¿Qué es la IA agéntica?
La Inteligencia Artificial (IA) ya no es ninguna novedad. Lleva tiempo siendo un tema de debate constante en el mundo de los contact centers. El último término de moda es la “IA agéntica”. Según Google Cloud, la IA agéntica es “una forma avanzada de inteligencia artificial centrada en la toma de decisiones y la acción autónomas. A diferencia de la IA tradicional, que principalmente responde a comandos o analiza datos, la IA agéntica puede establecer objetivos, planificar y ejecutar tareas con una intervención humana mínima”.
No voy a profundizar en esa definición en este artículo. En su lugar, voy a explorar cómo la IA, incluida la IA agéntica, ya forma parte del ecosistema del workforce management (WFM) y las posibles aplicaciones futuras de la IA agéntica en WFM. Nuestra encuesta reciente reveló que, aunque los profesionales de planificación tienen una actitud positiva hacia la IA, solo alrededor del 40 % la ha adoptado hasta ahora. ¿Conseguirá la IA agéntica en WFM aumentar los niveles de adopción? ¿Y acabará sustituyendo a los planificadores?
6 formas en las que la IA agéntica transformará el WFM
El rol del planificador sigue implicando una gran carga operativa. Incluso con una herramienta de WFM que gestione los pasos tediosos y manuales del proceso de WFM, sigue siendo necesario un usuario experto para obtener resultados. Las mejores herramientas de WFM ya están aprovechando la IA para aumentar la productividad de los planificadores, y algunos proveedores ya están desplegando IA agéntica.
A continuación, algunos ejemplos de cómo la IA ya forma parte del ecosistema WFM y de las posibles aplicaciones futuras de esta tecnología en WFM.
Advertencia: La IA agéntica tiene el potencial de transformar radicalmente el WFM.
1. Previsión más inteligente
Los mejores sistemas de WFM ya utilizan IA predictiva para generar previsiones precisas de forma autónoma. Trabajando silenciosamente las 24 horas del día, la IA predictiva reconoce patrones y tendencias en el volumen de contactos y el Tiempo Medio de Operación (TMO), y genera continuamente previsiones para más de 12 meses en el futuro, con niveles de detalle de intervalos de 15 o 30 minutos.
La IA agéntica en el proceso de previsión de WFM tiene incluso más potencial:
- Monitorizar, detectar e identificar constantemente las causas subyacentes de anomalías en los datos históricos. Por ejemplo, fenómenos meteorológicos, caídas de internet y cortes eléctricos
- Ajustar la previsión, por ejemplo, detectando y aplicando inteligencia de negocio de forma autónoma, es decir, eventos conocidos que volverán a repetirse en el futuro. Actualmente, esta es una tarea completamente manual. Aunque la IA tiene potencial para ayudar, el proceso nunca podrá automatizarse por completo. Siempre existirán eventos que afecten a la previsión y que la IA no podrá detectar de forma realista, como legislación nueva o lanzamientos de productos
2. Planificación más dinámica
Los mejores sistemas de WFM ya utilizan IA de optimización para crear planificaciones altamente eficientes, incluso en entornos sofisticados multiskill y multicanal. La IA tiene el potencial de optimizar planificaciones basándose en múltiples objetivos o restricciones, por ejemplo, optimizar la cobertura de personal (minimizando la diferencia entre los niveles de personal requeridos y los proporcionados), minimizar el exceso de personal (reduciendo costes), minimizar la falta de personal (favoreciendo la experiencia del cliente y reduciendo el estrés de los agentes) y maximizar el cumplimiento de las preferencias de horarios de los agentes (favoreciendo la experiencia del empleado).
La IA agéntica en WFM tiene aún más potencial:
- Recalcular automáticamente el personal requerido y volver a optimizar las planificaciones si los cambios en la demanda superan un umbral determinado durante un periodo concreto
- Calcular automáticamente las necesidades de personal y generar planificaciones según un calendario definido. La decisión de tomar una “instantánea” de la previsión, generar y publicar planificaciones sigue siendo actualmente una tarea completamente manual
3. Gestión intradía más rápida y eficaz
La IA agéntica podría detectar automáticamente problemas intradía y tomar rápidamente medidas correctivas autónomas.
Los desencadenantes de actuación podrían incluir:
- El volumen real o el TMO en uno o varios canales se desvía de la previsión en un determinado grado durante un tiempo concreto
- La cobertura de las necesidades de personal está por encima o por debajo de lo planificado en un determinado grado durante un tiempo concreto
- La adherencia a las planificaciones parece estar fuera de control
Las acciones correctivas autónomas podrían incluir:
- Reasignar agentes entre skills o departamentos
- En caso de exceso de personal, planificar formaciones u ofrecer tiempo libre con poca antelación
- Notificar a agentes y líderes de equipo que deben reducir el TMO, por ejemplo pausando acciones de up-selling
- Replanificar formaciones y otras actividades operativas que impactan en el shrinkage.
- Ofrecer horas extra mediante autoservicio
Las acciones correctivas deberían presentarse como sugerencias sujetas a aprobación humana, en lugar de ejecutarse de forma autónoma, hasta que la IA haya demostrado ser fiable.
4. Mayor compromiso de los empleados
Las herramientas de WFM nativas en IA como Peopleware ya gestionan de forma autónoma varias tareas relacionadas con el compromiso de los agentes mediante una forma de IA agéntica. Por ejemplo:
- Aprobación automática de cambios de turno, siempre que se cumplan determinadas condiciones. Por ejemplo, los agentes que intercambian turnos deben tener cualificaciones equivalentes y el cambio no debe generar consecuencias negativas. La automatización hace que el proceso sea rápido y justo.
