Siete formas en que los directivos de CX pueden solucionar los problemas de confianza de los clientes con la IA

No hay mucha gente que se atreva a negar el potencial de la IA para mejorar las experiencias del cliente, pero sí que hay personas a las que les cuesta confiar en ella. Por eso, hoy en día uno de los mayores retos a los que se enfrentan los directivos de CX es mejorar la confianza de los clientes en la IA.

Es fácil comprender las razones: la IA es potente, muy técnica y puede ser difícil de entender. Su solo nombre despierta el temor a que reemplace al ser humano o a quedar atrapado en un bucle interminable con un chatbot que no ayuda en nada. Pero, en realidad, tanto clientes como empresas pueden beneficiarse inmensamente de estas tecnologías con las medidas de seguridad adecuadas.

Para solucionar ese problema de confianza de los clientes, los directivos deben asegurarse de que la implementación de la IA se realice de una forma responsable, transparente y con un objetivo. ¿Por qué? La confianza no se da, se gana. Y, aunque puede llevar un tiempo conseguirla, las empresas pueden perder la confianza de los clientes en tan solo un instante si la IA proporciona información incorrecta, no protege los datos personales o, simplemente, ofrece una experiencia que no sea magnífica.

Es difícil limpiar la mala reputación. Si socavas la confianza de un cliente en la IA o en tu capacidad para utilizarla, pones en peligro no solo la relación con ese cliente, sino también su percepción de esa tecnología como una herramienta útil.

El delicado equilibrio entre las oportunidades y los riesgos de la IA

Por ahora, lo que los clientes saben sobre la IA les entusiasma. Nuestra investigación demuestra que el 70 % de los clientes cree en el potencial de la IA para ofrecer respuestas más rápidas y un mejor servicio de atención al cliente. Aun así, si se utiliza el enfoque equivocado, ese optimismo puede convertirse rápidamente en frustración. La gente odia a los chatbots cuando no funcionan bien. Es mejor no erosionar la confianza del cliente por intentar ser más eficiente o por intentar automatizarlo todo demasiado.

La introducción de cualquier tecnología debe realizarse de forma gradual. Empieza por comprender y abordar las preocupaciones de los clientes sobre la transparencia, privacidad y seguridad de los datos, además del rendimiento. Comunica claramente tus políticas y tus planes, utiliza prácticas recomendadas y muéstrate abierto a recibir opiniones y hacer cambios.

Aquí tienes siete consejos para ayudar a los directivos de CX a solucionar los problemas de confianza en la IA:

1. Las experiencias de mayor calidad se consiguen cuando la IA entiende a tus clientes

   Si tu IA no está entrenada con datos específicos de CX, no podrá entender las preguntas habituales que le hacen los clientes, y mucho menos responderlas. Para que los clientes confíen en la IA, tienen que creer que puede entenderles y ayudarles.

   Hemos entrenado nuestra solución de IA con miles de millones de interacciones con clientes para garantizar que conozca en profundidad cada solicitud de los clientes, ya no solo el lenguaje que utilizan, sino también el sentimiento y la intención que hay detrás de la consulta.

2. La automatización no es una cuestión de todo o nada

   El primer paso de cualquier estrategia de IA es saber qué debe automatizarse y qué no (pista: no es todo). Empieza poco a poco, con solicitudes menos arriesgadas, para ganarte la confianza del cliente (y del equipo), cosas como consultas de estado o actualizaciones de envíos y luego ve pasando a cuestiones más complejas, como cancelaciones de pedidos o devoluciones.

3. Escala pronto y con frecuencia

   Del mismo modo que es importante que la IA comprenda a tus clientes, también lo es que conozca sus propias limitaciones y recurra a un agente humano cuando sea necesario. Si transmite la información importante, como el historial de pedidos y los datos de la cuenta, pondrá al agente al día rápidamente y evitará que el cliente tenga que repetir la información.

4. Utiliza niveles de confianza para ofrecer transparencia sobre la calidad de predicción de la IA

   No todas las predicciones de la IA son iguales, algunas se realizan con más confianza que otras. Si alguien actúa basándose en estas recomendaciones, debemos ser transparentes con respecto al nivel de confianza que tiene nuestra IA al hacerlas.

   La IA podría dar una respuesta excelente en el 80 % de los casos, pero se le recordará por esas pocas veces en que se equivocó. Por eso, la transparencia es fundamental para conseguir la confianza a largo plazo de los administradores, los agentes y, en última instancia, los clientes.

5. Mantén a los seres humanos informados

   Cuando el nivel de confianza de la IA sea bajo, debe intervenir inmediatamente un ser humano. De hecho, esa supervisión humana será el factor más importante para mantener una 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 con tecnología de IA.

6. Ofrece 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 % de los clientes está totalmente de acuerdo en que las empresas hacen lo suficiente para protegerlos. Y ese es un gran problema.

   En Zendesk, gestionamos miles de interacciones que contienen datos confidenciales y debemos cumplir los altos estándares que exigen nuestros clientes. Esto incluye desarrollar modelos internamente y garantizar que ningún dato salga de la infraestructura de Zendesk.

7. Crea medidas de protección adicionales para la IA generativa

   Los modelos de IA generativa pueden ser un poderoso aliado para conseguir que las interacciones parezcan más humanas, pero también podrían ofrecer información engañosa o inexacta. Para no socavar la confianza o la reputación de la marca, las empresas deben actuar con cautela con estas tecnologías en evolución y utilizar medidas de protección adicionales (incluida la supervisión humana) para garantizar que las respuestas sigan siendo precisas.

La IA no puede ni debe hacerlo todo. Céntrate más bien en los aspectos en los que la IA puede mejorar tus procesos, en cosas como acortar los tiempos de espera o dirigir a los clientes al artículo de ayuda adecuado.

La mayoría de los clientes solo quieren recibir ayuda lo antes posible. Cuando la IA puede ayudarles, es la herramienta adecuada para el trabajo. Cuando no, o cuando se corre el riesgo de empeorar la experiencia, el trabajo debe pasar a un agente humano.