La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la manera en que los call centers y contact centers operan, transformando de forma significativa la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. Durante los últimos años, hemos sido testigos de la evolución acelerada en la adopción de IA dentro de estos entornos, lo que permite una personalización sin precedentes en las distintas interacciones con los clientes. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real ha ayudado en la optimización de la distribución de llamadas, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la satisfacción del usuario.
A su vez, la Inteligencia Artificial ha ayudado en la automatización de algunas de las tareas realizadas por humanos como la resolución de consultas frecuentes y el soporte técnico básico, permitiendo a los agentes humanos concentrarse en tareas más complejas. Esta combinación entre la IA y el talento humano está permitiendo una mayor planificación, optimizando la asignación de los agentes en función de la demanda y los perfiles de los consumidores.
Sin embargo, los contact centers todavía se están enfrentando a desafíos importantes, como son la integración de nuevas tecnologías, la gestión de grandes volúmenes de datos y la necesidad de mantener un equilibrio entre la automatización y la empatía humana. Pese a estos obstáculos, las tendencias actuales y futuras están ofreciendo soluciones prometedoras basadas en nuestras tecnologías y herramientas, desde asistentes virtuales cada vez más sofisticados, hasta la implementación de análisis predictivos que anticipan las necesidades del cliente.
Hoy hablamos con Fernando Asenjo, Co-Leader soluciones de IA Generativa en Allianz Technology, sobre el impacto que está teniendo la incorporación de la Inteligencia Artificial Generativa en los call centers.
Fernando desde su posición lidera proyectos globales de IA conversacional y generativa para eficientar los Contact Centers.
Se define como un apasionado por la tecnología y su impacto en los negocios, aporta su experiencia como traductor entre el negocio y las soluciones de IA que están redefiniendo el mercado.
También es docente en escuelas de negocio y empresas, donde comparte su experiencia sobre esta tecnología y la transformación digital, con el objetivo de ayudar a profesionales y a organizaciones, a aprovechar todo el potencial de estas tecnologías en su día a día.
¿Qué podrás escuchar en este podcast?
- La evolución de la Inteligencia Artificial en los Call Centers.
- La mejora de la personalización en las interacciones con los clientes a través de la IA.
- Los aspectos del servicio al cliente que pueden ser automatizados.
- La utilización de la IA para optimizar la distribución de llamadas y reducir los tiempos.
- Los principales obstáculos a los que se enfrentan los contact centers.
- La forma en que la IA puede mejorar la planificación de recursos y la asignación de agentes.
- Las tendencias más prometedoras en Inteligencia Artificial para los contact centers en los próximos años.
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[Transcripción del Podcast]
EC: Fernando es líder de soluciones de Inteligencia artificial Generativa en Alliance Technology dentro del equipo de Inteligencia Artificial Conversacional.
Actualmente, desde su posición, lidera proyectos globales de inteligencia artificial, conversacional y generativa para eficientar los contact center. Se define como un apasionado por la tecnología y su impacto en los negocios.
Aporta su experiencia como traductor entre negocios y las soluciones de inteligencia artificial que están redefiniendo el mercado. También es docente en escuelas de negocio y empresas donde comparte su experiencia sobre esta tecnología y la transformación digital, con el objetivo de ayudar a profesionales y a organizaciones a aprovechar todo el potencial de estas tecnologías en su día a día.
Fernando, muchísimas gracias por estar hoy con nosotros.
FA: Hola. Un placer estar aquí hoy y abordar este tema apasionante de la IA y la IA generativa en el contact center.
Así que gracias por la invitación.
EC: Fernando, nos conocimos hace ya años en proyectos relacionados con el uso de la Inteligencia Artificial aplicada a la voz de esa parte de Inteligencia Artificial Conversacional, y es un lujo contar la verdad hoy contigo para entender todo ese conocimiento que te has llevado durante años y que nos lo pongas en contexto.
¿Cómo está siendo la evolución de esta tecnología, tanto la conversacional como más la generativa, específicamente en la parte de los contact center?
Porque básicamente estamos ahora en un punto donde la Inteligencia Artificial ha aterrizado con fuerza en todos los sitios y me encantaría que nos contases en base a esa experiencia de estos años atrás, cómo ha sido esta evolución.
