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IA & Analytics: ejemplos prácticos de superación

En la actualidad, el análisis de voz es una herramienta clave en el mundo empresarial para comprender mejor a los clientes, sus necesidades y deseos. El 75% de las empresas que la utilizan han informado de un aumento en la satisfacción del cliente y el 59% ha percibido una mejora en las ventas, según el último estudio de Forrester.

El objetivo es utilizar esta información para identificar patrones y tendencias en la voz de los clientes, incluyendo emociones, tono de voz, velocidad de habla, entre otros factores. El Speech Analytics utiliza algoritmos y técnicas tales como Speech Recognition y Machine Learning. Estas son las más utilizadas y cada una tiene objetivos diferentes: el Speech Recognition traduce de voz a texto, mientras que el Machine Learning analiza y entiende el lenguaje humano.

La Inteligencia Artificial está impulsando una transformación significativa en los call center, revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Un estudio realizado por Gartner indica que las implantaciones de inteligencia artificial (IA) conversacional dentro de los contact center reducirán los costes laborales de los agentes en 80.000 millones de dólares en 2026. 

Desde asistentes virtuales impulsados ​​por IA que manejan consultas las 24 horas del día hasta análisis predictivos que mejoran los conocimientos de los clientes, el impacto de la IA en los centros de llamadas es profundo. La integración de tecnologías de IA está mejorando las experiencias de los clientes, aumentando la eficiencia y permitiendo a las empresas mantenerse a la vanguardia en el panorama competitivo actual.

Sin embargo, es esencial lograr el equilibrio adecuado entre la IA y las interacciones humanas. Si bien la IA mejora la eficiencia y brinda apoyo instantáneo, el contacto humano y la empatía son insustituibles en determinadas situaciones complejas o emocionalmente sensibles.