Mis padres ya superan los ochenta años, y cada vez que los visito, recuerdo algo profundo: su salud es la prioridad absoluta, y nada se compara con ello. A medida que envejecemos, nuestros valores suelen cambiar, y para muchos estadounidenses mayores, ese cambio implica un enfoque en el bienestar integral.
El acceso a un seguro médico es crucial. Para 68 millones de estadounidenses, esto significa depender de Medicare, con más de 34 millones inscritos en Medicare Advantage. Si bien elegir un plan de Medicare puede parecer rutinario, el proceso puede ser bastante complejo. En muchas ciudades, el beneficiario promedio tiene acceso a más de 40 planes de Medicare Advantage.
Además, los beneficiarios pueden enfrentar largos tiempos de espera telefónica, especialmente cuando contactan al gobierno para inscribirse en Medicare original y, potencialmente, al hablar con agentes de seguros para comparar planes de Medicare Advantage, Medicare Supplement o Parte D. Estas esperas pueden prolongarse durante el Período Anual de Inscripción de Medicare (del 15 de octubre al 7 de diciembre).
La IA puede abordar este problema de manera efectiva. A continuación, se presentan observaciones derivadas de la implementación de IA en el proceso de selección e inscripción de Medicare, junto con consideraciones para otras empresas que exploren la IA para el servicio al cliente.
Los agentes de voz de IA no deben ser autoritarios
Las llamadas de los beneficiarios de Medicare no son interacciones rutinarias; se trata de una de las decisiones más importantes que las personas pueden tomar. Y, sin embargo, no todas las llamadas transcurren según lo previsto. Algunos beneficiarios requieren más paciencia y empatía durante la conversación. En ocasiones, quienes llaman pueden necesitar más tiempo para expresar sus necesidades o explicar su uso de servicios de salud, médicos y medicamentos. Esta conversación típicamente requiere más tiempo para comprender completamente las necesidades del cliente al determinar sus opciones óptimas de seguro médico.
Por ello, los agentes de voz de IA deben diseñarse con empatía. El enfoque subyacente debe ser crear un agente de IA que escuche y trate cada llamada con la seriedad y el respeto que merece.
La paciencia va de la mano con la empatía, un hecho que pasó por alto en las primeras iteraciones. Inicialmente, los agentes de voz de IA se centraban únicamente en la eficiencia, agendando citas y transfiriendo llamadas a agentes de seguros licenciados que actúan como asesores. Pero aun así, el rendimiento se rezagaba. El error: los agentes de IA se crearon para ser autoritarios y carecían de inteligencia emocional.
Es clave que los agentes de voz de IA establezcan rapport y comprendan la intención del cliente, no solo que marquen una casilla. La eficiencia importa, pero la empatía impulsa el impacto.
La calidad de la voz es importante
Una barrera importante para una adopción más amplia y la satisfacción con la automatización de voz siempre ha sido la voz robótica. A nadie le gusta hablar con una máquina que suena… como una máquina.
Por eso, la respuesta de voz interactiva (IVR) solía utilizar grabaciones de voz humana en el pasado. Los modelos actuales de voz de IA generativa han mejorado la autenticidad y las cualidades emocionales de la síntesis de voz.
Para las empresas que construyen un agente de voz de IA, elijan la voz del agente con cuidado. No es un detalle, es una experiencia.
Los agentes de voz de IA son probabilísticos, no determinísticos
Para muchos ingenieros de software, estamos acostumbrados a que el software se comporte de manera predecible, como un programa en Java que siempre devuelve la misma salida para la misma entrada. Pero la IA conversacional no funciona así. Predice la siguiente palabra basándose en probabilidad y contexto, igual que lo hacemos los humanos.
Los equipos de desarrollo pueden diseñar barreras de protección, proporcionar prompts, bases de conocimiento, manejo de objeciones y establecer límites para garantizar el cumplimiento. Pero es importante aceptar la variabilidad. Los agentes de IA deben ser entrenados y guiados, pero nunca son completamente predecibles.
Los agentes de voz de IA generativa tienen sus propias peculiaridades, a menudo frustrantes y a veces graciosas. Por ejemplo, pueden leer mal cosas como los códigos postales, diciendo "noventa y cinco mil ciento veintinueve" en lugar de simplemente "nueve cinco uno dos nueve". O recitarán un número gratuito tan rápido que quien llama no podrá apuntarlo.
Estos problemas se acumulan y pueden afectar la experiencia del cliente. Es posible mitigar muchas de estas peculiaridades mediante la ingeniería de prompts, funciones de validación personalizadas y lógica de formateo de entrada.
No hay una línea de meta
Todos estamos descubriendo, depurando y mejorando juntos en esta nueva era de la IA conversacional, y no todo va a funcionar. De hecho, un informe reciente sugiere que hasta el 80% de los proyectos de IA en centros de contacto podrían fracasar.
Aquí hay un manual para ayudar a triunfar con los agentes de voz de IA:
- Comience a pequeña escala: Inicie con un volumen limitado de llamadas (ej., fuera del horario laboral) y expanda después de un período inicial de estabilización.
- Analice las llamadas: Combine revisión manual con análisis de intenciones impulsado por IA para comprender las conversaciones reales. Refine antes de expandir el volumen.
- Realice pruebas A/B controladas: Experimente con diferentes prompts, voces, guiones de llamada y flujos de trabajo. Evite comparar con los asesores humanos de mejor rendimiento hasta que el agente de voz de IA esté estable.
- Mida la satisfacción del cliente: Recoja comentarios posteriores a la llamada e indague en las razones detrás de las calificaciones bajas para impulsar mejoras.
Reflexiones finales
El éxito de los agentes de voz de IA para los centros de llamadas depende de adoptar el enfoque correcto. Comience con expectativas realistas, concéntrese en las necesidades del cliente y colabore con los proveedores de tecnología adecuados que estén comprometidos con su éxito, no solo con vender software.
Foto: PeopleImages, Getty Images
Atul Kumar es vicepresidente de producto e IA en eHealth, un importante mercado privado de seguros médicos en línea que ayuda a los consumidores a navegar con confianza en sus decisiones de beneficios de salud. Es un líder de productos de IA emprendedor con más de 25 años de experiencia construyendo productos de alto impacto y flujos de trabajo de modelos de lenguaje grande (LLM) en grandes tecnológicas, empresas en crecimiento y startups. Vive cerca de San Francisco.
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