FA: Pues vamos a por ello.
Evidentemente, la adopción de IA en materia de los contact center ha ido pasando por distintas etapas hasta llegar a la IA generativa, es decir que la IA dentro de los contact center.
Yo creo que es un área dentro de la empresa que ya llevaba con ella bastante más tiempo que en otras.
Aparte se ve fuertemente impactada ya que principalmente en estos contact centers lo que se manejan es voz y texto. Evidentemente la IA generativa sabemos todos que es una poderosa herramienta del lenguaje y por tanto se ve fuertemente impactado.
Dicho esto, si te parece bien, yo lo dividiría en tres etapas hasta llegar a la IA generativa.
Tenemos una primera etapa inicial en un inicio que realmente hay cosas aquí que se siguen utilizando, no en esa etapa inicial, pues teníamos sistemas automatizados básicos, respuestas grabadas, los famosos hivers que al final lo que eran capaces de hacer eran reconocían palabras o números claves. A todos nos sonará este parque uno Parque dos y te dirigían las llamadas.
Además, en esta etapa sí que hemos estado viendo chatbots, para mi gusto sin inteligencia, basados en árboles de decisión bastante sencillos, algunos integrados con algo de RPA para automatización de procesos sencillos. Pero honestamente, a quien le gustaba interactuar con estos chatbots era un poco frustrante.
Y de hecho, si nos vamos a encuestas de consumidores de retailers solían salir como la última opción de punto de contacto o de canal de contacto entre la empresa y los usuarios. En cambio, ahora, si nos fijamos, interactuamos con chatbots prácticamente todos los días y ahora como tendencia, entonces está habiendo un cambio y yo creo que para bien.
Aquí las cosas que cubríamos eran casos de uso bastante sencillos, poco transaccionales, que apenas podían incluso responder preguntas frecuentes. ¿Por tanto, la experiencia de usuario era mejorable y esto fue lo que dio pie a la siguiente etapa, no? La siguiente etapa intermedia en la que hemos estado los últimos años, que son el gran avance del machine learning, del procesamiento de natural del lenguaje.
Aquí aparecieron chatbots y asistentes virtuales materializados en voicebot más sofisticados, donde aquí al final era pues puedes empezar a cambiar conversaciones mucho más humanas de diálogo abierto.
Cierto es que los diseños y los flujos de conversación siguen siendo bastante acotados, pero yo creo que fue un gran avance y gracias a esto empezamos a ver casos en empresas que tengan mayor valor, que tengan mayor volumen de llamadas, desde registro de incidencias, poder autenticar un usuario, responder las frecklehead questions, contar bot para gestionar el horario fuera de oficina y demás.
Entonces yo aquí sí que veo la ganancia, no en cuanto a productividad, en cuanto a bueno, hacer que la IA haga cosas por nosotros de forma más transaccional, más ordenada.
Además de esto, sí que he visto una gran mejora gracias al procesamiento natural del lenguaje de tener, digamos, estos datos, poder analizarlos y poder mejorar los modelos. Esto ha dado pie a que cada vez los bots sean mejores, y creo que es un punto muy importante.
No debemos olvidar que la IA y la IA conversacional es una tecnología de mantenimiento. Eso no va de web, no va de una app que la lanzas y se acabó.
Aquí tienes que revisar periódicamente las conversaciones cómo el usuario interactúa con nuestros asistentes para mejorarlos. Esto es un eje que a mí me parece que es súper importante a la hora de abordar estos proyectos. Dicho esto anterior, estas dos etapas vamos con la actual y lo que es presente y futuro, es que ha llegado la IA generativa y aunque hay mucho recorrido.
La IA conversacional daría pie a que muchas veces no necesitas ia generativa para hacer proyectos de contact center te vale la IA conversacional y es mucho más barato.
Pero es verdad que, claro, la IA generativa es un salto cualitativo muy, muy importante.
¿Por qué? Porque si decíamos antes que las soluciones y estos asistentes conversacionales eran flujos de conversación más estáticos, más definidos.
