La pandemia está vaciando los call centers. Los chatbots de IA están llegando

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Brian Pokorny ya había oído hablar de los sistemas de inteligencia artificial para los centros de llamadas. Pero como director de TI del condado de Otsego, Nueva York, asumió que no podía pagarlos. Luego, llegó la pandemia y el gobernador del estado ordenó una reducción del 50% de todo el personal del gobierno, lo que obligó a Pokorny a despedir a la mayoría de los empleados de su centro de llamadas. Mientras tanto, las llamadas entrantes aumentaron a medida que más residentes comenzaron a buscar orientación e información médica confiables relacionadas con covid.

Entonces Pokorny recogió la primera solución que aterrizó en su escritorio: Asistente de Watson para ciudadanos , que IBM había comenzado a ofrecer a gobiernos, organizaciones de atención médica e instituciones de investigación en una prueba gratuita de 90 días. A los pocos días de registrarse, el equipo de Watson lo ayudó a implementar un chatbot para abordar las preguntas más comunes de las personas que llamaban, como cómo identificar los síntomas o cómo hacerse la prueba. El software también le facilitó actualizar y expandir las respuestas del chatbot a medida que evolucionaban las consultas.

A medida que la crisis del coronavirus se prolongó, las agencias gubernamentales, las tiendas de comestibles y los servicios financieros con poco personal se apresuraron a establecer sistemas similares para manejar una nueva afluencia de llamadas. IBM vio un aumento del 40 % en el tráfico a Watson Assistant de febrero a abril de este año. En abril, Google también lanzó la Agente virtual de respuesta rápida , una versión especial de su Contact Center AI, y bajó el precio de su servicio en respuesta a la demanda de los clientes.

Si bien los centros de llamadas han sido durante mucho tiempo una frontera de la automatización del lugar de trabajo, la pandemia ha acelerado el proceso. Las organizaciones bajo presión están más dispuestas a probar nuevas herramientas. Las empresas de inteligencia artificial deseosas de aprovechar están endulzando los incentivos. En los últimos años, los avances en el procesamiento del lenguaje natural también han mejorado drásticamente los torpes sistemas automatizados de llamadas del pasado. La última generación de chatbots y agentes basados ​​en voz son más fáciles de construir, más rápidos de implementar y responden mejor a las consultas de los usuarios. Una vez adoptados, en otras palabras, estos sistemas probablemente llegarán para quedarse, demostrando su valor a través de su facilidad de uso y asequibilidad.

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Las plataformas de IBM y Google funcionan de manera similar. Facilitan a los clientes activar el chat o los agentes basados ​​en voz que se parecen mucho a Alexa o Siri, pero que se adaptan a diferentes aplicaciones. Cuando los usuarios envían mensajes de texto o llaman, son libres de hablar en oraciones abiertas. Luego, el sistema utiliza el procesamiento de lenguaje natural para analizar su intención y responde con la respuesta adecuada en el guión o los redirige a un agente humano. Para las consultas que no se pueden responder automáticamente, los algoritmos agrupan las similares para mostrar las intenciones que se pasan por alto con mayor frecuencia. Lo bueno de la tecnología es que de alguna manera aprende qué tipos de preguntas se hacen, por lo que podemos conectarlas; podemos programarlo después del hecho, dice Pokorny.

Las plataformas están demostrando ser populares entre una variedad de organizaciones, especialmente aquellas con recursos técnicos limitados. Las organizaciones gubernamentales pequeñas y medianas, incluida la ciudad de Austin, Texas, y el Ministerio de Salud checo, han utilizado Watson para crear chatbots que brindan información sobre pruebas, prevención y tratamiento de covid. La Comisión de Seguridad Laboral de Oklahoma ha utilizado el agente virtual de Google para ayudar a atender más de 60 000 llamadas diarias relacionadas con reclamos de desempleo. Los proveedores de salud como la Universidad de Arkansas para Ciencias Médicas y la facultad de medicina de la Universidad de Pensilvania han trabajado con ambas plataformas para desarrollar herramientas de clasificación de pacientes que los ayuden a administrar la atención oportuna.

El objetivo de los sistemas es obtener la mayor cantidad posible de consultas respondidas por los agentes virtuales antes de que las llamadas se transfieran a los humanos. Esto reduce la carga de los centros de llamadas y los tiempos de espera para los usuarios. También reduce la necesidad de costosos agentes humanos.

Una semana después, Pokorny estaba impresionado. Nos veo usando esta tecnología mucho más allá de la crisis, dice. En este momento, su condado está usando el chatbot solo para responder preguntas relacionadas con covid, pero planea implementar una versión basada en voz que se convierta en el primer punto de contacto para cualquiera que llame sobre cualquier problema. El precio de Watson después de que finaliza la prueba gratuita también es económico, dice. Él objeta lo que esto significa para el personal despedido y si recuperarán sus trabajos después de la pandemia. Estamos luchando contra esto desde dos ángulos, dice. Uno es obviamente la crisis de salud. Pero una vez que eso termine, vamos a tener una tremenda crisis económica. Veo algo de inteligencia artificial que tal vez nos ayude.

Muchas otras organizaciones enfrentarán presiones similares para mantener sus operaciones eficientes, por lo que es posible que los trabajos del centro de llamadas que ya se perdieron no regresen. Pero quizás la buena noticia es que esos trabajos no se eliminarán por completo: los algoritmos aún están lejos de comprender el contexto completo y los matices de la conversación, por lo que los casos más raros deberán reservarse para las manos más capaces de los humanos. Algunos asuntos también son demasiado delicados para subcontratar a la IA.

Casi al mismo tiempo que Pokorny comenzó a usar Watson, Children's Healthcare of Atlanta en Georgia comenzó a trabajar con el sistema de IBM para desarrollar un chatbot para ayudar a los padres a evaluar los síntomas de sus hijos. El centro de salud recurrió a la automatización después de que la gente comenzara a inundar sus líneas telefónicas, aumentando los tiempos de espera a 30 minutos o incluso una hora. Al igual que Pokorny, CHOA quedó impresionado por lo rápido que fue implementar el bot y lo fácil que fue personalizarlo para que reprodujera el flujo de evaluación que habría realizado un pediatra. Solo en su primera semana, la aplicación registró 1000 conversaciones únicas al día.

Pero por mucho que CHOA vea que el papel de la tecnología se expande más allá de la evaluación de síntomas de covid, el centro no ve que reemplace completamente las líneas de llamadas o se convierta en el primer punto de contacto. Funcionó muy bien durante el tiempo de la pandemia cuando la gente realmente solo quiere algo de información, dice Daniel Hirsh, un médico allí. Pero yo trabajo en urgencias pediátricas en urgencias. Cuando los padres están nerviosos por sus hijos, la gente quiere hablar y tener una conversación con un ser humano.

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