Un mundo completamente nuevo: las nuevas e interesantes funciones que la IA está creando en la atención al cliente

A medida que el espacio de servicio al cliente encuentra nuevas y emocionantes formas de trabajar con la IA, los roles, responsabilidades y trayectorias profesionales que conforman los equipos de soporte están cambiando.

En Intercom, creemos firmemente que la IA convertirá el servicio al cliente en una carrera más satisfactoria, impactante y llena de oportunidades. A medida que nuestro robot de IA, Fin, comienza a manejar más consultas repetitivas que llenan el día de nuestro equipo, nuestros representantes de CS tienen más tiempo para concentrarse en problemas complejos de los clientes. Esto les permite aplicar y desarrollar sus habilidades para resolver problemas y construir relaciones, convirtiéndose en expertos en la materia a quienes nuestros clientes pueden consultar cuando lo necesiten.

"Muchos puestos futuros de servicio al cliente se centrarán en maximizar la asociación entre humanos e IA, lo que significa que el servicio al cliente ya no será un paso hacia una carrera diferente, sino una de las carreras más emocionantes que existen".

No solo eso, sino que ya estamos comenzando a ver surgir una categoría completamente nueva de roles y responsabilidades en torno a la IA en el servicio al cliente, con un enfoque en garantizar que las herramientas de IA de los equipos funcionen de la manera más efectiva posible junto con los equipos de soporte, y ofreciendo ofrecer a cada cliente la mejor experiencia posible.

En resumen, muchos roles futuros de servicio al cliente trabajarán juntos para maximizar la asociación entre humanos e IA, lo que significa que el servicio al cliente ya no será un paso hacia una carrera diferente, sino una de las carreras más emocionantes que existen. Estos son solo algunos de los nuevos roles que ya están surgiendo a medida que el servicio al cliente adopta la IA.

Gerente de Conocimiento

Como dice el viejo refrán, un bot de IA es tan bueno como el contenido que le proporcionas. El contenido de soporte de alta calidad es fundamental para el éxito de un bot de IA, por lo que priorizar la gestión de su base de conocimientos es imprescindible en un mundo en el que la IA es lo primero.

Los equipos de soporte están en una posición ideal para detectar brechas, identificar imprecisiones y mejorar el flujo de su contenido de soporte. La gestión del conocimiento dentro de un equipo de soporte no es nueva, pero tradicionalmente ha estado dispersa en todo el equipo (sin un propietario específico y con pocos procesos concretos) y dependía en gran medida del conocimiento institucional transmitido de un compañero de equipo a otro.

Estas son solo algunas de las responsabilidades que estarán asociadas con el puesto:

• Creación de contenido: llenar cualquier vacío identificado en el contenido de soporte, mantener actualizados los artículos existentes y crear contenido nuevo junto con lanzamientos de productos o lanzamientos de funciones.
• Gestión del centro de ayuda: monitorear la precisión del contenido en todo el centro de ayuda, marcar los artículos que deben actualizarse, reemplazarse o eliminarse y prestar atención a la cantidad de vistas que recibe cada contenido para evaluar su valor.
• Análisis de la conversación: evaluar si el contenido que proporciona el robot de IA realmente responde a la pregunta que hace el cliente y si se requieren actualizaciones en la base de conocimientos.
• Análisis de rendimiento del bot: vincular el rendimiento del bot con posibles mejoras de contenido para satisfacer mejor las necesidades de los clientes.

Aunque un administrador del conocimiento será el coordinador dedicado de los esfuerzos de gestión del conocimiento en toda la empresa, la gestión del conocimiento debería estar, y a menudo ya está, dentro del ámbito de competencia de todos los miembros del equipo de soporte. Si su equipo de soporte es pequeño y no está en condiciones de contratar a un administrador de conocimientos dedicado, hay pequeños pasos que puede tomar para comenzar a desarrollar la función de gestión de conocimientos dentro de su equipo existente y prepararse para un mundo de IA. soporte asistido:

