Un cliente llama porque un pago no aparece en su aplicación. El representante de servicio lo pone en espera, cambia entre tres pestañas de sistemas antiguos para encontrar la transacción y consulta las guías internas para determinar si debe escalar la solicitud a un equipo de segundo nivel.
Es solo una llamada. Pero cuando se multiplica por miles de renovaciones, consultas de estado y seguimientos diarios, las operaciones se ralentizan.
Para un responsable de servicio, el reto no es encontrar personas que trabajen con dedicación. Es evitar que las búsquedas rutinarias de información consuman el tiempo disponible para interacciones de mayor valor con los clientes.
¿Qué es una fuerza de trabajo de IA?
Una fuerza de trabajo de IA no implica reemplazar todo el sistema. Es un equipo estructurado de agentes y copilotos de IA especializados, asignados a funciones específicas y delimitadas dentro de las operaciones de una organización.
- Los agentes de IA resuelven tareas previsibles de principio a fin, directamente con los clientes.
- Los copilotos de IA trabajan junto a los representantes, ofreciéndoles conocimiento aprobado y contexto en tiempo real.
Cada función opera bajo permisos de acceso estrictos y reglas de supervisión humana. No se trata de automatizarlo todo, sino de eliminar la fricción manual entre las personas y el software que utilizan.
¿Cómo trabajan juntos los agentes y copilotos de IA?
Un agente de IA tiene una función asignada dentro de una tarea o proceso. Según su configuración, puede interpretar una solicitud, utilizar conocimiento aprobado y ayudar a avanzar al siguiente paso. Un agente de voz interactúa mediante una conversación; su función depende del trabajo para el que se haya diseñado.
Un copiloto de IA ayuda a un empleado a realizar su trabajo. Puede reunir información relevante, resumir una solicitud o preparar una respuesta para su revisión. El empleado conserva la responsabilidad de las decisiones que le corresponden.
Una fuerza de trabajo de IA es un enfoque más amplio que incorpora estas funciones a los procesos existentes de una organización. Un agente de servicio y un copiloto pueden intervenir en distintas partes de una misma interacción con el cliente. La transferencia y el acceso a la información dependen de cómo estén configurados y conectados en cada implementación.
¿Qué puede hacer una fuerza de trabajo de IA por un equipo?
Depende del trabajo. Estas son tres formas habituales en que la IA basada en funciones puede apoyar las operaciones de atención al cliente y el trabajo de los empleados.
Ayudar a los clientes con consultas habituales
Los equipos de servicio dedican tiempo a responder preguntas sobre productos, procesos y los pasos siguientes de una solicitud. Un agente de IA puede utilizar información aprobada para responder consultas adecuadas y dirigir los casos más complejos a una persona. Así, los clientes encuentran una vía más clara para obtener respuestas y los empleados pueden dedicar más tiempo a los casos que necesitan su atención.
Lo importante es lo que sucede después de la primera respuesta. Si un cliente necesita una investigación o seguimiento, la conversación debe dejar información útil para el siguiente paso del equipo de servicio.
Convertir el interés de los clientes en crecimiento
Un banco puede tener miles de clientes que cumplen los requisitos para una campaña de tarjetas de crédito, pero una oferta solo se convierte en oportunidad cuando alguien inicia la conversación. Un Sales Agent puede contactar a una audiencia aprobada, explicar la oferta, registrar el interés y dirigir el siguiente paso al equipo. Después, la empresa puede observar cómo ese contacto avanza hacia las solicitudes y, finalmente, hacia las tarjetas emitidas.
En cobranza, la conversación también tiene relevancia comercial. Un banco digital líder de Singapur utilizó agentes de voz de Dyna.Ai para contactar a clientes en varios idiomas en procesos de cobranza, mientras que los empleados atendían los casos que requerían criterio y seguimiento. El banco informó que la eficiencia de cobranza se triplicó en esa implementación.
El mismo principio se aplica a las comunicaciones de renovación. Lifenet Insurance utilizó un agente de voz en japonés para identificar la intención de los clientes y organizar las conversaciones para el seguimiento, mientras las personas conservaron la responsabilidad de las decisiones de renovación.
Para el equipo, la conversación permite identificar mejor el siguiente paso. Que el cliente finalmente renueve es un resultado distinto.
