¿ChatGPT revolucionará el centro de contacto?

Ben Rigby, Talkdesk

By Ben Rigby

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Chatgpt Will Revolutionize The Contact Center

Quiero compartir mi entusiasmo por el reciente lanzamiento de ChatGPT, un nuevo Gran Modelo Lingüístico (LLM) desarrollado por OpenAI.

ChatGPT es un chatbot que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para comprender y responder a las entradas del usuario de manera conversacional. Es como tener un amigo superinteligente dotado de IA con el que puedes chatear sobre casi cualquier cosa.

It has recently gained a lot of attention as a potential game changer in the contact center industry. Many people, including leading CX experts, believe that it will greatly improve customer service by providing more intelligent and helpful responses to customer inquiries. ChatGPT is different from traditional chatbots because it does not require specific training to assist with a wide range of tasks. Out of the box, it already knows about everything from espresso to epilepsy.


Más que un chatbot.

I don’t think the word “chatbot” accurately describes ChatGPT because it can do much more than a typical chatbot. I want to show you some examples of its capabilities by sharing a few screenshots demonstrating how it can hold a conversation. In this example. it’s telling me how to make an espresso. I asked it a question, it gave me a reasonable answer, and then I asked a follow-up question related to the original answer. It remembers the context of the conversation and provides correct and relevant information about espresso making. It is a simple conversation, but it shows ChatGPT’s ability to remember previous interactions (context) while providing specific information about a topic for which it has not been specifically trained.

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Este es otro ejemplo, donde hice una pregunta médica sobre la epilepsia. Como se puede ver en la captura de pantalla, me da alguna información genérica sobre la epilepsia y luego pone objeciones a más respuestas. Cuando hice esta misma pregunta hace una semana, me dio información muy específica sobre estudios clínicos, medicamentos en desarrollo y centros de tratamiento—demostrando ser un conversador capaz sobre temas médicos. Sin embargo, debido a los riesgos que conlleva ofrecer asesoramiento e información médica, y al hecho de que ChatGPT puede ofrecer a veces datos que suenan verosímiles pero que son inventados, OpenAI ha ido desactivando muchas de estas áreas propensas al riesgo.

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Capacidades de ChatGPT.

ChatGPT es capaz de mucho más que simplemente chatear.



Se adapta a diferentes estilos de escritura.

A continuación, puedes verlo escribiendo un poema sobre Napoleón al estilo de Shakespeare. Es capaz de adaptarse a lo indicado y escribir de manera estilística y expresiva.

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Puede participar en marketing de contenido creativo y juegos de rol. En el escenario del juego de rol, asume las características de una personalidad específica y entabla una conversación ficticia.

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Escribe código como un profesional.

En el siguiente ejemplo, ChatGPT escribe código en varios lenguajes, como Python y JavaScript. Puede:

  • Escribe pruebas unitarias y código de depuración.
  • Explicar y comprender conceptos complejos como Regex  (una expresión regular—una secuencia de caracteres que especifica un patrón de búsqueda en texto).
  • Realizar tareas de introducción y formateo de datos.
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Procesa el Lenguaje Natural.

ChatGPT puede traducir, detectar la intención y predecir el sentiment.

Estos son algunos de los cientos de posibles casos de uso que van desde jugar al ajedrez hasta escribir fanfiction sobre Star Wars.



Adaptación de ChatGPT y LLM al centro de contacto.

ChatGPT es un modelo estático que se entrenó hasta 2021 y no tiene acceso a Internet ni la capacidad de volver a entrenarse o ajustarse. Esto significa que, de momento, no se puede personalizar para fines específicos, como brindar respuestas para el servicio de atención al cliente adaptadas a las necesidades de una empresa. Por lo tanto, hoy en día no es posible utilizar ChatGPT para el centro de contacto.

