Preguntaste sobre los servicios automatizados que intentan aparecer como un agente de soporte humano. La tecnología de comprensión del lenguaje natural dio un gran salto en la precisión durante los últimos años (2014+), pero firmar totalmente su servicio de atención al cliente para la automatización de hoy probablemente no sea la mejor idea.
En su lugar, piense en la automatización del servicio al cliente como un problema multifacético que consiste en diferentes tipos de problemas que se benefician de diferentes soluciones . He escrito un artículo aquí sobre las diferentes etapas de automatización que prevemos en Myra Labs. En Myra, estamos trabajando en asistentes virtuales de atención al cliente diseñados para avanzar en este problema de una manera enorme.
Desde lo simple a lo más complejo, las diferentes etapas de automatización van desde:
- Preguntas sencillas y fáciles de responder que una computadora puede responder con gran precisión; a
- Preguntas complejas que tienen pocas esperanzas de automatización, pero que aún pueden beneficiarse de algunas preguntas de configuración automatizadas que preparan a los agentes humanos de atención al cliente para el éxito.
Al dividir el problema en diferentes etapas, se convierte en un problema que no es una proposición 0 o 100. La tecnología emergente de aprendizaje profundo es capaz de reconocer y responder con bastante precisión las etapas de tipo 1 , preguntas simples y fáciles de responder. Esto puede tener un impacto significativo. Para preguntas complejas, aún podemos usar el aprendizaje automático y otras herramientas para ayudar al personal de soporte al cliente a responderlas.
