La IA, la analítica y la ciencia de datos mejoran la CX

Mediante el uso de herramientas de Analytics, Data Science e Inteligencia Artificial,  las empresas pueden mejorar la experiencia del consumidor a través de algoritmos que pueden analizar comportamientos y sentimientos, predecir necesidades, guiar estrategias y enseñar a las máquinas basadas en experiencias a brindar un servicio cada vez más humanizado. La información obtenida por las aplicaciones de ciencia de datos se utiliza para delinear los procesos de negocio y alcanzar los objetivos de la organización.

Todavía… ¿Qué significa exactamente Data Science?

Data Science es un término general que abarca la recopilación, almacenamiento, organización, preparación y gestión de datos. El objetivo es mantener grupos de datos para extraer significado que permita la orientación de los procesos de negocio y el logro de los objetivos de la organización. Se debe establecer una estrategia de datos para hacer esto. Debido a que orientará la gestión de datos en toda la organización, debe considerar varios factores, tales como:

• Recopilación: Creación de un modelo para metodologías de recolección de datos.
• Gestión: Estructuración, seguridad, integridad y actualización de la información almacenada en bases de datos.
• Gobernanza: Gestión de políticas, procesos, personas y tecnologías, con el fin de estructurar los activos de información dentro de la organización.
• Acceso y control de datos.
• Privacidad y seguridad.

¿Y qué es la Inteligencia Artificial?  El objetivo de la Inteligencia Artificial (IA) es permitir que las máquinas repliquen la inteligencia humana para comprender y actuar como lo haría una persona. Debido a que el pensamiento humano funciona de acuerdo con ciertas reglas, estas reglas pueden codificarse y usarse en algoritmos para enseñar a las máquinas basadas en la experiencia. Existen tres tipos de IA, siendo la primera una aplicación real, la segunda teórica y la tercera solo un concepto: Inteligencia Artificial Estrecha (ANI) Este tipo de sistemas de IA hace posible el Machine Learning, con la ayuda de grandes volúmenes de datos almacenados como referencia para problemas futuros. Son muy similares a cómo  funcionan los humanos y  pueden resolver preguntas y tareas específicas. A menudo incluso superan a los humanos, pero solo en un entorno controlado con parámetros limitados. Algunos de estos tipos de sistemas de IA son muy familiares para los consumidores, como los asistentes virtuales. Inteligencia General Artificial (AGI) Con el objetivo de lograr un nivel de cognición igual al de los humanos en varias áreas, como el procesamiento del lenguaje y las imágenes,  el razonamiento y el funcionamiento computacional. Sin embargo, aunque ya se utiliza en supercomputadoras, por ejemplo, que son capaces de simular la actividad de ocho millones de neuronas y resolver preguntas miles de veces más rápido y 10,000 veces más eficientemente que las CPU convencionales, todavía hay una gran brecha que abarcar en relación con el cerebro humano, que tiene 16 tipos de un total de 86 mil millones de neuronas.  La Superinteligencia Artificial (ASI) es supuestamente capaz de superar las capacidades humanas en prácticamente todos los campos. Desde tomar decisiones racionales hasta hacer arte y construir relaciones emocionales. Entonces, ¿qué es el aprendizaje automático?  El aprendizaje automático es un subconjunto  de la inteligencia artificial, que permite a las máquinas aprender de la experiencia, en lugar de simplemente seguir instrucciones, para que puedan producir resultados exactos. Hay cuatro tipos de aprendizaje: Aprendizaje supervisado El algoritmo opera en base a un conjunto específico de datos etiquetados para que pueda comparar los resultados con estos datos y modificar su modelo para que sea más preciso.  Aprendizaje no supervisado El algoritmo hace inferencias basadas en las características de los datos de entrenamiento no etiquetados para encontrar patrones. Se construye una justificación para describir estos patrones y llegar a un resultado. Aprendizaje semisupervisado El algoritmo utiliza un conjunto limitado de datos etiquetados para definir el resto de los datos con el fin de llegar a un resultado. Esto significa que no es necesario etiquetar grandes conjuntos de datos. Aprendizaje por refuerzo A través de un proceso de prueba y error, el algoritmo es recompensado o penalizado por las acciones ejecutadas, lo que ayuda a dar forma a su comportamiento futuro y no requiere instrucciones explícitas. La ciencia  de datos, la inteligencia artificial y  el aprendizaje automático trabajan juntos para explorar los datos con el fin de obtener una variedad de beneficios comerciales.  La inteligencia artificial se puede aplicar a innumerables áreas, como ventas de productos y servicios, fabricación, recursos humanos e incluso en el cuidado de la salud. Por ejemplo:

• Cadenas minoristas: predecir el comportamiento, aumentar las oportunidades de ventas, reducir los riesgos y tomar decisiones más asertivas.
• Comercio electrónico: mejore las recomendaciones de los clientes y los resultados de las encuestas de los usuarios, el servicio de chatbot y filtre el spam y los comentarios.
• Finanzas: identifique buenos clientes, minimice los costos y obtenga mejores resultados para sus productos.
• Aseguradoras: obtienen más previsibilidad y agilidad en las decisiones para reforzar los resultados.
• Salud: maximizar la eficiencia en las tareas administrativas, realizar diagnósticos asistidos, monitorear signos físicos y emocionales, realizar cirugías robóticas.
• Recursos humanos: analice los datos de los empleados y coloque a los empleados en los equipos adecuados, delegue proyectos en función de las competencias, analice los currícula.

Atento utiliza la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial para evaluar el comportamiento y los sentimientos y predecir las necesidades de los consumidores, con el objetivo primordial de mejorar la experiencia del consumidor y, en consecuencia, generar retornos de negocio para las empresas.

Bruno Silveira Gardel, Head of Data Science de Atento Brasil, explica que estas tecnologías – capacidades digitales que se encuentran  en los entregables de las empresas – permiten crear modelos predictivos para mejorar la eficiencia del negocio ofreciendo soluciones rápidas y precisas basadas en la capacidad de comprender los sentimientos del consumidor y predecir el comportamiento del consumidor, utilizando análisis y referencias cruzadas de datos deconstruidos. El uso de este tipo de capacidad digital permite una mayor satisfacción e incluso evita que las quejas adquieran una dimensión más amplia y terminen yendo al defensor del pueblo o incluso a una agencia reguladora. Atento aplica estas capacidades a una variedad de entregables. Un ejemplo son nuestros modelos de eficiencia empresarial. «Llevamos a cabo un análisis demográfico y de comportamiento de sus clientes para averiguar qué deben hacer a continuación y mejorar las recomendaciones de productos, por ejemplo. Cuantos más datos haya, más eficiente será el sistema, y también se ve mejorado por los resultados obtenidos. El objetivo es comprender cada vez más las necesidades de los consumidores, el punto del viaje en el que se encuentran, y atenderlos cada vez más rápidamente», dice Bruno. Otro producto es el Stress-o-meter, que evalúa el estado emocional de alguien en términos de mensajes de voz y texto, basado en el procesamiento del lenguaje natural, el tono de voz, la velocidad de escritura, el uso de ciertas palabras positivas y negativas, la proximidad entre palabras, etc. Es así como Atento construye un nuevo customer service journey, con canales más adecuados, un lenguaje más preciso y cohesionado, y automatización de procesos que simplifican el servicio y ofrecen mejores resultados en la relación con los clientes.