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Artículo 8 min read

Inteligencia artificial y machine learning en el servicio al cliente

Por Zendesk

Última actualización en 23 octubre 2023

La inteligencia artificial es sin duda una tendencia tecnológica que constituye una ventaja competitiva para las empresas en las diferentes industrias.

De acuerdo con un estudio de Deloitte, 28% de los encuestados manifiesta tener una ventaja amplia con respecto a sus competidores, tras la adopción de inteligencia artificial en su empresa. Asimismo, el 9% manifiesta estar un salto por delante.

Sin embargo, existen todavía muchas dudas sobre los términos que involucra esta tendencia. Se habla de inteligencia artificial y machine learning de forma indiscriminada y no todas las empresas han dimensionado el valor y la aplicación de estas tecnologías cognitivas.

Por ese motivo, preparamos este artículo para que despejes tus dudas sobre los conceptos y los usos prácticos de estas herramientas.

Resumen

  • Las tecnologías cognitivas como la inteligencia artificial y el machine learning permiten analizar datos de forma compleja, encontrando patrones y relaciones no aparentes para la mente humana.
  • La inteligencia artificial es un concepto amplio que engloba el machine learning. Este último, una disciplina informática, permite a las máquinas aprender de datos, reduciendo la intervención humana y se utiliza en aplicaciones como reconocimiento de imágenes, traducción automática y juegos.
  • La IA mejora la experiencia del cliente al anticipar sus necesidades, generar valor y garantizar respuestas rápidas.

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En este artículo aprenderás:

¿Qué son las tecnologías cognitivas?

Las tecnologías cognitivas son aquellas que le dan sentido a los datos, logrando el análisis de un volumen y complejidad tal, que la mente humana no alcanzaría a comprender. Estas tecnologías, hacen posible que las máquinas conecten datos y encuentren patrones y relaciones, que no hubieran sido consideradas por la mente humana. 

Algunas de estas tecnologías cognitivas son: aprendizaje de máquinas o machine learning (ML), redes neuronales artificiales, automatización robótica de procesos o robotic process automation (RPA), robots, procesamiento natural del lenguaje o natural language processing (NLP) y el concepto más amplio de Inteligencia artificial o artificial intelligence (AI).

La firma Deloitte, analizó la evolución de las tendencias tecnológicas durante la última década. En la categoría de tendencias analíticas y cognitivas, encontró que las organizaciones están caminando hacia el logro de la utilización plena de la inteligencia artificial, es decir, organizaciones alimentadas por IA.

¿Qué es inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es la combinación de algoritmos que tienen como propósito crear máquinas con capacidades iguales a las del ser humano, de acuerdo con la definición de Iberdrola.

Tipos de inteligencia artificial

Según Stuart Russell y Peter Norvig, expertos en ciencias de la computación, existen diferentes tipos de inteligencia artificial:

  1. Sistemas que piensan como humanos: imitan las capacidades de aprendizaje, toma de decisiones y resolución de problemas, presentes en la mente humana. Por ejemplo, las redes neuronales artificiales.
  2. Sistemas que actúan como humanos: son computadoras que realizan tareas que imitan el comportamiento humano. Por ejemplo, los robots.
  3. Sistemas que piensan racionalmente: imitan el pensamiento lógico racional del ser humano, para que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar consecuentemente. Por ejemplo, los sistemas expertos.
  4. Sistemas que actúan racionalmente: emulan de forma racional el comportamiento humano. Por ejemplo, los agentes inteligentes.

Aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial

La aplicación de la inteligencia artificial no se reduce a una industria específica, ni está alejada de la cotidianidad, es parte de nuestras vidas desde hace algunos años. La empresa Iberdrola en su infografía, explica las principales aplicaciones de la inteligencia artificial, contemplando diferentes industrias.

La inteligencia artificial comprende entre otros campos: la resolución de problemas, el razonamiento, el procesamiento de lenguaje natural, la percepción, el movimiento y la manipulación, la representación del conocimiento y el aprendizaje automático o machine learning. 

Siendo este último, el de más rápido desarrollo en los últimos años y el que le ha dado mayor popularidad a la inteligencia artificial.

Video Stuart Russell: 3 principios para crear una IA más segura

¿Qué es machine learning?

