Introducción
En la actualidad, en todas partes se usan varios canales de comunicación como el correo electrónico, el chat web, el teléfono y plataformas como Slack, Microsoft Teams y Facebook. Las organizaciones necesitan ser accesibles para sus clientes a través de estos múltiples canales. Además, deben responder de la misma manera, con uniformidad y sin importar qué canales decida utilizar un cliente.
Los usuarios y clientes se han vuelto cada vez más exigentes, requieren una respuesta diaria constante, adaptada a sus comportamientos y características, así como respuestas a las solicitudes más complejas.
La IA conversacional, también denominada agentes, responde a las preguntas y solicitudes humanas de una manera inteligente. Las organizaciones usan agentes para ofrecer una primera línea de respuesta a los clientes y gestionan consultas comunes a través de múltiples canales. Los agentes inician un diálogo conversacional con el usuario humano, ya sea a través de la web u otro canal, como el servicio de mensajería por SMS.
Problemas relacionados con la creación de agentes
Las siguientes estadísticas describen los complejos desafíos que las organizaciones están experimentando en la actualidad cuando tratan tanto con empleados como con clientes:
El 66 % de los clientes optan por solucionar un problema ellos solos antes de ponerse en contacto con un representante del servicio de soporte, porque contactar con ellos puede llevar mucho tiempo y el cliente tiene que esperar en una cola cuando lo único que quiere es una respuesta inmediata.
El 90 % de los clientes espera consistencia a través de diversos canales. Ya sea por teléfono, sitio web o tienda minorista, los clientes desean disfrutar del mismo trato desde todos los canales.
El 59 % de los canales se gestionan en silos; los centros de llamadas tienen incentivos diferentes a los de las tiendas minoristas, el sitio web se administra por separado, etc.
Los agentes pueden ayudar a abordar estos desafíos, pero pueden resultar difíciles de crear y costosos de mantener. La creación de un agente siempre ha requerido capacidad y esfuerzo: hacen falta desarrolladores para programar el agente, expertos en la materia (SME) para definir el flujo conversacional y especialistas en IA para gestionar el procesamiento del lenguaje; además, el agente debe poder conectarse a sus sistemas operativos para obtener acceso a los datos relevantes.
Agentes de Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio ha sido diseñado para crear agentes, ya sea para usuarios externos (sus clientes) o internos (sus empleados). Los SME pueden crear flujos de conversación utilizando una interfaz gráfica sin código en un navegador.
Los desarrolladores y administradores pueden ayudar a los SME a crear flujos conversacionales e integrar agentes con aplicaciones de línea de negocio mediante flujos de nube de Microsoft Power Automate. Microsoft Copilot Studio incluye procesamiento de lenguaje de IA para crear una IA conversacional natural.
Microsoft Copilot Studio permite que cualquiera pueda desarrollar un agente, lo que reduce en gran medida el tiempo y el coste derivados de la implementación de un agente.
Casos de uso para agentes
Puede agregar IA conversacional a una aplicación para mejorar la experiencia del usuario. Estos son algunos de los usos comunes de agentes externos:
Responder a preguntas o consultas
Procesar solicitudes de devolución y cambio
Resolver una queja o un problema.
Realizar una compra, comprobar el inventario, hacer una recomendación o realizar el seguimiento de un envío.
Presentar un producto y usarlo como servicio de asistencia.
Hacer una reserva o reservar una entrada para un evento.
Administrar las preferencias de suscripción de correo electrónico
Pagar una factura o procesar una reclamación.
Encontrar una persona cualificada (por ejemplo, servicios profesionales).
Proporcionar triaje en atención sanitaria y comunicación de crisis.
Solicitar comentarios de clientes y crear concursos, encuestas y competiciones
Un uso popular de los agentes es emplearlos en escenarios de atención al cliente. Por ejemplo, un agente puede ayudarle con la resolución de problemas, cuestiones sobre la garantía y reparaciones.
La experiencia de la mayoría de las personas con los agentes es en casos de atención al cliente. Sin embargo, existen casos de uso más eficaces cuando se usan agentes dentro de una organización:
Asistencia para RR. HH.
Incorporación de empleados
Ideas de los empleados
Administración de cambios
Asistencia de TI
Asistencia de ventas
Administración de casos
Administración de problemas
Inspecciones
Información de procesos internos
Estas son algunas razones para plantearse el desarrollo de un agente interno:
Comunicación interna uniforme
Comodidad, velocidad y accesibilidad
Todo el día, disponibilidad diaria
Su capacidad de actuar en nombre del usuario en tareas rutinarias
Su capacidad de reemplazar la intranet o el correo electrónico interno para obtener información a la que se obtiene acceso con frecuencia
El rol del arquitecto de soluciones a la hora de determinar la necesidad de agentes
Los arquitectos de soluciones deberían plantearse el uso de agentes como parte de la solución para lograr cuando deseen:
Reemplazar los formularios web, incluidos los formularios de generación de clientes potenciales y los formularios de consulta.
Ayudar a los clientes a navegar y encontrar a una persona o información, en lugar de utilizar una búsqueda en el sitio web.
Redirigir consultas a la persona adecuada de la organización, como agentes de servicio al cliente o personal de servicios profesionales.
Los agentes no son solo para sitios web. También es posible implementar Microsoft Copilot Studio en las siguientes entidades:
Facebook
Slack
Twilio
Correo electrónico
Aplicaciones móviles
Si el arquitecto de soluciones decide usar agentes, deberá asegurarse de que el equipo del proyecto siga los principios y procedimientos recomendados para crear agentes, como se explica en el resto de este módulo.
IA responsable
Microsoft ha definido seis principios para el uso responsable de la IA. Como los agentes son servicios basados en IA, los arquitectos de soluciones deben tener en cuenta dichos servicios al diseñar un agente. El principio de transparencia aplica especialmente a los agentes.
El principio de transparencia se ocupa de garantizar que el ser humano comprenda que está interactuando con un agente. Cuando se inicia una conversación de agente, este debe indicar claramente que es un agente. El agente debe indicar su propósito y sus limitaciones, por ejemplo, enumerando los ámbitos en los que puede responder o actuar. Un agente debe permitir al usuario escalar o transferir a un agente humano.
Los agentes funcionan bien cuando se limitan únicamente a su propósito y no intentan ser demasiado genéricos.