Sin embargo, espero que en algún momento estará disponible una API para ChatGPT. Cuando lo esté, será posible alimentar a ChatGPT con transcripciones de agentes, datos del sitio web e historial de pedidos de clientes. Esto le permitiría dar respuestas personalizadas y detalladas a los clientes. El impacto de contar con un único agente virtual LLM con un amplio conocimiento del negocio y la capacidad de conversar con los clientes sobre una variedad de temas, con una capacitación limitada para hacerlo, es el punto de inflexión que todos los expertos en centro de contacto (incluyéndome a mí) están imaginando

Por supuesto, es importante considerar las potenciales implicaciones éticas de una herramienta tan poderosa, particularmente en lo que respecta a la parcialidad, la transparencia y la privacidad. Aunque estas siempre han sido consideraciones importantes para las empresas en el ámbito de su deber de diligencia hacia los clientes.



Mis principales predicciones sobre el uso de ChatGPT y LLM en el centro de contacto.

El desarrollo de ChatGPT significa que es posible crear agentes virtuales que pueden conversar con los clientes de una manera natural y razonable sobre una empresa, sus políticas y los detalles específicos de los clientes, todo ello sin las 100 horas que requiere actualmente entrenar bots para realizar tareas similares.

This has been the goal of virtual agents for the past decade, but until now, it has been difficult to achieve. As a result, the impact of ChatGPT, and other LLMs, is likely to be significant to the customer service industry.



Mi primera predicción.

Las empresas reemplazarán muchas tareas de agentes humanos con agentes virtuales LLM, que son una opción más rentable para realizar funciones en las que no se necesitan la empatía ni el juicio humanos. Es probable que las empresas persigan los beneficios del ahorro de costes que conlleva el uso de este tipo de agente virtual.

Los agentes virtuales LLM permitirán que las empresas atiendan a más clientes simultáneamente, aumentando su eficiencia y permitiéndoles gestionar un mayor volumen de consultas. Potencialmente, esto podría traducirse en tiempos de respuesta más rápidos y mayor satisfacción del cliente.



Mi segunda predicción.

Agents may start handling multiple phone calls simultaneously. This will be achieved through the use of LLM virtual agents that are able to handle most customer inquiries independently but can defer to the human agent for confirmation when their confidence is low. This will enable the human agent to serve multiple customers at the same time, while still providing a high-quality customer experience.

In this scenario, the human agent acts as a quality assurance layer, a human-in-the-loop, providing real-time feedback and corrections to the virtual agent, enabling it to learn and improve over time while still being able to handle most inquiries independently. It is likely that this model will be adopted by many companies, as it allows for a more efficient use of human agents and provides a superior customer experience.



Mi tercera predicción.

Due to the coding capabilities of ChatGPT, I can imagine a shift from “low code” to “prompt-based” user interfaces—in particular for contact center administrators. For instance, an administrator could use prompts to create a user interface for agents that connects to a support ticketing system and retrieves information about a customer’s previous ticket—all just by describing the interface—without any specific coding to do so.  Prompt-based administrative tools would dramatically simplify the setup, configuration, and customization of the contact center.



Estoy realmente impresionado por las capacidades de ChatGPT y estoy impaciente por ver qué nos depara el futuro. Si aún no lo ha probado, le recomiendo encarecidamente que lo haga. ¡Es realmente un punto de inflexión!

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Ben Rigby, Talkdesk

Ben Rigby

SVP, Global Head of Product & Engineering, Growth en Talkdesk, unicornio de software para centro de contacto como servicio (CCaaS). Previamente lideró la IA en Directly: automatización del servicio de atención al cliente con agentes virtuales impulsados por IA; CEO de Sparked.com: uso de modelos de aprendizaje automático para predecir la rotación, la retención y el LTV; Ingeniero de software en The Main Quad: adquirido por Student Advantage; Ingeniero jefe del sitio web para el consumidor The North Face durante cinco años; CTO en una startup de SaaS con clientes como Sam Adams, Hyundai, Old Navy, IBM, The Sierra Club y Scion.