Machine learning o aprendizaje automático es una disciplina de las ciencias informáticas, relacionada con el desarrollo de la inteligencia artificial, de acuerdo con la definición de APD. Permite crear sistemas que pueden aprender por sí solos y reducen la intervención humana, lo cual es de gran utilidad cuando se trata de gestionar un gran volumen de información.

Para Aurélien Géron (2017) es “La ciencia (y el arte) de programar ordenadores para que puedan aprender de los datos”.

Aplicaciones prácticas de machine learning

De acuerdo con IArtificial.net, las empresas que usan machine learning, pueden aprovechar las siguientes aplicaciones o funcionalidades:

  • Filtro de spam: filtra los correos electrónicos no deseados o no autorizados;
  • Recomendaciones personalizadas: permite recomendar según afinidad, las mejores opciones para el cliente. Es bastante usada por Booking, Amazon y Netflix;
  • Publicidad: predice los anuncios que serán de mayor interés para tu público;
  • Mercado inmobiliario: predice el precio de venta de un inmueble;
  • Reconocimiento de imágenes: reconoce el contenido de una imagen;
  • Percepción: reconoce los objetos presentes en una imagen, su ubicación y movimiento (habilidades necesarias para los autos autónomos);
  • Procesado del habla: decodifica el lenguaje hablado. Por ejemplo Siri, Alexa o el asistente de Google;
  • Traducción automática: traduce entre idiomas. Por ejemplo, Google Translate;
  • Noticias: predice los artículos que tendrán un mayor número de visitas;
  • Juegos: crea jugadores artificiales que superen y representen un reto para el jugador. Por ejemplo, Google AlphaZero AI.

¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y machine learning?

La diferencia entre inteligencia artificial y machine learning, radica en el alcance, por decirlo de alguna manera, porque machine learning es una parte o uno de los campos de la inteligencia artificial.

Inteligencia artificial es un concepto mucho más amplio, que entre otros, comprende machine learning. Podría decirse que el aprendizaje automático o learning machine, es el activador o uno de los elementos que hace posible la inteligencia artificial y el responsable de su actual popularidad.

¿Cuáles son los beneficios de aplicar la inteligencia artificial?

Los beneficios de aplicar la inteligencia artificial en las empresas, fueron analizados en un estudio de Deloitte llamado el estado de la inteligencia artificial en las empresas. Dicho estudio reveló que el 82% de los encuestados percibió ganancias en cuanto a retorno financiero, como consecuencia de sus inversiones en IA. 

Muchas empresas aprovechan los beneficios de la inteligencia artificial en sus productos, servicios y procesos, para mejorar tanto la experiencia del cliente como la de sus colaboradores.

¿Por qué utilizar inteligencia artificial en atención al cliente?

En su estudio, Deloitte sitúa el servicio al cliente entre los 5 primeros casos de uso de la inteligencia artificial en las empresas.

Pero ¿cómo puede la inteligencia artificial ser útil en el servicio al cliente? Anticiparse a las necesidades del consumidor le da una mayor relevancia a la oferta. Aplicar la tecnología a favor de los productos, servicios y procesos de la empresa, permite generar valor para el cliente y constituye una ventaja competitiva.

Además, contar con procesos automatizados, mejora la experiencia del cliente en la medida que garantiza la satisfacción de sus expectativas de tiempos de respuesta. Un estudio de Zendesk sobre omnicanalidad, revela que el 64% de los consumidores espera asistencia en tiempo real, independientemente del canal de servicio al cliente que utilice. 

Gartner, en su estudio de predicciones, plantea que en el 2024 la identificación de emociones influirá en más de la mitad de los anuncios en línea. A través de la inteligencia artificial, las empresas podrán identificar las emociones de los consumidores y usar ese conocimiento, para incrementar las ventas.

Para el año 2025, las empresas de servicio al cliente que incorporen la inteligencia artificial en su plataforma multicanal de contacto, elevarán su eficiencia operativa en un 25%, de acuerdo con las predicciones de Gartner.

Dales una mano adicional a los agentes con la IA de Zendesk

En este artículo exploraste el universo de la inteligencia artificial y del machine learning. Viste las aplicaciones prácticas y las ventajas concretas de estas tecnologías cognitivas para las empresas.

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