Claro, aquí la IA generativa lo rompe todo. Aprende de grandes volúmenes de datos, como sabemos, y genera respuestas en tiempo real de forma dinámica y puedes mantener conversaciones realmente humanas. Y ese es el gran salto. Aprende mucho mejor el contexto, aprende mucho mejor la intención del cliente y puede adaptar el tono de sus respuestas, y aparte que tiene memoria, se puede acordar de las conversaciones anteriores y esto es una hiper personalización espectacular.
Es por ello que al final, bueno, pues estamos viendo ese cambio de unos contact center que eran principalmente humanos que empezaron apoyándose por reglas más estáticas, podríamos decirlo, y ahora están siendo potenciados por una IA avanzada por la IA generativa, es decir, un dato que está buscando para comentarlo por aquí es de Gartner.
Yo soy más cauto, me acuerdo, pero dicen que para el 2025, pues quiero recordar que el 75% de las interacciones del servicio de contact center serán gestionadas por IA y por sistemas automatizados.
Veremos si llegamos ahí tan pronto, pero el tema es que el camino a recorrer es.
EC: Es este totalmente, de hecho, esto último que estabas contando aquí, ya metiéndonos en concreto en esta tecnología como la IA generativa, ya has comentado algún punto y has reseñado la parte de el potencial de la hiperpersonalización a la que puede llegar.
Y aquí me gustaría matizar si entrásemos un poquito más en detalle.
¿Cómo una generativa puede mejorar esta personalización en las interacciones con los clientes?
Me gustaría que hablases de las limitaciones, sobre todo las actuales.
FA: Al final, como decíamos, la IA generativa, ese nivel de personalización lo lleva porque es capaz de adaptar cada interacción al contexto y al perfil del cliente, es decir, es capaz de dirigirse al cliente por su nombre, recordar interacciones previas y ajustar el tono en función de las preferencias del usuario en el momento de la conversación.
Aparte que esto y esta tecnología puede consultar en tiempo real datos de CRM u otras bases y en base a esto te puede recomendar pues productos y servicios.
Yo estoy empezando a ver, curiosamente que he hecho varias visitas a contact center recientemente, proyectos bastante gordos dentro de los contact centers, donde se está cambiando la interfaz y el front end de las aplicaciones que usan los agentes humanos, los famosos agentes, todo para adaptarlos a la IA generativa.
Pensemos que antes un agente no os imagináis la cantidad de pantallas que tenía que utilizar para manejar una conversación. Esto es mucho tiempo, es verdad que no hacía falta tener la IA generativa para hacer este cambio, pero yo creo que ahora más que nunca, pues este tipo de proyectos se están llevando a cabo.
Como decía, a diferencia de los tradicionales, el modelo generativo, como sabemos, puede responder de forma creativa y flexible, y al final esto es lo que brinda esta experiencia más cercana. De acuerdo. Al final estamos viendo a unos contact center más proactivos.
Es decir, si un cliente tiene un vuelo retrasado, por ejemplo, el mundo de la aviación ha sido uno de los pioneros y de los que más volumen tienen de manejo en los asistentes conversacionales tradicionales. Y ahora con la IA generativa, Pues ese cliente que tiene un vuelo retrasado, pues la IA puede adelantarse.
Puede contactar este cliente con opciones de reprogramación.
Antes ni siquiera que el usuario lo pregunte, esto sí que es un nivel muy importante de personalización y anticipación. Evidentemente, como dices, limitaciones.
Segundo punto de tu pregunta, Esther, No es oro todo lo que reluce. De hecho en mis ponencias en las clases y demás, yo siempre digo que aquí hay un tema de mito que parece que la IA lo puede hacer todo, pero bueno, la teoría es muy bonita, la práctica es otra y yo veo cinco limitaciones.
La primera es el tema de cinco limitaciones a la hora de una organización decidir por implementar esto y la tecnología como tal que te lo permita. La primera es una, que es el retorno de la inversión y el precio.
Muchas veces a la hora de hacer proyectos IA generativa, ya no solamente en contact center, una organización como tangibilizar la ganancia de productividad y otros factores claves. Algo un poco más complejo y por tanto muchas veces, pues tienes ahí el miedo de tener que invertir dinero en esto y no ver el retorno.
