Un esfuerzo sobrehumano. Literalmente. Porque Jim no es humano. Es un robot.
En enero de 2017, un agente de clientes llamado Jim estableció un récord mundial por pagar un reclamo en nombre de la empresa emergente de seguros Lemonade. Jim tardó solo tres segundos en cruzar la queja con la política del cliente, ejecutar algoritmos antifraude y enviar instrucciones de transferencia al banco.
Un esfuerzo sobrehumano. Literalmente. Porque Jim no es humano. Es un robot.
Jim forma parte de un ejército de programas conversacionales basados en IA que están cambiando la forma en que las personas interactúan con las empresas de servicios financieros. Otras empresas que han lanzado bots incluyen Mastercard, Wells Fargo, Capital One y muchas otras.
Los bots de chat surgieron debido a la insatisfacción con la forma en que los clientes encuentran respuestas a preguntas importantes. Históricamente, los consumidores tenían tres opciones básicas: visitar una ubicación física; llamar a un agente; navegar por un sitio web/aplicación.
Nadie es ideal. Los bots conversacionales ofrecen una alternativa interesante. En teoría, prometen lo mejor de la experiencia humana (conversación natural) y también lo mejor de la digital (instantánea y práctica).
Si bien los agentes de chat en vivo han estado presentes en sitios de escritorio como Amazon y eBay durante algunos años, los dispositivos móviles han acelerado el concepto. Después de todo, el móvil siempre está activo y es un medio de mensajería mucho más natural que una PC.
Se podría decir que Facebook inició la era de la inteligencia artificial móvil cuando les dio a las marcas la capacidad de crear bots para Facebook Messenger en 2015. Ahora hay decenas de miles de personas en la plataforma.
Otras plataformas siguieron su ejemplo. Los bots ahora son compatibles con múltiples canales, como Twitter y FlojoSin embargo, si bien estos canales son populares, no son universales. Por eso, los SMS también se han convertido en una plataforma clave para los bots.
De hecho, la mensajería bot es ahora un segmento en crecimiento dentro del sector de los SMS empresariales, valorado en 17 000 millones de dólares en 2016 y proyectado para alcanzar los 58 750 millones de dólares en 2020 (según mobileSquared). Se espera que la aparición de una forma de SMS de nueva generación llamada RCS, que ofrece numerosas funciones avanzadas, acelere este proceso.
Hasta la fecha, las empresas están muy interesadas en los robots. La encuesta de mensajería corporativa de 2017 de Ovum encontró:
- El 25% de las organizaciones ya utilizan bots para interactuar con los clientes.
- El 92% de las organizaciones que usan bots lo hacen para automatizar las funciones de cara al cliente.
- El 88% los usa para reducir la agitación.
- El 84% los usa para reducir los costos de back-end.
- 72% cree que los bots son más baratos y más efectivos que las aplicaciones.
Para 2020, podría haber 3.180 millones de usuarios únicos de aplicaciones de chat móviles activos mensualmente en todo el mundo.
Y, para reiterar, las empresas de servicios financieros están liderando el cambio. Una razón es que los clientes bancarios tienden a plantearse el mismo conjunto general de preguntas:
¿Cual es mi saldo?
¿Cuánto gasté?
¿Para qué es este cargo?
En teoría, estas preguntas son más fáciles de responder para un bot que múltiples consultas abiertas (que normalmente se redirigen a un agente humano).
alucinante
Si bien los robots ofrecen a los clientes respuestas rápidas en plataformas convenientes para ellos, también aportan nuevas y radicales eficiencias a los bancos. Los robots no necesitan salario, vacaciones ni seguro. Trabajan las 24 horas del día.
Por lo tanto, los ahorros podrían ser asombrosos. «En los próximos 15 años, es probable que entre 451 y 751 puestos de trabajo en el sector de servicios financieros sean ocupados por robots», afirma Cliff Justice, director de consultoría de KPMG. «Esto debería traducirse en un enorme ahorro de costes de hasta 751 puestos para las empresas que se unan».
Juniper Research predice que los ahorros bancarios y de salud podrían ser $ 0,70 por interacción. Eso es más de $ 8 mil millones al año para 2022.
Pero ¿se resistirán los clientes? Sin duda, los bancos tienen más en juego que otros en lo que respecta a la IA. En un informe de 2016, Forrester recomendó cautela. «El dinero es un área donde la gente está menos dispuesta a tolerar robots mediocres», afirmaba.
Si el TacoBot de Taco Bell malinterpreta la petición de una persona y pide tres tacos en lugar de uno, es poco probable que las consecuencias sean catastróficas. Sin embargo, si una interacción con un bot provoca accidentalmente que la misma persona envíe dinero tres veces o pague una factura incorrectamente, las consecuencias pueden ser costosas.
Sin embargo, las primeras evidencias sugieren que la gente está adoptando una actitud receptiva hacia los bots. En 2016, el banco de Asia-Pacífico, DBS Bank, creó un bot para su servicio exclusivo para móviles, Digibank. Recientemente, informó que el bot ahora gestiona 82% de consultas de clientes. Parece que, a medida que nuevos bancos emergentes como Digibank construyen su experiencia de cliente en torno a los bots, la cautela ya no será una opción para los operadores tradicionales.
Entonces, si los consumidores están listos para adoptar los robots, la pregunta es: ¿cuánto más profunda puede ser la relación? ¿Pueden los robots hacer más que responder a las mismas preguntas comunes?
Muchos creen que sí. De hecho, cuando Bank of America presentó su bot Erica en 2016, afirmó que estaba «diseñado para ser no solo un asistente virtual, sino un defensor personal de cada cliente».
En el lanzamiento, BoA demostró cómo Erica no solo podía mostrar saldos, sino también detectar patrones de gasto y sugerir diferentes productos que podían ayudar al cliente a evitar sobregiros o a obtener una mayor rentabilidad de sus excedentes. En este sentido, Erica no es solo una agente de atención al cliente, sino también una representante de ventas.
Mientras tanto, el bot de Facebook Messenger de Mastercard (disponible para los bancos emisores) permite a los usuarios profundizar en los tipos de gasto. Kiki Del Valle, vicepresidente sénior de comercio de cada dispositivo Mastercard, dice:
Un cliente puede preguntarle al bot cuánto ha gastado en restaurantes en los últimos tres meses. Luego, puede establecer un límite de gasto y configurar una alerta cuando se acerque a él. Es muy fácil hacerlo en una sesión de chat en lenguaje natural.
Obviamente, el éxito a largo plazo de los robots depende de la naturalidad de la comunicación. Nadie quiere ser dañado por una conocida inteligencia artificial. Y la gente no perdonará cuando un robot cometa errores verbales tontos.
Quizás por eso los bots de texto, a diferencia de los de voz, son la opción preferida. Las sesiones de texto son asincrónicas. Los usuarios también pueden archivar conversaciones y retomarlas cuando quieran.