1. Trabaje con su equipo para identificar las preguntas que necesita que su robot de IA pueda responder y asegúrese de que el contenido que respalda esas respuestas esté actualizado, sea preciso y fácil de entender. Puede empezar poco a poco centrándose en las 10 preguntas frecuentes principales.
2. Anime a los representantes de soporte a realizar un seguimiento de las preguntas que su robot de IA no pudo responder o que con frecuencia resultan en que los clientes soliciten hablar con un representante humano. ¿Una simple actualización de contenido resolvería el problema?
3. ¿Hay miembros de su equipo de soporte que sean particularmente hábiles o que muestren interés en crear contenido? Permítales dedicar un par de horas cada semana para abordar las brechas y oportunidades que el resto del equipo ha señalado.
   ¡Aprende sobre la marcha! Supervise los resultados de su trabajo y continúe actualizando y agregando contenido de soporte según sea necesario.

Después de décadas del mismo estilo de atención al cliente, donde un cliente hace una pregunta y un representante de soporte la responde, este nuevo enfoque requerirá un ligero cambio cultural. Pero creemos que mejorará la experiencia tanto de su equipo como de sus clientes, maximizando el conocimiento de sus representantes de soporte para beneficiar al cliente más que nunca. Idealmente, la primera vez que responda una pregunta sea la última, ya que su robot de IA podrá responder la misma pregunta cada vez que se la vuelva a hacer en el futuro.

"Cuando tienes dificultades con una bandeja de entrada desbordada, es fácil ver las conversaciones como elementos de una lista de verificación que deben marcarse... pero la realidad es que las conversaciones con los clientes son sólo un paso en el recorrido más amplio del cliente".

Estamos permitiendo este mismo cambio cultural en el equipo de soporte de Intercom utilizando nuestra función Fragmentos. Los fragmentos permiten a nuestro equipo agregar rápidamente contenido específico para nuestro bot de IA que mejora la calidad y cobertura de sus respuestas, pero no está disponible en su contenido de soporte público. Alienta a nuestro equipo de soporte a pensar en el recorrido del cliente y los desafíos que pueden encontrar en el camino, y les permite adelantarse a esos desafíos con contenido de soporte útil y de alta calidad.

Encuentre más consejos sobre cómo optimizar su base de conocimientos para un bot de IA

Diseñador de conversaciones

Cuando tiene problemas con una bandeja de entrada desbordada, es fácil ver las conversaciones como elementos de una lista de verificación que debe marcar: el cliente hace una pregunta, su equipo la responde y listo. Pero la realidad es que las conversaciones con los clientes son sólo un paso en el recorrido más amplio del cliente.

Ahí es donde entra en juego un diseñador de conversaciones: su función es optimizar la experiencia de soporte de extremo a extremo para sus clientes, abarcando bots, automatización y servicio al cliente humano, y encontrar los obstáculos para una atención al cliente perfecta. El surgimiento de este rol indica una conexión cada vez mayor entre la atención al cliente y el éxito del cliente. Centrarse en el recorrido del cliente fomenta un enfoque más holístico y proactivo de la experiencia del cliente, a diferencia del tipo de atención al cliente más tradicional y reactiva.

Estas son solo algunas de las responsabilidades que estarán asociadas con el puesto:

• Mapeo de UX: para que el recorrido del cliente sea realmente fluido, la experiencia del usuario debe ser fluida e intuitiva.
• Recopilar e interpretar los comentarios de los clientes: los diseñadores de conversaciones se basarán en toda la información que puedan recopilar sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes (ya sea que provenga de encuestas de clientes, conversaciones, métricas de uso o cualquier otra fuente) para mejorar la experiencia del cliente.
• Resolución de problemas: una vez que haya identificado los obstáculos que enfrentan los clientes en su recorrido, se necesitan habilidades de resolución de problemas para encontrar una manera de sortearlos.
• Creación de flujo de trabajo: descubrir la mejor manera de llevar a un cliente por el camino que resolverá su consulta. Esto requiere un conocimiento profundo de la experiencia del usuario, los procesos de la empresa y las capacidades de su plataforma de soporte.