Dar a los empleados la información cuando la necesitan
Incluso los empleados con experiencia pueden necesitar consultar una política o buscar en varias fuentes antes de responder a un cliente. Un copiloto puede ayudarlos a encontrar información aprobada relevante y preparar una respuesta. El empleado puede entonces aplicar su criterio, revisar los detalles y continuar la conversación.
Así puede dedicar menos tiempo a buscar y más a resolver la pregunta del cliente.
¿Cómo se miden los resultados de una fuerza de trabajo de IA?
Depende del resultado que cada función busque lograr. Las llamadas realizadas o los mensajes enviados muestran actividad. No indican si un cliente renovó una póliza, si una consulta se resolvió o si una oportunidad de venta avanzó.
Para un equipo de crecimiento, la pregunta es qué sucede después del contacto. ¿A cuántos clientes elegibles se llegó? ¿Cuántos mostraron interés, completaron una solicitud o se convirtieron en titulares activos de una tarjeta? Un prospecto calificado que se entrega a un empleado representa un avance; una solicitud aprobada, una tarjeta emitida y una cuenta activa son resultados distintos que pueden depender de otros equipos y etapas.
Para un equipo de servicio, conviene observar si se resuelven las solicitudes, si los clientes necesitan volver a comunicarse y cómo cambia la experiencia cuando interviene una persona. Compara tipos de solicitudes similares durante un período coherente para que un cambio en la proporción de casos sencillos y complejos no distorsione los resultados.
Para un equipo de cobranza, examina si el contacto llega a los clientes, conduce a compromisos de pago y finalmente se traduce en pagos. Registra los pagos reales por separado de las llamadas y promesas de pago. La eficiencia de cobranza informada por el banco de Singapur muestra un cambio en su operación; por sí sola no indica cuánto dinero adicional se recuperó.
Para evaluar el valor financiero, compara los costos relevantes antes y después de la implementación, incluidos el uso de IA, la integración, el seguimiento humano y otros costos operativos. El tiempo que recuperan los empleados crea capacidad; solo se convierte en ahorro de efectivo cuando el gasto realmente disminuye. Del mismo modo, las ventas adicionales deben evaluarse junto con los costos necesarios para generarlas. Otros cambios en el negocio también pueden afectar el resultado, por lo que no debe atribuirse toda la variación a la IA sin evidencia.
¿Cómo poner a trabajar una fuerza de trabajo de IA?
Comienza con una tarea de clientes o empleados que tu equipo conozca bien. Busca actividades lo suficientemente frecuentes como para marcar una diferencia y cuyo resultado pueda describirse con claridad. Después, considera qué información se necesita, qué pasos puede asumir una función de IA y cuándo debe intervenir una persona.
Por ejemplo, un equipo de servicio podría empezar con preguntas sobre el estado de una solicitud. Un agente puede explicar el estado utilizando la información a la que tiene acceso autorizado; las solicitudes que requieren investigación pueden pasar a un empleado. Luego, el equipo puede observar si los clientes recibieron la información necesaria y si el seguimiento llegó a la persona adecuada.
A medida que la organización aprende, puede incorporar otras funciones que respondan a necesidades distintas. Algunas tareas seguirán resolviéndose mejor mediante una regla sencilla o una persona. Lo importante es distribuir el trabajo de forma sensata, con controles de acceso, supervisión y una manera de observar los resultados.
Cómo Dyna.Ai reúne una fuerza de trabajo de IA
AI Workforce de Dyna.Ai incorpora agentes con funciones específicas a las operaciones de clientes y empleados. Customer Service Agent atiende solicitudes de servicio, Sales Agent ayuda a los equipos a dar seguimiento a los clientes y Collection Agent apoya las conversaciones sobre pagos. AI Copilot ayuda a los empleados a encontrar conocimiento relevante mientras trabajan.
Agent Studio conecta modelos, conocimiento, flujos de trabajo y controles para ayudar a las organizaciones a crear y gobernar agentes. Las funciones, conexiones y permisos de cada implementación dependen del trabajo que la organización desee abordar.
La ayuda adecuada para cada tarea
Desde la atención al cliente hasta el crecimiento, los agentes y copilotos de Dyna.Ai pueden ayudar a los equipos a avanzar en su trabajo y concentrarse en los resultados que importan al negocio.
Explora AI Workforce de Dyna.Ai para conocer cómo los agentes y copilotos especializados pueden apoyar la atención al cliente, el crecimiento y el trabajo de los empleados.