Evidentemente aquí hay un tema de precio, esta tecnología puede decir que era cara. Evidentemente han caído los precios 2/3 ya. En parte porque hay más modelos, somos más eficientes entrenando, pero es una tecnología que tenemos que tener en cuenta, que tiene un coste asociado.
El segundo punto es el tema de riesgos técnicos. Todos sabemos de las famosas alucinaciones chatgpt abajo del todo pone Chatgpt mistakes. Revisemos las llamadas. Esto es algo importante a la hora de decidir qué hacer. Estas soluciones tienen sesgos y también un factor importante que es que mucho producto en beta esto avanza tan rápido, que al final montar o apalancarse en estas tecnologías que están en beta algunas cosas, pues puede implicar riesgos.
El tercer punto es el tema de la estrategia del stack tecnológico y de compliance. Una empresa, cuando decide o se plantea hacer estas soluciones dice con quién me caso, ¿de acuerdo?
Yo lo que estoy viendo es que normalmente las grandes organizaciones acceden a estos modelos a través de su proveedor de cloud.
No obstante, también están los modelos no comerciales, los open source, que dependiendo para qué tipo de caso de uso son más auditables, más customizables, incluso más baratos.
Y al final es un tema de compliance clave. Yo lo he vivido que dice oye con quien me caso porque mis datos están en juego y etc etc que todos sabemos los riesgos que eso acontece.
El 4.º punto es un tema de regulación. Vale, yo no sé hasta qué punto la regulación, especialmente en Europa, afecta a la hora de que se hagan más proyectos de este tipo. Pero soy conocedor de las multas que pueden llegar a conllevar si no lo hacemos debidamente. Entonces, a lo mejor es un factor que puede limitar esta esta implementación y el 5.º es tema de conocimiento y no por ser el último es el menos importante.
Al final aquí necesitamos gente que programe estas cosas y gente que lleven esto de la IA generativa y demás. No hay tanto. Vale, esa es la realidad. Estamos en un mercado global, son perfiles muy demandados. Por tanto, también el acceso al conocimiento creo que limita sin duda la parte de de de implementar estos estos casos de uso.
EC: Totalmente de acuerdo.
Yo creo que has hecho una radiografía, yo creo bastante práctica y yo creo que bastante realista y me gustaría conectando también bastante con esto y que mencionas esos datos de Gartner, que es verdad que lanzan datos y luego hay que ver realidades, es qué aspectos ves del servicio al cliente que puedan ser completamente automatizados mediante esta tecnología y cuáles crees que siguen siendo fundamentales a nivel de intervención humana para entender ese equilibrio lógicamente ideal.
FA: Aquí has tocado con él. Yo creo que el núcleo de la estrategia de cualquier contact center moderno que se quiera modernizar, no responder a esta pregunta de oye, en qué punto estamos y qué capacidad tenemos para tener asistentes que gestionen una llamada en Twen.
Pues depende del caso de uso. En la práctica, yo creo que las organizaciones, pues siguen un proceso de automatización que va muy de la mano de la madurez de esta organización y de la madurez que tengan los clientes al adoptar estas soluciones. Yo lo desligaba en, digamos, como si tuviéramos un edificio en distintos pisos.
Lo primero que veo en las organizaciones que deciden implementar estas soluciones es implementar lo que llaman los siru Knowledge bots. Vale. O sea, bots que tengan poco conocimiento, es decir, casos de uso con tareas repetitivas, de bajo valor y bien delimitadas. Suelen ser siempre las principales candidatas para automatizarlo. Al final, aquí hablamos de cualificar la llamada enrutamiento inteligente y diez preguntas. Una vez que esté piso lo tenemos controlado, vamos al segundo, que es el tema de authentication bots.
También son casos de bajo valor delimitados, pero que supone un buen porcentaje de tiempo de la llamada. Si lo tuviera que hacer una gente, no os imagináis la cantidad de tiempo que tarda un agente en autenticar a un usuario, pedirle distintos datos y demás. Oye, pues esto, deleguemos lo en un bot y el agente ya recibe, digamos, esta llamada cualificada y procede a hacer otro tipo de tareas de mayor valor.
