5 formas de optimizar el autoservicio con agentes virtuales impulsados ​​por Machine Learning y la IA

El ingrediente no tan secreto para brindar a los usuarios soluciones instantáneas con una mínima intervención humana es capacitarlos para que encuentren sus propias respuestas. Afortunadamente, las opciones de autoservicio existen desde hace bastante tiempo y probablemente no seas ajeno a ellas.

El autoservicio es un medio muy solicitado que muchos usuarios buscan para resolver problemas. Para resolver sus propios problemas de soporte, el 72% de los clientes prefieren una opción de autoservicio en lugar de enviar un correo electrónico o realizar una llamada telefónica, según Forrester Research . Sin embargo, contrariamente a esta demanda, el autoservicio en TI no está despegando tan rápido como cabría esperar.

Una encuesta de 2022 encontró que un tercio de las organizaciones (34%) todavía no ofrecen capacidades de autoayuda y, de las que sí las ofrecen, el 29% no las considera efectivas.

Lo que plantea la pregunta: ¿Por qué el abrumador interés de los usuarios en el autoservicio no se alinea con las tasas de adopción por parte de las organizaciones?

Si bien el autoservicio es claramente la ruta preferida, los usuarios quieren que la experiencia sea fluida y personalizada. Los portales de autoservicio estáticos a menudo requieren que los usuarios recurran a los siempre temidos correos electrónicos y llamadas para resolver sus problemas y créanos cuando decimos esto, tratar de hacerles olvidar viejos hábitos es lo último que necesita. Si los usuarios impacientes y los servicios de asistencia técnica sobrecargados lo están atascando, es posible que desee buscar formas de evitar las complejidades del autoservicio.

IA para autoservicio

En un mundo ideal, el objetivo del autoservicio es reducir la intervención humana al mínimo absoluto. Aunque todavía no hemos llegado a ese punto, al integrar la IA en los centros de servicio de TI, poco a poco estamos logrando este objetivo. Actualmente, los portales de autoservicio carecen de la capacidad de personalizar o adaptarse a las necesidades de los usuarios, pero la IA, con su capacidad de imitar la inteligencia humana y aprender de experiencias pasadas, está cambiando la forma en que las mesas de servicio interactúan con los usuarios finales. Las tecnologías de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático, ya han abierto nuevas posibilidades para hacer que el autoservicio sea relativamente más rápido, inteligente y eficaz. Al aprovechar estas tecnologías, los agentes virtuales impulsados ​​por IA hacen que sea bastante sencillo abordar las barreras de personalización y automatizaciones inteligentes que normalmente enfrentaría en el autoservicio tradicional.