Cada intercambio con un servicio al cliente puede decidir la fidelidad de un cliente. Según un estudio de Zendesk, más del 50 % de los clientes han cambiado a la competencia tras una sola mala experiencia. En una guía publicada en su blog, la empresa ElevenLabs detalla las competencias que permiten a los agentes, tanto humanos como de inteligencia artificial (IA), resolver problemas y fidelizar.
Estas competencias se dividen en dos familias. Las «soft skills», o habilidades blandas, incluyen la comunicación, la paciencia, la empatía o la adaptabilidad. Las competencias técnicas agrupan el conocimiento de los productos o la gestión de incidentes. La guía detalla siete: comunicación, resolución de problemas, gestión de conflictos, empatía, adaptabilidad, personalización y conocimiento de los productos.
Humanos y agentes de IA frente al cliente
Para un agente humano, la comunicación pasa por la escucha y la elección de palabras, evitando la jerga. El ejemplo citado en la guía ilustra este enfoque: «Déjeme verificar que he entendido bien: su pedido fue enviado el lunes pero nunca llegó.» Un agente vocal basado en un gran modelo de lenguaje (LLM, un sistema entrenado para manipular el lenguaje) puede mantener una conversación fluida, pero necesita reglas precisas para gestionar los turnos de palabra y las interrupciones.
La resolución de problemas sigue una lógica comparable. Un agente humano diagnostica la situación, verifica los detalles y propone una solución. Un agente de IA, por su parte, se apoya en los datos disponibles, evalúa las posibles vías y retiene la que presenta una mayor puntuación de confianza, antes de detallar los pasos a seguir. En el ejemplo de la guía, un pago con tarjeta rechazado es verificado por un asesor humano, mientras que un agente de IA conectado a los datos de la cuenta identifica la causa más probable.
Cuando sube la tensión, la gestión de conflictos se vuelve decisiva. La guía subraya que la IA puede detectar la frustración gracias a la comprensión del lenguaje natural (NLU) y transferir la conversación a un humano, con el historial de intercambios. Sobre la empatía, el texto precisa que la IA no siente emociones, pero que puede identificar signos de frustración en la voz o en el texto y adoptar un tono empático. Jannes Koopmann, Sr. AI Business Owner en 3Shape, insistió en la importancia de un tono empático y de una impresión humana en la modernización del soporte de su empresa.
Progresar mediante la práctica y la retroalimentación
Según la guía, estas competencias se aprenden y se miden. Para los equipos humanos, se trata de seguir la satisfacción del cliente (CSAT), la tasa de resolución en el primer contacto y el tiempo medio de gestión, y luego trabajar los puntos débiles mediante juegos de rol y observación de llamadas. Para los agentes de IA, la guía cita la tasa de contención, es decir, la proporción de solicitudes gestionadas sin intervención humana, así como la tasa de resolución.
Antes de cualquier despliegue, las modificaciones deben probarse en un entorno de simulación, pasando por casos límite, en particular aquellos que requieren una transferencia a un humano tras un cambio de tono durante la conversación. ElevenLabs indica utilizar un marco de pruebas que transforma las carencias detectadas en las conversaciones existentes en casos de evaluación.
La guía recuerda finalmente la distribución de roles. Los agentes de IA sobresalen en aplicar políticas y pueden automatizar tareas técnicas como la consulta de expedientes de clientes o el procesamiento de reembolsos. Los humanos conservan el juicio final sobre los aspectos relacionados con las habilidades blandas. Una transferencia bien conducida, precisa el texto, transmite el contexto de la conversación, para que el cliente no tenga que repetir todo.