Una vez que tenemos este segundo piso, accedemos al tercero que es el Anointed Nulled Bot. Vale, son bots destinados a servicios más transaccionales y un poco más complejos y aquí se disparan este la casuística en cuanto a casos de uso según la industria y demás.
Tenemos desde como comentaba al principio, que a mí me parece un caso muy muy potente.
Montar un bot de Office para que realmente sea un bot que maneje 24 siete, digamos pues distintas acciones con las que lo configuremos.
Tenemos la parte también de bots que permitan el pago o el alta en un producto, los famosos outbound bots, es decir, que al final de un proceso de venta o en el proceso del journey del lead, hay un bot que pueda ejecutar ciertas llamadas o realizar ciertas acciones en vez de hacerlo un humano, porque a lo mejor el valor es es menor.
El que tenga que aportar aquí un agente o incluso hacer el Hannover,es decir, la de pasar del bot al humano.
Yo creo que algunas características de este tercer piso y también, evidentemente, algunos casos de uso de gran volumetría, como por ejemplo el mundo de las aseguradoras. Yo estoy viendo, oye, pues bots que puedan gestionar incidencias o partes del seguro. Una vez que estos tres pisos lo tenemos bien, vamos a la azotea, que es lo bonito. Donde aquí sí que vamos a casos más complejos que ya venía generativa.
Pero lo anterior tiene que estar bien claro.
Tenemos que llegar a ese grado de madurez y automatización, estos casos de IA generativa, por poner ejemplos, es oye, que al final de la llamada se pueda recoger el transcript de esta llamada, se pueda hacer un resumen y se pueda enviar al cliente para ahorrar todo el proceso de documentación que hace un agente, que es una barbaridad.
Después de la llamada, el tiempo que dedican a documentar o a mandar el ticket a otro departamento y demás bots, por ejemplo, que se conecte, que se conecte en real Time al CRM, es decir, que durante la llamada oye, pues detecte que el usuario se le va a caducar la suscripción, por ejemplo de un producto y pueda lanzar una oferta de acuerdo? Y aquí Esther, la imaginación al poder. Evidentemente lo que nosotros queremos. O sea, quieren un contact center es resolver el problema de la forma más rápida y clara posible. De acuerdo. Evidentemente aquí hablamos de que para que todo este proceso de automatización sea posible. Existe el problema, que esté todo bien integrado y esto muchas veces.
Pues oye, no es tan sencillo. En cualquier caso, y aquí tengo que lanzar una alabanza a los agentes, si tienes la oportunidad alguna vez de asistir a un contact center. Es espectacular cómo maneja los agentes las peticiones de los distintos usuarios y yo creo que por mucha IA que haya, para mí la gente es a día de hoy el mejor eje sobre el que te puedas apalancar para dar una buena experiencia de usuario.
Por tanto, el equilibrio es la clave.
Al final es liberar estos agentes de partes de la llamada, que bueno que no sean tan relevantes y permitirles centrarse en la parte de la llamada que requiera su habilidad.
Al final, autenticar al usuario no lo tiene, pero resolver el problema sí. Por tanto, a mí me gusta y fue mi cambio de mentalidad, que siempre los contact center están siendo vistos como centros de costes y por tanto un departamento que si hay que recortar, pues tiende a ser de los primeros en sufrir esto. Yo al visitarlos comprendí que son lo opuesto y que deberíamos verlo como generadores de negocio, más con la IA.
La IA tiene que hacer mucho para ayudar a esta trasposición de misión, visión y estrategia de contact center. ¿Por qué? Porque tienes a clientes llamándote todos los días. Es cierto que en algunas ocasiones no para cosas muy agradables, pero tienes un potencial cliente a fidelizar, hacerle un cross-selling, un upselling o incluso hacer un cliente nuevo.
¿Cuánto dinero puedes gastar en marketing digital para hacer campañas y hacer este tipo de acciones? Aquí van gratis, por tanto los agentes son fundamentales, pero es verdad que una parte de automatización en función del caso de uso ya se puede llevar a cabo.
