A día de hoy, si estás al corriente de las novedades que van apareciendo en soluciones de colaboración, sabrás qué es la colaboración cognitiva: la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) al negocio y flujos de trabajo en el segmento de la colaboración. De hecho, este artículo quiere tratar en alto nivel cómo transformará la colaboración y la atención al cliente, añadiendo información y contexto a todas las interacciones que realicemos.

Cuando hablamos de colaboración cognitiva nos estamos refiriendo a aplicar modelos de Inteligencia Artificial y analítica de datos en tiempo real para mejorar el engagement entre los participantes de la reunión. De este modo, no solo podremos conocer un poco más de los participantes de la reunión, sino que esa información la tendremos disponible en tiempo real y nos permitirá establecer mejores lazos, cerrar más ventas o conocer las necesidades del cliente potencial o qué cliente abrió un ticket recientemente.

La IA está irrumpiendo con fuerza en forma de concepto, pero la adopción parece ser lenta. Sin embargo, esta tecnología nos va a permitir transformar la colaboración de forma radical y, por esta misma razón, desde Datacom debemos recomendar encarecidamente que se inicien pruebas de concepto y pilotos en potenciales casos de uso, evaluar vendors de este tipo de tecnología y analizar, no solo posibles aplicaciones en tu negocio, sino revisar los beneficios que puede aportar desde múltiples puntos de vista como un incremento de ventas, reducción de costes o crear una mejora de procesos al obtener más y mejor información. La era cognitiva está aquí, ¿la analizamos un poco más de cerca?

Misión: Transformar la colaboración con Inteligencia Artificial

La IA está destinada a cambiar muchos modelos de negocio y la forma de relacionarnos. De hecho, la IA entrenada mediante procesos y herramientas de Machine Learning, nos proporcionará nuevos modos de medir el rendimiento en términos cualitativos y cuantitativos y, a la vez, nos abre la oportunidad de abrir nuevas formas de comunicación, creando un modelo de colaboración multicanal, donde la información es mucho más accesible y relevante que nunca.

Casos de uso de colaboración cognitiva para empresas

La opción de procesar información en tiempo real, tener acceso a ella y poder emplearla para un modelo de comunicación omnicanal, puede crear nuevas formas de comunicación casi automática:

Bots Inteligentes

Los agentes o asistentes inteligentes son un medio basado en voz para interactuar, tanto con datos como con usuarios finales. Las funciones son tan diversas como sus opciones de integración con sistemas de información: desde comenzar una reunión, grabación o almacenar elementos relevantes durante la reunión.

Los bots, integrados con los almacenes de datos, incluso pueden permitir a los participantes de la reunión consultar otras aplicaciones, por ejemplo, para solicitar el estado de gestión del proyecto, informes de inspección o informes en tiempo real de un sistema de monitoreo de instalaciones de fabricación.

Procesos automatizados mediante bots (RPA)

Este punto nos gusta en especial, RPA o la automatización de procesos, nos permite automatizar procesos mecánicos y rutinarios y, también, ser un sistema alerta inteligente que notifique las incidencias a través de un espacio de colaboración. Pongamos un ejemplo, un sensor detecta una anomalía y el bot la recoge, notificando a los usuarios de un espacio de Webex Teams y compartiendo la información relevante del monitoreo, así como información contextual necesaria para proceder a la normalización del incidente. RPA no solo nos ayuda a automatizar tareas, nos reduce los costes de operaciones y nos reduce la tasa de error humano al proporcionar la información correcta, adecuada, necesaria y en tiempo real.

Chatbots

Los chatbots están apareciendo y haciéndose hueco en múltiples sectores y en multitud de casos de uso. Estas herramientas, basadas tanto en texto como en voz, se usan para interactuar directamente entre personas y fuentes de datos. Por ejemplo, un chatbot puede recoger un mensaje de contacto, abrir un ticket de soporte, cerrar una reunión con un comercial (y saber a cuál asignarlo según ubicación, disponibilidad…). Además, puede realizar funciones de asistente on-demand, solicitándole al bot un reporte de ventas del trimestre anterior y, todo ello, interactuando en lenguaje natural, como lo haríamos con otra persona.