Cómo puede comenzar a fomentar esta función dentro de su equipo actual:

1. Nomine compañeros de equipo de soporte para detectar áreas donde su robot de IA está perdiendo oportunidades para ayudar de manera proactiva a sus clientes a utilizar su producto de manera más efectiva. Por ejemplo, ¿su bot le está diciendo a su cliente que una determinada característica es insuficiente para sus necesidades sin sugerirle una alternativa?
2. Identifique oportunidades para implementar flujos de trabajo que reduzcan aún más la carga de trabajo del equipo. Si un cliente solicita un reembolso, en lugar de proporcionar un artículo con instrucciones, configure un flujo de trabajo automatizado que le permita enviar una solicitud allí mismo, en el chat.
3. Anime a su equipo a tomar nota de cualquier patrón en la actividad del cliente y sugiera formas en que la automatización y la inteligencia artificial podrían mejorar la experiencia.
4. Si hay alguien en su equipo que esté particularmente interesado en esta área, nomínelo para que se convierta en un experto en su herramienta de inteligencia artificial y sus capacidades. Los robots de IA todavía son increíblemente nuevos y constantemente se agregan nuevas características y capacidades. Manténgase actualizado con lo que su bot puede hacer para que sus clientes puedan ver los beneficios lo antes posible.

En Intercom, acabamos de contratar a un diseñador de conversaciones, Fred Walton, para gestionar la experiencia de nuestros clientes de un extremo a otro. Aquí está su opinión sobre el desarrollo de funciones de servicio al cliente:

Analista de conversación

La maravilla de los robots de IA es su capacidad de conversar de forma humana y natural. Nuestra investigación de usuarios muestra que los robots de IA ya están superando las expectativas de los clientes, particularmente en comparación con sus forzados predecesores robóticos.

Y esa no es la única forma en que la IA puede ayudarle a impulsar mejoras empresariales. Al utilizar la IA para analizar las conversaciones con los clientes, puede obtener información detallada sobre las frases, los tonos y la terminología matizada de los productos que surgen en las conversaciones cotidianas con los clientes. Pero cuando se trata de interpretar estos conocimientos, identificar posibles mejoras e impulsar cambios en todo el equipo de soporte y en toda la empresa, necesitará un analista de conversación.

"Al utilizar el análisis impulsado por IA, los analistas de conversaciones pueden extraer comentarios clave de los clientes que afectarán a todos los equipos de su empresa"

A diferencia del diseñador de conversaciones, que adopta una visión holística de todo el recorrido del cliente, el analista de conversaciones se centra en cómo su herramienta de inteligencia artificial interpreta lo que dicen sus clientes y cómo se podrían mejorar sus respuestas. Al utilizar análisis impulsados ​​por IA, los analistas de conversaciones pueden extraer comentarios clave de los clientes que afectarán a todos los equipos de su empresa.

Estas son solo algunas de las responsabilidades que estarán asociadas con el puesto:

• Análisis de datos: los analistas de conversaciones deben ir más allá de los números para interpretar lo que quieren decir y obtener información valiosa sobre la forma en que los clientes transmiten sus problemas y las respuestas que necesitan para resolverlos.
• Comprensión del procesamiento del lenguaje natural (PLN): el PNL está en el corazón de los grandes modelos de lenguaje (LLM). Para comprender la forma en que un robot de IA responderá una pregunta, los analistas de conversación deben desarrollar una comprensión profunda de la forma en que combinan esas respuestas.
• Informes: los conocimientos recopilados por un analista de conversación son invaluables, no solo para el equipo de soporte, sino también para los equipos de toda la empresa, ya que informan las decisiones sobre productos, marketing, ventas y más. Informar estos hallazgos de una manera clara y práctica es una habilidad clave para un analista de conversación.
• Colaboración entre equipos: un analista de conversación debe poder trabajar de manera regular y efectiva con equipos de toda la empresa, para garantizar que la comunicación permanezca abierta y se implementen mejoras clave.

Cómo puede comenzar a fomentar esta función dentro de su equipo actual:

1. Dedique algo de tiempo cada semana para que su equipo comparta problemas o patrones interesantes que hayan notado en las conversaciones con sus clientes y para discutir ideas y puntos de acción de los informes del bot de IA.
2. Algunas personas están más orientadas al análisis e interpretación de datos que otras. Si hay miembros de su equipo que tienen interés en este aspecto de la atención al cliente, analizar las conversaciones del robot de IA podría ser una oportunidad interesante para ampliar su función. Permita que estos compañeros de equipo se tomen el tiempo necesario para comenzar a analizar una pequeña muestra de conversaciones de robots de IA y aporten sus opiniones sobre las mejoras que se podrían realizar.