EC: Comentabas la complejidad o la dificultad de medir a veces este tipo de tecnología dentro de este tipo de proyectos, pero a mí sí me gustaría que nos hicieses una aproximación a las métricas claves que ves que se pueden manejar para mejorar el entendimiento del uso de esta tecnología dentro de los call centers. ¿Y bueno, cómo medir ese impacto real dentro también de la experiencia de cliente?
FA: Perfecto, pues aquí por darte métricas ya sabemos que puede haber muchísimas métricas relevantes donde se ven impactadas, y donde la IA puede llegar a mejorarlo.
Pues por ejemplo, la primera es la tasa de resolución en el primer contacto.
De acuerdo al final, si el bot hace una buena aproximación de quién es el cliente, lo enruta correctamente, al final le llegará a la gente bien cualificado y es más probable que pueda resolverlo. Incluso el bot puede resolver esta parte.
Luego tenemos el tiempo medio promedio de gestión. Al final, aquí el bot lo que acorta es el tiempo de llamada o incluso de conversación vía chat. Esto tiene un gran ahorro de costes y es un KPI que afecta directamente al ROI y la IA, pues ayuda.
Luego tenemos la parte de satisfacción del cliente. El NPS. Al final, si el cliente resuelve de una manera más rápida y clara gracias a la IA y a la gente, pues evidentemente estará más satisfecho. No tendrá este fenómeno de estar en cola en la llamada, aguantando mucho aquí al final. Pues hay una mejora sustancial. Luego tenemos 1/4 que es la tasa de abandono de llamadas.
Evidentemente los clientes que cuelgan antes de ser atendidos.Pues con la IA, repito, puede disminuir estas esperas y le puedo atender más rápido. Por tanto mejoramos. Y luego hay un último punto que es la productividad de la gente. Al final el agente cuenta con ese asistente. Un agente está super medido en un contact center y al final, oye, pues puede manejar mejor los casos que tenga maneras de medir el impacto de IA, es muy tradicional.
Esther al final es como estaba y ahora que he metido la IA como estoy, pues hacer pruebas de A, B testing. Yo he visto contact center donde dejan el IBR activado al principio y van haciendo el deploy del voicebot y van viendo los resultados, las métricas también coleccionar temas de feedback y en función también. Pues oye, preguntar a la gente si está conforme o no con el tema de la IA. Es un poco así la organización en cuanto a métricas y el impacto que pueda tener la IA en En Contact Center.
EC: Has estado comentando varios aspectos donde esta tecnología puede ayudar a ser un equilibrio perfecto en la parte de la gestión humana y precisamente por esa parte de la gestión humana que nos caracteriza.
Cuando hablamos con las personas podemos entender bueno, pues cuál es el tono, cuál es la intención que tienen muchas veces los usuarios cuando llaman a un call center y a mí me gustaría entender cómo se está utilizando esta tecnología precisamente para hacer algo que es muy humano, que es entender ese tono y esa intención de los usuarios cuando llamamos.
Y si esta tecnología está teniendo ahora mismo capacidad de coger esta información en tiempo real y sobre todo, anticiparse, no anticiparse a esas necesidades en función de cómo se está percibiendo aquí.
FA: Este es uno de los grandes, yo creo milestones que queremos hacer que yo, bajo mi punto de vista, no somos aún capaces de hacerlo y obtenerlo correctamente.
Qué es eso de extraer el tono emocional de una conversación en formato audio en tiempo real y que en base a esto oye, pues redirijan un poco la conversación estos asistentes virtuales.
Es decir, que si te llamo enfadado lo detecte y tenga un tono distinto y un discurso que me calme. Pues yo creo que a día de hoy es un poco todavía ciencia ficción, pero llegará, llegará, o sea, en texto sí que es algo distinto, ya que por ejemplo, dentro del speech Analytics tú puedes coger la llamada, la puedes transcribir y de aquí puedes extraer el tono de la conversación y el sentimiento positivo, neutro, negativo o lo que sea.
Pero el tema de ese etiquetado real time de cada interacción que mides, el cliente está disgustado y activar equis cosas es complicado a día de hoy, pero no obstante si nos fijamos, los modelos de lenguaje cada vez son más potentes.
