Un programa que entiende el lenguaje natural mediante una combinación de software e inteligencia humana podría evitar que las empresas perdieran clientes.
Mike Iacobucci quiere ayudarte a dejar de gritar a los teleoperadores de los servicios de atención al cliente, más en concreto, a los automatizados que no entienden lo que dices o te piden que aprietes una interminable ristra de botones para completar una tarea sencilla.
Iacobucci es presidente y director ejecutivo de Interactions, una empresa que vende una nueva clase de software interactivo de respuesta al habla para sistemas telefónicos de atención al cliente. Con su software, en vez de tener que pasar por una serie interminable de opciones a elegir en el teclado del teléfono o conformarte con órdenes de voz muy simples, puedes hablar igual que lo harías con un humano y, lo que es más sorprendente, funciona.
El software de Interactions es, con un poco de suerte, más que una solución a los irritantes sistemas de atención automatizados. También es un ejemplo de colaboración entre software e inteligencia humana. En vez de hacer que el software se encargue por completo de manejar las llamadas, Interactions entrega las señales de voz que su software no puede procesar a agentes humanos que se encargan de escoger la respuesta adecuada.
Los sistemas de respuesta al habla interactivos típicos con los que te encuentras al llamar al servicio de atención al cliente de una empresa envían lo que dices a un software de reconocimiento de voz y transformación en texto, que a continuación envía el texto resultante a una aplicación que decide qué paso dar después.
Hasta hace poco, los ordenadores no han tenido, ni de lejos, un nivel de comprensión o precisión equiparable al de una persona, así que los sistemas obligan a los usuarios a restringir las posibles respuestas.
Ahora, gracias a mejoras graduales pero sustanciales en el procesado del lenguaje natural y al enfoque híbrido máquina-humanos de Interactions, el software de la empresa puede realizar acciones como una reserva de hotel –algo que algunos programas tardarían seis pasos en hacer- en tan solo tres pasos, afirma Phil Gray, director de marketing y desarrollo de negocio de Interactions.
Reducir el número de pasos necesarios exige mucho trabajo entre bastidores. Si llamas al número de atención al cliente de una empresa que use una aplicación de Interactions, te atenderá un ayudante artificial. Tus respuestas se pasan por un software de reconocimiento de voz y las respuestas a preguntas potencialmente complejas como "¿En qué puedo ayudarle?" o “¿Cuál es su dirección de correo electrónico?” se desvían a humanos que pueden “traducirlas” en una frase escrita a máquina que a continuación se envía a la aplicación. Respuestas a preguntas más sencillas como “¿Cuál es su código postal?” se envían directamente al software de Interactions. La aplicación reúne las dos fuentes de datos en tiempo real para ayudarte a completar con éxito tu llamada.
Interactions, cuya sede está en Franklin, en las afueras de Boston, Massachusetts (EE.UU.), ofrece otros 15 tipos de aplicaciones distintas desarrolladas para mercados concretos, entre los que se encuentran los de la atención sanitaria, servicios financieros, comercio y hostelería. Dos de sus clientes son las cadenas de hoteles Hyatt y Best Western. La aseguradora Humana lo utiliza para sus llamadas de suscripción a Medicare, que Gray afirma que normalmente implicarían una conversación de 20 minutos con un agente.
Rob Miller, profesor asociado de informática en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (EE.UU.), que estudia la interacción entre humanos y ordenadores y la computación grupal, cree que la idea de Interactions es buena porque la calidad de los sistemas automatizados actuales produce rechazo en la gente. “Parece una buena forma de aprovechar a las máquinas y a los operadores humanos para lo que a cada uno se le da mejor”, afirma.
Llamé al servicio de atención al cliente de Hyatt para probar Interactions. Una voz de hombre agradable, levemente robótica, respondió a la llamada, preguntando en qué podía ayudarme.
Dije que quería reservar una habitación en un Hyatt en Manhattan. Encontró cuatro hoteles Hyatt, dijo sus nombres en voz alta y repitió la lista entera cuando pregunté “¿Cómo se llamaba el tercero?”.
Confieso que intenté poner trampas al software -farfullando, confundiendo la fecha de entrada (“El 3 de septiembre, perdón diciembre”) y respondiendo “Solo yo” cuando me preguntó cuántas personas entraban en la reserva. Hizo una pausa en varias ocasiones, quizá para permitir que un operador humano descifrara parte de nuestra conversación, y en cada ocasión el silencio vino acompañado por un sonido grabado de máquina de escribir.
Sin embargo, consiguió hacerlo todo. Y después de recoger la información básica sobre dónde me gustaría alojarme y cuándo, me pasó a un representante humano del servicio de atención al cliente para terminar el proceso de reserva de mi habitación (parece ser que Hyatt hace esto para todas las llamadas de reserva).
Hablé con uno de estos representantes, Brandon, que me dijo que el sistema automatizado recoge la mayoría de la información que necesita y acorta la duración de las llamadas en un minuto o dos, una mejora considerable para el trabajo de este agente. Además me dijo que la mayoría de los clientes dicen que les gusta el sistema.
La reducción en los tiempos que proporciona el software de Interactions puede suponer grandes ahorros para las empresas. Y para Interactions la satisfacción de los clientes también es importante en el aspecto financiero, ya que cobra por el número de transacciones llevadas a cabo con éxito, como por ejemplo, una reserva o una autenticación de la identidad de un cliente.
Interactions no quiere entrar en detalles, pero afirma que espera poder usar las interacciones de los clientes con los operadores humanos para mejorar la parte automatizada de su servicio. Miller ve un gran potencial en ello, afirmando que los grupos del Instituto Tecnológico de Massachusetts que llevan años construyendo sistemas de diálogo de voz han encontrado que es enormemente útil para ellos que la gente use sus sistemas. “Si la gente proporciona datos para el entrenamiento [de los sistemas] y al mismo tiempo consigue un valor del servicio y, por lo tanto, vuelve, es el mejor de los mundos posibles”, afirma Miller.