7 formas en que los líderes de la CX pueden cerrar la brecha de confianza en la IA con los clientes

Pocos pueden negar el potencial de la IA para mejorar la experiencia del cliente, pero muchos siguen teniendo dudas a la hora de confiar en ella. Por eso, generar confianza en la IA sigue siendo uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los líderes de la CX hoy en día.

Las razones son comprensibles: la IA es potente, muy técnica y puede resultar difícil de entender. Ya solo el nombre puede despertar temores de obsolescencia humana, o de quedar atrapados en un bucle sin fin con un chatbot que no puede ayudar. Pero en realidad, tanto los clientes como las empresas pueden beneficiarse enormemente de estas tecnologías con las protecciones adecuadas.

Para cerrar la brecha de confianza con los clientes, los líderes deben asegurarse de que cualquier enfoque de la implementación de la IA se haga de forma responsable, transparente y con un propósito. ¿Por qué? La confianza no se da; se gana. Y aunque puede llevar un tiempo generarla, las empresas pueden perder la confianza de los clientes en un instante con una IA que proporcione información incorrecta, no proteja los datos personales o, simplemente, ofrezca una experiencia poco estelar.

Es difícil deshacerse de la mala reputación. Si debilitas la confianza de un cliente en la IA o en tu capacidad para usarla, pones en riesgo no solo la relación, sino también su percepción de la tecnología como una herramienta útil.

El delicado equilibrio entre la oportunidad y el riesgo de la IA

Por ahora, lo que los clientes saben de la IA les entusiasma. Nuestra investigación muestra que el 70 por ciento de los clientes ya cree en el potencial de la IA para ofrecer respuestas más rápidas y un mejor servicio de atención al cliente. Aun así, adoptar un enfoque equivocado puede convertir rápidamente este optimismo en frustración. La gente odia los chatbots cuando no funcionan bien. No querrás afectar la confianza de los clientes en busca de eficiencia, ni por haber intentado automatizar demasiado.

La introducción de cualquier tecnología nueva debe ser un proceso paso a paso. Empieza por comprender y abordar las preocupaciones de los clientes sobre la transparencia, la privacidad y la seguridad de los datos, así como el rendimiento. Comunica claramente tus políticas y planes, recurre a las mejores prácticas y mantén la apertura hacia las opiniones y los cambios.

Aquí tienes siete consejos para ayudar a los líderes de la CX a cerrar la brecha de confianza en la IA:

1. Las experiencias de mayor calidad comienzan con una IA que entiende a tus clientes

   Si tu IA no está entrenada con datos específicos de la CX, no podrá entender las preguntas comunes de los clientes, y mucho menos resolverlas. Para que los clientes confíen en la IA, tienen que creer que puede entenderlos y ayudarlos.

   Hemos entrenado nuestra solución de IA en miles de millones de interacciones con clientes para garantizar un conocimiento profundo de cada solicitud de los clientes, no solo del lenguaje utilizado, sino también de la percepción y la intención que subyacen a la consulta.

2. La automatización no es todo o nada

   El primer paso en cualquier estrategia de IA es comprender qué debe automatizarse y qué no (pista: no será todo). Empieza con poco, pero de forma inteligente. Inicia con solicitudes sencillas para generar confianza en el cliente (y el equipo): cosas como consultas de estado o actualizaciones de envío, y luego trabaja cuestiones más complejas como cancelaciones de pedidos o reembolsos.

3. Escala a tiempo y de manera constante

   Del mismo modo que es importante que la IA comprenda a tus clientes, también lo es que comprenda sus propias limitaciones y recurra a un agente humano cuando sea necesario. Transmitir información relevante como el historial de pedidos y los detalles de la cuenta puede poner rápidamente al agente al día y evitar que el cliente tenga que repetir la información.

4. Utiliza niveles de confianza para la transparencia de las predicciones de la IA

   No todas las predicciones de la IA son iguales: algunas se harán con mayor confianza que otras. Si alguien actúa con base en estas recomendaciones, debemos ser transparentes sobre el grado de confianza de nuestra IA al hacerlas.

   La IA puede dar una respuesta excelente en el 80 % de los casos, pero será recordada por las pocas veces que se equivocó. Por eso, la transparencia es fundamental para generar confianza a largo plazo con los administradores, los agentes y, en última instancia, los clientes.

5. Mantén a los humanos informados

   Cuando la IA no tenga un alto grado de confianza, debe involucrar inmediatamente a un humano. De hecho, la supervisión humana será el factor más importante para mantener la IA precisa, segura y libre de prejuicios. Según nuestra investigación, el 81 % de los clientes afirma que tener acceso a un agente humano es fundamental para mantener su confianza en el servicio de atención al cliente impulsado por IA.

6. Garantiza seguridad y privacidad

   Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos es fundamental para mantener la confianza, pero hemos descubierto que solo el 21 por ciento de los clientes está totalmente de acuerdo en que las empresas hacen lo suficiente para protegerlos. Es una brecha crítica.

   En Zendesk, manejamos miles de millones de interacciones que contienen datos confidenciales y debemos cumplir con un alto estándar establecido por nuestros clientes. Esto incluye desarrollar nuestros modelos internamente y garantizar que ningún dato salga de la infraestructura de Zendesk.

7. Crear protecciones adicionales para la IA generativa

   Los modelos de IA generativa pueden ser un poderoso aliado para hacer que las interacciones parezcan más humanas, pero también pueden ofrecer información engañosa o inexacta. Para evitar que se dañe la confianza o la reputación de la marca, las empresas deben actuar con cautela con estas tecnologías en evolución y usar protecciones adicionales (incluida la supervisión humana) para garantizar que las respuestas sigan siendo precisas.

La IA no puede ni debe hacerlo todo. En vez de eso, enfócate en las áreas en las que la IA puede mejorar realmente tu proceso, como acortar los tiempos de espera o dirigir a los clientes al artículo de ayuda adecuado.

La mayoría de los clientes solo quieren obtener ayuda lo antes posible. Cuando la IA puede ayudarles a hacer eso, es la herramienta adecuada para el trabajo. Cuando no puede o corre el riesgo de crear una experiencia peor, es trabajo para un agente humano.