Sistemas de telefonía empresarial

Cuál es el impacto de la Inteligencia Artificial en las comunicaciones en la nube

Enreach 31/12/2020
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Cuando escuchamos Inteligencia Artificial (IA), lo primero que nos viene a la mente es una máquina que puede actuar y pensar como un ser humano.

Pero la IA es la capacidad de una máquina para hacer un trabajo en particular por sí misma y aprender de su experiencia personal con el objetivo de resolver un problema o completar una tarea en el menor tiempo posible.

Por otro lado, la comunicación en la nube es una tecnología emergente y de rápido crecimiento que permite la interacción entre personas, ya sea la comunicación interna de la oficina o de agente a cliente, a través de Internet.

¿Cuál es el resultado de unir la Inteligencia Artificial y las comunicaciones en la nube?
1) Soluciones IVR

Un IVR (Respuesta de Voz Interactiva), también llamado asistente virtual, es una tecnología de telefonía en la nube basada en Inteligencia Artificial que permite la autoayuda a los clientes que llaman a una empresa.

El IVR o Asistente Virtual ayuda a enrutar llamadas a diferentes departamentos de una organización. Un asistente virtual también puede resolver las consultas menores del cliente por sí solo cuando las preguntas frecuentes están pregrabadas en el sistema. Asimismo, recibe a los clientes con un mensaje de bienvenida que se puede personalizar en cualquier momento.

2) Chatbots con IA

Los chatbots con IA están ganando popularidad entre las empresas para interactuar con los clientes y están programados para responder a preguntas específicas automáticamente; recopilar datos sobre los usuarios para los agentes antes de que interactúen con el cliente para ofrecer una excelente CX; facilitar una interacción eficiente y sencilla entre usuario y empresa; ahorrar tiempo a los clientes, ya que la IA proporciona la información general en el chat y muchos usuarios prefieren chatear en lugar de llamar, por lo que los chatbots de IA son un activo para cualquier organización.

3) Automatización robótica de procesos (ARP)

Las empresas de telecomunicaciones han de manejar un gran volumen de datos a diario, lo que aumenta la posibilidad de que se produzcan errores humanos.

La ARP es una tecnología de automatización de procesos comerciales basada en Inteligencia Artificial que hace que el procesamiento de datos sea más simple y rápido para las empresas.

No sólo garantiza un procesamiento sin errores, sino que también hace que haya más agentes disponibles para tareas importantes, como gestionar clientes y resolver sus problemas y consultas.

4) Detección de fraudes

La industria de las telecomunicaciones en la nube es una de las que han crecido más rápido en el mundo y, como cualquier otro sector, también es propensa a los fraudes: autorización, acceso ilegal, clonación, robo, etc. son algunas de las actividades fraudulentas más comunes.

La Inteligencia Artificial puede detectar y detener estas actividades no autorizadas y proteger los datos comerciales, ya que es capaz de detectar las anomalías en el tráfico y bloquearlas para obtener información esencial o sensible.

5) Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se refiere a la capacidad de cualquier software para aprender de las actividades que realiza. Utiliza la predicción de datos para procesar las tareas con mayor rapidez. La funcionalidad de aprendizaje automático de la Inteligencia Artificial permite que el software actúe más rápido cada vez que se utiliza. Esto ahorra mucho tiempo a los agentes y las organizaciones y también elimina las posibilidades de errores.

6) Gestión predictiva de riesgos

La Inteligencia Artificial es capaz de realizar análisis predictivos para empresas de telecomunicaciones lo que les permite ofrecer un mejor servicio. Con la ayuda del aprendizaje automático, la IA puede utilizar los datos históricos de la organización para predecir cualquier posible riesgo o problema que pueda ocurrir en el futuro. Esto ayuda a las empresas a prepararse para estos problemas y poder evitarlos por completo. Con la IA, el proceso empresarial es ininterrumpido y optimizado.

Esto también ayuda a las empresas a crear estrategias a futuro para mejorar su rendimiento.

7) Redes optimizadas

Según Forbes, el 83% de las organizaciones cree que la IA es una prioridad estratégica para su negocio en la actualidad. Esto se debe a que la Inteligencia Artificial permite optimizar su red y su infraestructura. La IA puede analizar, optimizar y corregir errores tecnológicos en tiempo real.

Pone a disposición un servicio ininterrumpido. Esto crea un sistema auto-organizado, que es básicamente una red que se puede optimizar y configurar automáticamente. Además, la IA predice si puede ocurrir un problema similar en el futuro y toma medidas para prevenirlo y resolverlo de antemano. Por lo tanto, esto mejora el rendimiento.

8) Crear una base de datos física

La IA tiene muchas características útiles en la industria de las telecomunicaciones. Para las organizaciones que utilizan la comunicación multicanal para conectarse mejor con los agentes y ofrecerles una mayor satisfacción, puede resultar un poco difícil recopilar todos los datos de diferentes medios de comunicación en un solo lugar.

Sin embargo, con la Inteligencia Artificial, pueden crear bases de datos físicas de las interacciones de los clientes para almacenarlas de forma segura en caso de cualquier “accidente”.

La función de voz a texto de la IA permite a la organización crear transcripciones de las conversaciones de las llamadas y mantenerlas con los datos de los mensajes de texto o las conversaciones por correo electrónico que se intercambiaron con los clientes. Esto asegura que los datos de un solo cliente se mantengan juntos en un solo formato.

En conclusión, con la Inteligencia Artificial en la comunicación en la nube, el proceso se ha vuelto mucho más simple y rápido. Su unión ha hecho posible que las empresas de telecomunicaciones procesen grandes cantidades de datos rápidamente, detecten problemas de antemano, extraigan conocimientos esenciales de los datos de interacción con el cliente, resuelvan los problemas de los usuarios utilizando los datos disponibles lo antes posible y ofrezcan a los clientes una óptima experiencia.

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