Guía para socios
¿Por qué elegir CallTower para la IA?
CallTower ayuda a sus socios a abordar los temas relacionados con la inteligencia artificial con confianza, centrando cada debate en los resultados empresariales y no en las modas tecnológicas.
• Más de 30 años de experiencia en comunicaciones unificadas (UC) y experiencia del cliente (CX) en la prestación de soluciones de comunicaciones y experiencia del cliente de nivel empresarial
•Un equipo interno especializado en inteligencia artificial dedicado al diseño, la implementación y la optimización, sin recurrir a soluciones de terceros
• Experiencia en la aplicación de la inteligencia artificial para generar resultados operativos y de experiencia del cliente cuantificables
•Los mejores ecosistemas de IAdel mercado, entre los que se incluyen Genesys, Five9, Parloa, Sestek y Microsoft
• Unenfoque consultivo yorientado a los resultados, diseñado para entornos de producción reales
Priorizar los resultados empresariales
La adopción de la IA tiene éxito cuando está impulsada por las necesidades empresariales, y no por la curiosidad tecnológica. Los centros de atención al cliente se enfrentan a la presión de mejorar la experiencia del cliente, reducir los costes y aumentar el rendimiento de los agentes, todo al mismo tiempo.
Centrarse en los resultados ayuda a los socios a:
• Centrarse en los retos operativos reales
• Dar prioridad a los casos de uso de la IA de mayor impacto
• Vincular las iniciativas de IA a los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la dirección, como el tiempo medio de atención (AHT), la resolución en la primera interacción (FCR), la satisfacción del cliente (CSAT) y la contención
Esto sitúa a la IA como un factor estratégico para el desarrollo empresarial, y no como un simple tema de debate.
Inicia la conversación sobre la IA partiendo de los puntos débiles
CallTower recomienda un proceso de análisis guiado y consultivo para identificar en qué ámbitos la IA puede aportar un valor cuantificable.
Retos habituales de los centros de atención al cliente
• Tiempos de espera prolongados y alto índice de abandono
• Escasez de agentes, rotación de personal y lentitud en la incorporación
• Gran volumen de interacciones repetitivas y de escaso valor
• Experiencia del cliente (CX) inconsistente y riesgos de incumplimiento normativo
• Aumento de los costes de servicio y presión sobre los márgenes
• Baja tasa de resolución en el primer contacto
• Horario limitado frente a las expectativas de los clientes de atención las 24 horas del día, los 7 días de la semana
• Requisitos de asistencia multilingüe
• Visibilidad limitada del rendimiento de los agentes y de la experiencia del cliente
• Exceso de trabajo tras las guardias y gastos administrativos
Cada reto puede relacionarse con capacidades y resultados específicos de la IA. Posicionar la IA sin dar prioridad a la tecnología
Posicionar la IA sin dar prioridad a la tecnología
En lugar de presentar primero las herramientas, CallTower plantea la IA como respuestas específicas a los retos empresariales.
• Agentes virtuales
Diseñados para gestionar un gran volumen de interacciones repetitivas, ofrecer disponibilidad permanente, un autoservicio multilingüe y desviar interacciones
• Agent Assist
: ayuda a los agentes humanos con orientación en tiempo real, resúmenes automatizados, asistencia en materia de cumplimiento normativo y una rápida adquisición de competencias
• Agentic AI
Permite la ejecución autónoma de flujos de trabajo definidos, incluyendo la resolución de incidencias, las actualizaciones y la coordinación entre sistemas
Este enfoque mantiene la conversación centrada en el valor.
Identificar los retos para encontrar el modelo de IA adecuado
Una representación sencilla refuerza la credibilidad y evita el exceso de complejidad.
• Tiempos de espera prolongados → Agentes virtuales, Agentic AI
• Escasez de agentes → Agent Assist, Agentic AI
• Interacciones repetitivas → Agentes virtuales o Agentic AI
• Baja tasa de resolución en la primera interacción (FCR) → Agent Assist, Agentic AI
• Riesgo de incumplimiento normativo → Agent Assist, Agentic AI
• Alto coste por servicio → Agentes virtuales, Agentic AI
Adecuar la IA a resultados empresariales cuantificables
Las iniciativas de IA siempre deben estar vinculadas a los indicadores que los clientes ya supervisan.
