A medida que los modelos de IA avanzan, las solicitudes de ayuda y soporte en los foros estarán impulsadas por IA. Midjourney es para el arte, lo que evita el trabajo manual en el arte. Las secciones de “solo por diversión” en los foros no cambiarán mucho, debido a que la IA no es necesaria si te estás divirtiendo. La IA también puede programar, facilitando la creación de componentes.
Los foros de ayuda y soporte han estado utilizando procesos automatizados durante un tiempo, queda por ver si el uso de una herramienta de IA “real” como ChatGPT supondrá una mejora; por lo que he visto, ChatGPT tiende a equivocarse en preguntas técnicas.
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Trabajé en atención al cliente durante años, así que he reflexionado mucho sobre esto. Por muchas razones, creo que es importante que la atención al cliente de alta calidad siga permitiendo a los clientes ponerse en contacto con un ser humano sin demasiada fricción. Sin embargo, hay un buen argumento para permitir que los clientes utilicen la búsqueda impulsada por IA como primer intento para responder a sus preguntas de soporte.
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Algo de lo que hay que ser muy consciente es que estas herramientas transformarán el soporte en los próximos años.
Es muy fácil decir “puaj, no para mí”, quiero 100% humano.
Pero hay dos estados intermedios a los que llegaremos que son mucho más matizados.
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Triaje basado en IA, apoyándose en la IA para respuestas fáciles de primera línea que los clientes pueden obtener de inmediato sin tener que esperar al soporte.
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Herramientas basadas en IA que hacen más productivos a los ingenieros de soporte. ¿Es un 21% redactado por IA y supervisado por humanos un pozo de veneno y una violación de la confianza? No lo creo… hay matices aquí.
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Dado lo a menudo que sé más sobre el producto que el equipo de soporte de primera línea, la IA difícilmente puede empeorar las cosas, y con el reconocimiento de voz/software de voz podría ser incluso más fácil mantener una conversación, aunque tener una conversación con Alexa o Siri puede ser frustrante.
Tuve tantas incidencias escaladas a soporte de nivel 2 o 3 en una importante empresa de software que terminaron dándome una forma de evitar al grupo de nivel 1.
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Soy cauteloso con los argumentos del tipo “difícilmente puede empeorar las cosas” para cualquier cosa que involucre cambios sociales a gran escala. Hay pocos problemas complejos que no puedan empeorar. Trabajar gradualmente hacia los resultados deseados parece un enfoque más razonable.
Mi interés en esto proviene de haber trabajado como representante de atención al cliente. Siento una sensación de parentesco con los millones de personas en todo el mundo que realizan trabajos similares. Ver “representante de atención al cliente” cerca de la cima de las listas de trabajos que se espera que se vean afectados por la IA es preocupante. Tenga en cuenta que las personas de grupos marginados están fuertemente representadas en la fuerza laboral de atención al cliente.
Eso suena como un sistema de soporte mal estructurado. El grupo de nivel 1 no necesita necesariamente ser capaz de resolver su problema. Lo que necesitan ser capaces de hacer es comprender y empatizar con su problema y estar motivados para ver que se resuelve.
Discourse está en una posición de liderazgo en términos de cómo se integra la IA en los sistemas de atención al cliente. No tengo mucho que aportar a eso, aparte de intentar destacar el papel de la comprensión humana, la empatía y la motivación en el trabajo de atención al cliente. Los LLM pueden imitar estos atributos hasta cierto punto, pero desde mi punto de vista, ese no es un uso apropiado de la tecnología.
Desde el punto de vista de un cliente, para citar libremente a Sam Altman (de memoria), “a nadie le gusta que una computadora lo condescendiera”. **Que los agentes de soporte de LLM intenten imitar la preocupación humana conducirá a la frustración del cliente.
Esto se está desviando del tema de la pregunta sobre cómo los LLM impactarán en los foros. Si va a haber una discusión continua sobre cómo los sistemas de atención al cliente impulsados por Discourse podrían mejorarse con IA, probablemente debería trasladarse a un tema separado.
** Editar: pensándolo un poco más, creo que la cita de Sam Altman podría haber sido más cercana a “a nadie le gusta que una máquina lo regañe”. Tenga en cuenta que hacer esta corrección es un ejemplo de cómo la motivación humana a menudo sirve como una función correctiva.
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A nadie le gusta que le pregunten “¿Estás seguro de que está enchufado?”, pero lo he oído muchas veces.