- Aprobación automática de vacaciones y permisos, de nuevo, siempre que se cumplan determinadas condiciones. Por ejemplo, los empleados que solicitan vacaciones deben disponer de saldo suficiente y no debe superarse el cupo de ausencias. La automatización hace que el proceso sea igualmente rápido y justo
La IA agéntica tiene aún más potencial para mejorar la satisfacción de los empleados, por ejemplo:
- Dar a los agentes del contact center una mayor capacidad de decisión sobre los turnos que trabajan, recopilando y procesando de forma autónoma sus preferencias horarias, por ejemplo, mediante oferta de turnos
- Tomar medidas de forma autónoma para prevenir la fatiga, por ejemplo, identificando interacciones largas consecutivas e incorporando pequeñas pausas en la planificación.
5. Workforce optimization más completo
Como analizamos en este popular artículo del blog (en inglés), el workforce optimization va más allá de la optimización de las planificaciones. El workforce management consiste en asegurarse de tener el número adecuado de personas trabajando cuando se necesitan. El workforce optimization también garantiza que esas personas sean lo más eficaces posible mientras trabajan.
La IA agéntica en WFM tiene potencial para:
- Monitorizar KPIs individuales de los agentes, como el TMO, la puntuación de calidad, la adherencia a la planificación y el absentismo
- Identificar oportunidades de mejora
- Crear planes de formación personalizados y medir las mejoras tras la formación
- Escalar casos concretos a responsables humanos cuando sea necesario.
Actualmente, todas estas tareas se realizan manualmente.
6. Un “piloto automático” de WFM como asistente personal del planificador
Llevada a su máxima expresión, la IA agéntica podría convertirse efectivamente en un “planificador robótico de workforce management”, realizando muchas de las tareas mecánicas del ciclo de WFM con una intervención humana mínima. Es posible imaginar una IA agéntica aprendiendo de las decisiones que toma, identificando qué funciona y qué no, de modo que, en cada nuevo ciclo de WFM, mejore progresivamente, igual que haría un planificador humano. Este concepto plantea inevitablemente la pregunta: ¿destruirá la IA los puestos de trabajo en WFM?
¿Sustituirá la IA agéntica a los planificadores humanos?
La planificación es una profesión exigente que requiere combinar una sólida capacidad analítica con buenas habilidades interpersonales, como exploramos en este artículo del blog (en inglés). No hay indicios de que la IA, agéntica o de otro tipo, vaya a sustituir al planificador humano a corto plazo. La integración de IA agéntica con los sistemas existentes no será una tarea sencilla. Más importante aún, sería imprudente plantearse sustituir completamente a los planificadores humanos por IA. El WFM tiene un enorme impacto en la experiencia del cliente, la satisfacción de los empleados y la eficiencia del negocio. Debe existir una persona, no un robot sin rostro, responsable del rendimiento del WFM, por lo que siempre será necesario contar con expertos humanos involucrados, al menos desde una perspectiva de gobernanza.
Lo que sí está claro es que el rol del planificador cambiará. Los planificadores seguirán necesitando un conocimiento profundo de cómo funciona el proceso de WFM, incluso si la IA se encarga de la mayoría de los detalles. Siempre es peligroso tratar cualquier sistema como una caja negra que nadie entiende ni cuestiona. El rol del planificador estará más relacionado con la interpretación que con el cálculo. El tiempo que la IA ahorre en WFM permitirá a los planificadores centrarse en tareas que requieren habilidades humanas, como anticipar cambios, observar el comportamiento humano, aplicar criterios éticos y culturales, y desempeñar un papel activo en la gestión estratégica del contact center.
Como señalaba el reconocido experto en WFM Doug Casterton en una publicación en LinkedIn, “el WFM sigue sorprendiendo. No porque la función sea prescindible, sino porque nunca aprendió a defender su valor en el lenguaje que realmente utiliza el negocio: margen, riesgo, resultados de cliente e ingresos por contacto. El asiento en la mesa no fue negado. Simplemente nunca se pidió.”. Una vez que los profesionales de WFM se liberen de la carga del análisis numérico, tendrán tiempo para familiarizarse con el lenguaje de la dirección y participar en la conversación aportando perspectivas que solo ellos están cualificados para ofrecer.
Conclusiones clave
La IA agéntica es una forma avanzada de inteligencia artificial centrada en la toma de decisiones y acciones autónomas: establecer objetivos, hacer planes y ejecutar tareas con una intervención humana mínima. Ya está presente en las mejores herramientas de WFM, junto con la IA predictiva y la IA de optimización. Tiene el potencial de transformar el proceso WFM de varias maneras:
- La previsión será más inteligente, con IA monitorizando y reaccionando constantemente ante anomalías y generando inteligencia de negocio
- La planificación será más dinámica, abordando múltiples objetivos y restricciones, reoptimizando planificaciones de forma autónoma y gestionando el calendario de planificación
- Las intervenciones de gestión intradía serán más rápidas y eficaces, con acciones correctivas tomadas de forma autónoma basadas en eventos desencadenantes
- El compromiso de los agentes se beneficiará del procesamiento autónomo de preferencias de horarios y medidas de prevención de la fatiga
- El workforce optimization será más completo, con IA monitorizando el rendimiento individual de los agentes y creando y ejecutando automáticamente acciones de mejora
- Actuará como el asistente robótico personal del planificador, realizando muchas más etapas del ciclo de WFM sin intervención humana. La IA agéntica no sustituirá a los planificadores humanos, pero sí cambiará su rol. Será menos un trabajo de cálculo y más uno de estrategia, interpretación y gobernanza