Si hemos interactuado, por ejemplo, con modelos de voz de OpenAI, Whisper o el de Gemini, nos damos cuenta de que más pronto que tarde llegaremos a ese nivel. Cuando yo vi una demo en el cual, en función de la entonación que veíais con los de OpenAI, te dice oye, estás, que te pasa, estás nervioso y demás, pues aquí vemos que más pronto que tarde va a llegar, repito.
Lo que sí que he podido ver así, algo llamativo que quizás es un poco simple, es que sí que he visto bots diseñados en un idioma donde se le ha metido a, digamos, servicios de auto traducción y son capaces de mantener una conversación fluida en distintos idiomas. Vale, entonces,bueno, simplemente digo para en qué momento cosas así, digamos algo más, más rebuscadas estamos, y la parte que tú comentabas esta de la tonalidad oye, vamos hacia ella, pero aún no es muy interesante.
EC: Fer, para cerrar, me gustaría que nos dieses tu visión sobre cómo ves o cuáles son esas tendencias en el uso de esta tecnología dentro de los call centers en los próximos años y en los próximos meses, porque años es demasiado ambicioso, pero me gustaría conocer tu opinión en base a todo esto que nos has estado contando.
FA: Pues aquí podríamos ver muchas, pero principalmente yo veo, siendo honestos, como veo el mercado, yo creo que todavía veo las organizaciones que tienen que ponerse a hacer cosas de IA conversacional.
Muchas veces repito que no hace falta IA generativa, creo que hay que redefinir sobre todo toda la parte de chatbot.
De acuerdo, esos chatbots no son inteligentes, creo que ya hay tecnología disponible para empezar a hacer un nuevo deploy de estos, de estos asistentes.
Una vez esto, sí que creo que las organizaciones, como todo, deben iniciar el proceso de tener un sistema, pues esto bien integrado que posibilite nuevos casos de uso y la aparición de la IA generativa, Pero también la parte de RPA que esté bien integrado, es decir, que la IA conversa con un cliente, obtiene la información y automáticamente luego puedo disparar vía bots.
Oye, pues distintas tareas, abrir tickets, ajustar facturas sin que un humano tenga que hacerlo. Entonces yo creo que eso pueden ser cosas por llamada que veamos y ya lo siguiente donde ya lo estamos viendo es el famoso agente aumentado ese agente CoPilot.
De acuerdo que yo ya empiezo a verlo en en distintas plataformas especializadas en contact center, donde al final esto está integrado dentro del del escritorio, Que maneja la gente está conectado al CRM, a bases de datos y durante la llamada es capaz no solamente de recomendar a la gente que haga ciertas acciones, es capaz de resumir, es capaz de de detectar. Bueno, pues la conversación por donde puede ir y decirle a la gente que hable de una manera concreta, sino también ser capaz con los agentes de tomar ellos las notas por ellos mismos. Entonces yo creo que por aquí es donde, donde, donde, donde vamos a ir este 2025.
Luego ya llegará esto de los contact center autónomos, donde solamente se manejen con bots para distintas tareas, pero yo por destacar hablaría de estas, de estas cuatro cosas.
EC: Pues muy interesante Fernando.
Una maravilla este ratito que nos has dedicado, todo el despliegue que haces de conocimiento siempre lo haces. Me ha encantado.
Bueno, pues esa introducción que nos has hecho a cómo ha sido toda esta experiencia o la evolución que hemos tenido a nivel tecnológico dentro de los call centers.
El mensaje de cómo una inteligencia artificial generativa tiene el potencial y la capacidad de eficientar la operativa dentro de estos espacios. El valor fundamental del trabajo de las personas a día de hoy y el potencial que tiene esta tecnología para ayudar a ser una persona aumentada en el día a día y en la relación con los clientes. Saber cómo la estáis utilizando de forma práctica dentro de una compañía como Allianz Technology. Bueno, y sobre todo entender las oportunidades que tenemos a medio largo plazo en el uso de estas tecnologías, dentro de lo que serían los call centers. Sé que era una maravilla, Fernando, tu tiempo y tu conocimiento.
FA: Esther, ha sido un placer y nada animar a las organizaciones a que decidan hacer la estrategia e implementar estas soluciones porque es ahora si o si