• Tiempo medio de gestión (AHT)
: se ha reducido gracias a la clasificación previa, la orientación en tiempo real y la finalización automatizada
• Resolución en el primer contacto (FCR)
: mejorada gracias a una mejor distribución de las llamadas, la conservación del contexto y la resolución autónoma
• La satisfacción del cliente (CSAT)
ha aumentado gracias a una resolución más rápida, a la coherencia y a un servicio disponible en todo momento
• Contención
: se ha mejorado al desviar o resolver por completo las interacciones sin la intervención de agentes
Las conversaciones sobre IA fuerte vinculan explícitamente las capacidades con uno o varios de estos indicadores clave de rendimiento.
Evaluar la oportunidad
Una vez identificados los puntos débiles y los resultados, los socios perfeccionan la oportunidad mediante un proceso de evaluación estructurado.
Objetivos del cliente
• Reducir el volumen de llamadas entrantes y liberar a los agentes para que se dediquen a interacciones de mayor valor
• Mejorar la experiencia de los clientes que llaman por teléfono y a través de canales digitales
• Ampliar la asistencia multilingüe o fuera del horario laboral
• Modernizar o sustituir las plataformas heredadas de los centros de contacto
• Automatizar los casos de uso repetitivos o de baja complejidad
Perfil de interacción
• Canales incluidos: voz, chat, correo electrónico, SMS, mensajería
• Volúmenes mensuales de interacciones por canal
• Tiempos de espera actuales, tiempo medio de gestión (AHT) y trabajo posterior a la llamada
Criterios de éxito
• Niveles de contención previstos, automatización parcial o total
• Impacto previsto en el tiempo medio de gestión (AHT) y la tasa de resolución en la primera interacción (FCR)
• Definición de traspasos exitosos a personal humano
• Métricas adicionales, como el abandono, los acuerdos de nivel de servicio (SLA), la tolerancia a errores y los requisitos de cumplimiento
Esto garantiza que la adopción de la IA sea cuantificable, justificable y esté en consonancia con los objetivos empresariales.
Perspectiva ejecutiva
La implantación de la IA debe considerarse una iniciativa de transformación empresarial. El éxito se mide por la mejora tangible en el tiempo medio de atención (AHT), la resolución en la primera interacción (FCR), la satisfacción del cliente (CSAT) y la contención, y no por la experimentación.
La IA en acción: la adopción de la IA en el mundo real
Para que los debates sobre la IA se basen en resultados reales, los socios pueden citar los ejemplos de cómo los clientes de CallTower están implementando con éxito la IA en entornos de centros de contacto en producción.
Caso práctico sobre un centro de atención al cliente con IA
Descubre cómo un cliente utilizó la IA para automatizar las interacciones repetitivas, mejorar la resolución interna de los casos y apoyar a los agentes, lo que permitió acelerar la resolución de los problemas y mejorar la experiencia del cliente.
Próximos pasos recomendados
- Confirmar los casos de uso prioritarios
Centrarse en las oportunidades de mayor impacto - Definir los indicadores de éxito
Establecer valores de referencia y objetivos de KPI - Evaluar el estado de preparación
: validar datos, integraciones, canales, seguridad y cumplimiento normativo - Selecciona el modelo de adopción
: demostración de valor, proyecto piloto o implementación por fases - Elabora la hoja de ruta de IA
: resultados a corto plazo alineados con la escalabilidad a largo plazo
Este enfoque permite que las iniciativas de IA pasen de la fase estratégica a la de ejecución con claridad y responsabilidad.
Sección de charlas de socios
Transición
«Teniendo en cuenta tus prioridades y tus indicadores de éxito, el siguiente paso no es lanzarse a la tecnología sin más. Se trata de acordar una estrategia estructurada y de bajo riesgo para el futuro».
Confirmar los casos de uso prioritarios
«Centrémonos en uno o dos casos de uso que generen el impacto operativo y financiero más rápido».
Definir los indicadores de éxito
«Estableceremos unos puntos de referencia y unos indicadores clave de rendimiento (KPI) claros para que el éxito sea objetivo y cuantificable».
Evaluar el estado de preparación y las dependencias
«Validamos los datos, las integraciones, los canales y el cumplimiento normativo desde el principio para evitar sorpresas».
Seleccione el modelo de adopción
«En función de la urgencia y la tolerancia al riesgo, recomendamos una demostración de valor, una prueba piloto o una implantación por fases».
Elaborar la hoja de ruta de la IA
«Identificamos los resultados inmediatos y las oportunidades a largo plazo para que la IA aporte un valor sostenido».
Cerrar
«El objetivo es la claridad, la confianza y los resultados cuantificables».