Ingeniero rápido/Ingeniero de formulación de problemas

A todos nos ha sorprendido la capacidad de ChatGPT para comprender lo que preguntamos, sin importar cuán torpemente podamos formular nuestra pregunta. Los robots de IA pueden brindar esa experiencia sorprendente desde el primer momento, pero cuando se trata de consultas de clientes específicas de la empresa, es importante asegurarse de que su chatbot funcione con los más altos estándares. Ahí es donde entra en juego un ingeniero puntual o un ingeniero de formulación de problemas.

Ingeniero rápido

Calificada como una "habilidad sorprendentemente de alto apalancamiento" por el fundador de OpenAI, Sam Altman, la ingeniería rápida implica obtener una comprensión profunda de la forma en que un robot de IA responde preguntas, creando mensajes optimizados y refinando las respuestas del bot para lograr los mejores resultados. Básicamente, formulan preguntas estratégicas para producir resultados óptimos y luego utilizan esas plantillas para informar respuestas futuras.

En el mundo del servicio al cliente, esto significa entrenar al robot para que brinde la respuesta correcta cada vez, teniendo en cuenta la terminología específica de su empresa y la forma en que sus clientes expresan sus consultas para brindar una respuesta útil y tal vez incluso alguna información de seguimiento. .

Algunos dicen que el papel de la ingeniería rápida no durará mucho: a medida que los futuros modelos de IA se entrenen con indicaciones optimizadas, estas funciones pueden volverse obsoletas o, como lo expresó The Guardian: “En el mercado laboral más amplio, la ingeniería rápida probablemente irá por el camino correcto”. forma de gestión de hojas de cálculo u optimización de motores de búsqueda: una habilidad demandada en una variedad de roles y apreciada por los gerentes de contratación como otra pluma en el sombrero de su CV”.

Ingeniero de Formulación de Problemas

Mientras que la ingeniería rápida se centra en el funcionamiento de una herramienta de IA en particular y en cómo se puede manipularla para producir los mejores resultados, la ingeniería de formulación de problemas aborda áreas problemáticas más amplias que existen para sus clientes.

Esta función implica identificar y comprender áreas problemáticas, analizarlas y definir su enfoque, alcance y límites. Desarrollar una comprensión profunda del dominio del problema hace que el proceso de ajuste del bot sea más efectivo y, en última instancia, ofrece una mejor experiencia al cliente. Los bots capacitados por un ingeniero de formulación de problemas para comprender en profundidad el problema que experimenta un cliente serán activos extremadamente valiosos para su negocio: pueden sugerir no solo soluciones a corto plazo para ese problema inmediato, sino también mejoras relacionadas que podrían mejorar su experiencia dentro. tu producto.

Estas son solo algunas de las responsabilidades que se asociarán con estos roles:

• Comprender su herramienta de inteligencia artificial: las herramientas de inteligencia artificial responderán a las indicaciones de diferentes maneras, según el LLM que las impulse y el contenido fuente del que se basan. Establecer las indicaciones más adecuadas requiere un conocimiento profundo de la herramienta de inteligencia artificial que está utilizando y la forma en que responde a las consultas de sus clientes.
• Comprender los problemas más urgentes de sus clientes y cómo los comunican: su equipo de soporte tendrá un conocimiento profundo de las áreas problemáticas más comunes y la forma en que los clientes expresan sus consultas. Como ingeniero de formulación de sugerencias/problemas, debe encontrar una manera de transferir esta experiencia al robot de IA.
• Probar y optimizar: la experimentación será una parte importante de esta función a medida que pruebe un enfoque, monitoree los comentarios de los clientes y modifique para optimizar la formulación del problema o del mensaje.
• Investigación de usuarios: la investigación de usuarios cuantitativa y cualitativa informará la experimentación mencionada anteriormente y orientará las pruebas que elija realizar.

