La inteligencia artificial se utiliza cada vez más en las interacciones con los clientes, pero es importante que las empresas puedan explicar las decisiones que toman sus sistemas, para dar mayor transparencia a un mundo, en algunos casos, aún visto con desconfianza por los usuarios. Por eso la explicabilidad en la IA se ha convertido en una prioridad, ya que las organizaciones tratan de hacer que los procesos automatizados sean más comprensibles y fiables.
¿Qué es la explicabilidad en la IA?
Cuando se trata de explicabilidad aplicada a la IAnos referimos a la capacidad de comprender y explicar cómo toman decisiones los modelos de inteligencia artificial. En otras palabras, se trata de
Explicar las decisiones ayuda a mejorar los sistemas
Afinando las capacidades explicativas, es posible identificar posibles sesgos y errores en el modelo y hacer las actualizaciones necesarias para evitar que este modelo se repita.
La transparencia aumenta la confianza de clientes y socios
Con un modo de comunicación claro y límpido al explicar sus procesos de aprendizaje automáticotambién serás más fiable para los posibles clientes y socios, que verán la marca como una garantía.
El término Sesgo, referido al mundo de la IA, se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que, de forma sistemática e injustificada, producen resultados menos favorables, injustos o perjudiciales para los miembros de determinados grupos de personas. Normalmente, estos sesgos reflejan opiniones y prejuicios socialmente extendidos, como los relativos a la raza, el género, el sexo biológico, la edad y la cultura.
Explicabilidad en la atención al cliente
Al gestionar las interacciones con los clientes finales, es crucial que las empresas puedan explicar las motivaciones que subyacen a las respuestas proporcionadas por los chatbots o asistentes virtuales. respuestas proporcionadas por chatbots o asistentes virtuales.
La importancia de la explicabilidad en la atención al cliente
Explotar las capacidades explicativas de la inteligencia artificial en el mundo de los centros de contacto resulta muy importante por, esencialmente, tres razones principales:
- Mejora la confianza del cliente: la explicabilidad aplicada al recorrido del cliente permite que éste comprenda las decisiones tomadas por la IA durante la interacción con el servicio de atención al cliente. Cuando un cliente entiende por qué se ha tomado una determinada decisión, aumenta la confianza en la empresa y en la propia IA.
- Ayuda a gestionar posibles quejas y peticiones de aclaración: si los procesos son claros y sin ambigüedades, incluso las dificultades para interactuar con usuarios especialmente difíciles se vuelven más inmediatas, porque no hay «trucos ocultos», sino que la forma en que los algoritmos aprenden y gestionan la atención al cliente está a la vista de todos.
- La explicabilidad como palanca para la mejora continua: la IA puede cometer errores, pero si la explicabilidad está integrada en el sistema, los problemas pueden identificarse y corregirse rápidamente. El acceso a las explicaciones de las decisiones permite identificar posibles errores e introducir mejoras.
Explicabilidad de las soluciones XCALLY
XCALLY es consciente de la importancia de la explicabilidad de la IA en la atención al cliente. La suite omnicanal de XCALLY utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial diseñados para ser transparentes y explicables. Esto significa que las decisiones tomadas por la IA durante la interacción con el cliente pueden entenderse y explicarse con claridad. XCALLY se compromete a ofrecer una experiencia de cliente de alta calidad basada en decisiones comprensibles y fiables.
El enfoque XCALLY de la explicabilidad en la IA
XCALLY adopta un enfoque integral de la explicabilidad en la IA, que incluye los siguientes aspectos:
- Interfaz intuitiva: El paquete XCALLY ofrece una interfaz intuitiva que permite a los operadores de atención al cliente visualizar y comprender fácilmente las decisiones tomadas por la IA. Pueden acceder a explicaciones detalladas sobre cómo ha llegado la IA a una conclusión determinada.
- Transparencia de los datos: XCALLY garantiza la transparencia de los datos utilizados por la IA. Los operadores de atención al cliente pueden acceder a información sobre las fuentes de datos y las métricas utilizadas para entrenar los modelos, lo que les permite comprender mejor el contexto de las decisiones tomadas.
- Supervisión y actualizaciones continuas: XCALLY supervisa constantemente el rendimiento de la IA y realiza actualizaciones periódicas para mejorar la eficacia y precisión del sistema. Esto incluye analizar los comentarios de los clientes y adaptar los modelos de inteligencia artificial para satisfacer las necesidades cambiantes.
Ventajas de la explicabilidad aplicada
- Los clientes comprenden mejor las respuestas de nuestros asistentes virtuales
- Nuestros expertos pueden analizar el comportamiento de los sistemas y optimizar su rendimiento
- Se garantiza la máxima transparencia a los socios que eligen nuestras soluciones
Gracias a la explicabilidad, los sistemas de inteligencia artificial se vuelven totalmente comprensibles y transparentes, características esenciales para gestionar mejor las interacciones con los clientes. Mediante el uso de algoritmos transparentes y explicables, como los que ofrece XCALLY, es posible garantizar que las decisiones tomadas por la IA sean comprensibles, fiables y capaces de mejorar la experiencia del cliente. Elige XCALLY como socio para la gestión omnicanal de los centros de contacto significa obtener los beneficios de un sistema transparente y de alta calidad que fomenta la confianza, la eficacia y la innovación en la atención al cliente.
No esperes más, descubre cómo XCALLY puede revolucionar tu negocio y ofrecerte una atención al cliente de vanguardia.