Optimización y planificación de los espacios de reuniones

La tecnología de Inteligencia Artificial dentro de los dispositivos de videoconferencia, puede contar el número de participantes durante las reuniones. Esto crea la capacidad de rastrear la utilización de la sala. Al saber cuántas personas suelen usar una sala de reuniones, los planificadores de instalaciones, pueden analizar sus espacios de reunión para determinar si tienen suficiente espacio, demasiado, o si las salas existentes deben ampliarse o reducirse en tamaño. La obtención de esta información permite a las organizaciones tomar decisiones inteligentes de construcción, lo que puede ahorrar dinero en el desperdicio de espacio en la sala de reuniones.

Inteligencia basada en lenguaje extracorporal

La IA nos puede dar más información que solo el conteo de usuarios. Esta es capaz de analizarlos, identificar sus perfiles faciales (comparándolo con el Directorio Activo para identificarlos) y conocer su estado de atención.

Vamos a poner más ejemplos de este análisis cognitivo: People Insights de Cisco permite a los participantes ver los nombres y cargos de cada uno, y desplazarse sobre un participante para obtener información adicional, incluido su rol e información biográfica disponible públicamente, como posiciones pasadas, publicaciones en redes sociales y noticias relacionadas.

Mejorando la satisfacción del cliente con la colaboración cognitiva

La colaboración cognitiva ofrece oportunidades para mejorar la participación del cliente mediante diversas nuevas interacciones con el cliente que afectan su empatía, satisfacción, repercutiendo en las oportunidades de venta y la retención. El conocimiento cognitivo, a través de varios canales de interacción, permite el análisis más allá de la simple eficiencia del agente para responder y cerrar tickets. Los ejemplos de tecnologías cognitiva de interacción con el cliente incluyen:

  • Procesamiento del lenguaje natural (PNL): El PNL permite que las plataformas IVR entiendan los idiomas hablados o escritos, incluida la traducción en tiempo real entre los agentes y el cliente.
  • Chatbots: eliminan la navegación a menudo compleja de un IVR, con una conversación basada en voz o texto, aprovechando las capacidades de autoservicio, reduciendo la utilización del agente.
  • Análisis predictivo: Los algoritmos de Inteligencia Artificial predicen el comportamiento del cliente en función de una variedad de factores contextuales preprogramados o aprendidos, como el comportamiento pasado, las características regionales específicas y el comportamiento de otros clientes con datos demográficos similares.
  • Análisis en tiempo real: La IA supervisa las llamadas en vivo o los chats para brindar una orientación, en tiempo real, a los agentes de atención al cliente, lo que les permite mejorar la satisfacción al saber si la información proporcionada es de valor y útil.

La colaboración cognitiva en el puesto de trabajo

En Datacom.Global creemos que los asistentes cognitivos pueden hacer mejorar no solo la experiencia de cliente, sino la experiencia de los trabajadores en su puesto de trabajo. Desde controlar las aplicaciones de la reunión y los dispositivos mediante voz, por ejemplo, «Hola XXXX, inicia mi reunión de las 2:00 P.M.», hasta recibir notificaciones proactivas, por ejemplo, «Ya veo tienes una reunión a las 2:00 P.M., ¿la iniciamos?”

Esta tecnología habilita un agente virtual con Inteligencia Artificial para iniciar la aplicación de la reunión, activar un sistema de sala de videoconferencia y/o una pizarra digital interactiva, y notificar al organizador cuando todos los participantes invitados se hayan unido a la reunión. La IA tiene capacidades avanzadas y podría abrir documentos relevantes según el contexto analizado, por ejemplo, los enlaces en una entrada de calendario, los documentos asociados con un espacio de equipo o las interacciones pasadas entre los miembros del equipo. El reconocimiento de lenguaje y la adquisición de información de diferentes fuentes permite esta característica.

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