¡Hola Habr! Imagínese la situación en una tienda online. El cliente llama y escribe al soporte porque recibió un pedido dañado. Al mismo tiempo, la última vez ya había pospuesto una segunda compra debido a la demora en la entrega y no terminó de escribir la reseña que quería dejar hace una semana. Una persona está a punto de partir hacia la competencia. ¿Qué verá un operador de soporte típico? Sí, sólo una apelación actual. Él emitirá un reembolso, cerrará el boleto y eso es todo. Otras señales pasarán desapercibidas para él. Por el contrario, el sistema de agentes ve el panorama completo, detecta patrones y resuelve el problema del cliente: emite una devolución, ofrece un código promocional para la próxima compra, elimina la causa de la insatisfacción. Este es un modelo funcional que ya ha
Los analistas de McKinsey describen
en el último informe sobre cómo reinventar la experiencia del cliente en la era de la IA basada en agentes.
En los últimos años, las empresas en su mayoría simplemente han agregado IA generativa a procesos antiguos. Sí, los chatbots se han vuelto más educados y rápidos, pero su lógica de toma de decisiones no ha cambiado. El cliente se ha encontrado con escenarios dispares en diferentes etapas del viaje, y continúa haciéndolo. El agente AI cambia esta lógica. En lugar de escenarios preescritos, toma decisiones en el momento basándose en el contexto real. ¿Qué significa esto en la práctica, por qué etapas pasan las empresas y qué resultados obtienen al final?
Leer más
|
@habr_ai