Yo también he pasado muchas horas en el servicio de asistencia técnica. Pero era una cuestión de orgullo que sabíamos más que nuestros usuarios, y el supervisor del servicio de asistencia y otros nos interrogaban regularmente para asegurarnos de que estábamos al día en las cosas. Pero el primer paso siempre era averiguar una combinación de lo que el usuario intentaba hacer y cuánto sabía el usuario al respecto.
El personal del servicio de asistencia escribió un programa Eliza que imitaba los primeros minutos de muchas conversaciones de soporte.
No me quejé cuando esa empresa de software me dio un canal directo al soporte de nivel 3, y el equipo de nivel 3 tampoco. De hecho, un par de los desarrolladores (nivel 4) me dieron sus números de teléfono directos, ¡y de vez en cuando me llamaban a mí!
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Si no empiezan con eso, normalmente temo que no se les ocurra una solución.
Lo frustrante es cuando leen un guion que ellos mismos no entienden. O sugieren rápidamente que la solución es hacer una reinstalación completa del sistema operativo de tu teléfono.
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Cuando no estoy jugando con Discourse, lidero grandes equipos en funciones de soporte. La realidad es que estos modelos eventualmente serán más confiables que los humanos: siempre activos, disponibles en cualquier momento y desde cualquier lugar. Siempre habrá demanda de interacción humana, lo creo, sin embargo, creo que está claro que las próximas iteraciones de LLM dejarán muy claro que la IA puede identificar matices y sentimientos, y responder en consecuencia. Quizás incluso de manera más efectiva que los humanos, ya que la respuesta de la IA será más predecible.
Por supuesto, estoy especulando, pero confío bastante en que la estrategia de centros de llamadas/servicio completo será muy diferente en 5 años.
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¿Significa esto que cuando los modelos de IA se vuelvan más avanzados (tenemos GPT-4), serán el plato principal para las respuestas? Esto podría hacer que los humanos trabajen menos para obtener respuestas. La precisión también es importante, verifique los errores.
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100%. No es si, sino cuándo.
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Se podría argumentar razonablemente que los motores de búsqueda ya se han convertido en el plato principal para obtener respuestas. Prácticamente sacaron de negocio a las enciclopedias.
Un motor de búsqueda habilitado para ChatGPT (lo que podría ser redundante) eventualmente podría volverse difícil de distinguir de un compañero de chat humano.
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Mi cliente acaba de lanzar su Chatbot
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Lo estamos utilizando (actualmente gpt-4o) como complemento para el equipo de soporte. Los principales beneficios son:
- Disponible 24/7, incluyendo noches y fines de semana, como el foro.
- Responde inmediatamente, mientras que nuestro equipo de soporte humano tarda un poco más.
- Puede ser capaz de responder preguntas que no podrías responder con una búsqueda en el foro.
Es cierto que a veces se equivoca en preguntas técnicas. Intentar minimizar eso ha sido el mayor desafío. La capacidad de escalar el chat a nuestro equipo humano es crucial. Actualmente, eso ocurre en poco menos del 50% de los chats. Escribiré un informe más detallado sobre cómo va después de que haya estado funcionando más tiempo y tengamos más comentarios.
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¿Puedes adivinar cuál es el promedio industrial? Porque suena muy alto. Por otro lado, trabajé para una empresa mundial de tiempo compartido en Cork, Irlanda en algún momento de mi vida, y tuve la sensación de que casi todas las llamadas se escalaban si un guía no podía ofrecer a los clientes de EE. UU. o del Reino Unido lo que querían, así que en comparación con eso, solo la mitad es un resultado asombroso.
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No conozco el promedio, pero estoy seguro de que depende de lo que se esté admitiendo.
En nuestro caso, una parte de nuestras preguntas de soporte no puede ser manejada por el chatbot porque requieren una acción. Por ejemplo, si se necesita hacer un cambio de cuenta o devolver un equipo (lo que requiere un reembolso y/o una autorización), el bot no puede hacerlo.
También depende de la complejidad del soporte técnico. Algunas preguntas son directas. Si el usuario hubiera buscado en el foro con los términos correctos, habría encontrado la respuesta. Pero algunos usuarios prefieren simplemente hacer la pregunta y obtener una respuesta. En ese caso, el bot es bastante bueno buscando en el foro, encontrando la respuesta y presentándola. Pero cuando el problema requiere investigación o análisis multivariable, el bot tiende a dar una respuesta genérica que no aporta mucho valor.
Sin embargo, esperábamos esto. La creación de la base de conocimientos y la mejora del prompt son un trabajo continuo. Y anticipamos que el LLM y el plugin mejorarán continuamente también.
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De todos modos, cada segunda consulta fuera de otros canales de soporte ejerce bastante presión.
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