos de botella y los puntos débiles. En nuestra opinión, la mayoría de los ciclos de vida de los casos constan de cinco fases principales:
- Ticket creado: El usuario tiene un problema que no puede resolver por si mismo y, por lo tanto, envía un ticket al servicio de asistencia.
- Clasificar y reenviar: El ticket se clasifica en función del tipo de problema y se reenvía a un agente apropiado para su procesamiento.
- Investigar: El agente investiga el ticket buscando una solución en la base de conocimientos, pidiendo más información al usuario o reenviando el ticket a un especialista.
- Transmitir: El agente comunica la solución al usuario, ya sea por teléfono, correo electrónico u otro canal. Esto puede dar lugar a nuevas rondas de investigación y comunicación.
- Documentar: El ticket se cierra y la solución se documenta y se añade a la base de datos de conocimientos.
También es importante analizar el tipo de datos que se recopila durante el ciclo. Comprender los datos es clave. En primer lugar, permite "entrenar" la solución de AI con datos de alta calidad, relevantes y equilibrados para poder ofrecer respuestas útiles. Analizar los datos le ayudará también a planificar los recursos tecnologicos de almacenamiento y procesamiento y además trabajar la privacidad de los mismos. También le ayudará a identificar las características más importantes para el modelo de IA, mejorando su precisión y eficacia.
Paso 2: Identificar los cuellos de botella y puntos débiles
En algún punto del ciclo de vida de un ticket, hay cuellos de botella que ralentizan el trabajo de los agentes y frustran a los usuarios. En una organización típica, los cuellos de botella son:
- Los tickets esperan en una cola su clasificación, lo que ralentiza el tiempo hasta que se asigna un agente adecuado.
- A los agentes se les asignan demasiados tickets al día, lo que provoca estrés, retrasa la resolución de problemas afectando la calidad de la comunicación entre agente y usuario.
- Los agentes pasan mucho tiempo escribiendo correos electrónicos a los usuarios, ya sea pidiendo aclaraciones u ofreciendo soluciones. Encontrar el lenguaje adecuado para usuarios no técnicos también puede ralentizar a los agentes.
- El tiempo dedicado a documentar las soluciones de los tickets impide a los agentes resolver los problemas de los usuarios. Aunque esto es necesario para la base de conocimientos, puede repercutir en la experiencia del usuario.
Identificar estos cuellos de botella en su propio servicio de atención le dará buena idea en dónde centrar la implantación inicial de la IA. Estos cuellos de botella pueden identificarse examinando informes y entrevistando a los agentes recopilando datos cualitativos. Hablar con los agentes también puede ayudar a asegurar que la IA no pondrá en peligro el trabajo de los agentes, sino que les ayudará a trabajar de forma más inteligente.
Paso 3: Seleccionar un caso de uso inicial para un proyecto piloto de IA
De los cuellos de botella que haya identificado, seleccione un área en la que crea que la introducción de la IA aportará el mayor beneficio con la menor interrupción de las operaciones de asistencia. Esta será el primer « quick win » para demostrar el valor de la IA en su organización. También permite la adopción de nuevas tecnologías por parte de los agentes de forma paulatina y acostumbrar a los agentes a tener un asistente digital.
El área que elija dependerá de su organización, pero hemos descubierto que el correo electrónico puede ser un buen punto de partida. En primer lugar, los beneficios son elevados: según nuestra experiencia, alrededor del 40% de los tickets procesados manualmente implican un uso del correo electrónico que consume mucho tiempo, por lo que un asistente de IA puede aportar mejoras de eficiencia muy rápidamente.
Paso 4: Repetir y mejorar
Evolucione y mejore en función de las métricas y rendimiento que las herramientas proporcionan. Los comentarios de los usuarios y la evolución de las necesidades del negocio son también claves a la hora de seguir introduciendo más IA en su organización. Integre nuevos casos de uso y optimizaciones para maximizar el valor de la IA siempre garantizando la mejora continua.
La introducción progresiva de la IA en los servicios de asistencia permite aumentar rápidamente la eficiencia y la productividad sin abrumar a los agentes con nuevas funciones.