Cómo puede comenzar a fomentar esta función dentro de su equipo actual:

1. Anime a su equipo no solo a utilizar su herramienta de inteligencia artificial, sino a obtener una comprensión integral de cómo funciona, cómo procesa su contenido de soporte y cómo interpreta las preguntas que le hacen.
2. Pídale a su equipo que observe cualquier caso en el que los clientes no obtengan las respuestas que necesitan y marque cualquier patrón que pueda resolverse mediante algún ajuste de bot.
3. Hay muchas oportunidades de desarrollo y aprendizaje rápido de ingeniería en línea disponibles de empresas como Coursera y Udemy. Si algún compañero de equipo está interesado en el área y su empresa tiene un presupuesto de aprendizaje y desarrollo, busque más a fondo estas oportunidades para mejorar sus habilidades.

Estratega de diseño de soporte

Esta función implica tener una visión general de toda la experiencia de soporte y decidir dónde encajan mejor la IA y los humanos en cada etapa del recorrido del cliente.

Si eres un líder de apoyo, probablemente estés pensando: "Ya estoy haciendo eso", y tienes toda la razón. Es probable que este trabajo caiga dentro del mandato del líder de soporte durante algún tiempo, pero una vez que la IA sea el estándar de la industria, las empresas se diferenciarán por la fluidez de la prestación de sus servicios, coordinada por una asociación óptima entre humanos e IA. Es entonces cuando surge la necesidad de un estratega de diseño de soporte dedicado.

Estas son solo algunas de las responsabilidades que estarán asociadas con el puesto:

1. Análisis y mejora de procesos: a medida que los robots de IA se integran completamente con los equipos de soporte, los estrategas de diseño de soporte deben monitorear, actualizar y revisar constantemente los procesos heredados para cumplir con las crecientes expectativas de los clientes.
2. Estrategia y planificación: planificar con anticipación puede parecer una tarea abrumadora a medida que la IA transforma el mundo del trabajo, pero a medida que los equipos de soporte se acostumbran a trabajar junto con la IA, el estratega de diseño de soporte descubrirá qué funciona, qué no y qué objetivos debe alcanzar el equipo. esforzarse por alcanzar.
3. Gestión de recursos: crear la estrategia óptima de apoyo humano-IA requiere el equilibrio adecuado de recursos; es decir, tiempo, miembros del equipo, herramientas y presupuesto.
4. Colaboración con otras funciones clave, como el diseñador de conversaciones: el estratega de diseño de soporte necesitará conocimientos de todo el equipo de soporte para crear una estrategia de soporte verdaderamente holística.

El mejor primer paso que puede dar para desarrollar una estrategia integral de diseño de soporte es aprender todo lo posible de su equipo mientras los guía a través de esta enorme transición.

Cómo puede comenzar a fomentar esta función dentro de su equipo actual:

1. Incluya al equipo en las decisiones que se toman sobre sus funciones y tómese el tiempo para analizar las actualizaciones, los cambios y los experimentos en su totalidad.
2. Tranquilice a los miembros del equipo que se preocupan por la seguridad de sus funciones reconociendo sus inquietudes y, al mismo tiempo, entusiasmándolos con las nuevas oportunidades profesionales y de mejora de habilidades que brindará la IA.
3. Mantenga las líneas de comunicación abiertas y anime a su equipo a brindar comentarios honestos sobre cómo se sienten y cómo su trabajo diario se ve afectado por la introducción de la IA en el equipo. Si algo no funciona, no tenga miedo de cambiarlo: habrá mucha experimentación a medida que la IA se incorpore a más y más procesos.
4. Agradecemos sugerencias sobre todos los aspectos del trabajo de su equipo, desde mejorar la eficiencia del flujo de trabajo hasta la automatización de los procesos del equipo.
5. Piense en cómo se medirá el desempeño de su equipo en el mundo del soporte humano-IA. Con un robot de IA que maneja las consultas repetitivas que solían ocupar gran parte de su tiempo, pueden centrar su atención en trabajos más impactantes y pasar más tiempo fuera de la bandeja de entrada. ¿Cómo se reflejará esto en sus metas, objetivos profesionales y evaluaciones de desempeño?

El futuro de las carreras en servicio al cliente es más brillante que nunca y los roles que hemos discutido aquí son solo el comienzo. Nos entusiasma ver que los roles de servicio al cliente se vuelven cada vez más deseables a medida que la IA cambia la naturaleza del trabajo en el espacio de servicio al cliente y más allá.

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