Mis padres tienen más de 80 años y cada vez que los visito recuerdo algo profundo: la salud es su principal prioridad y nada se compara. A medida que envejecemos, nuestros valores a menudo cambian y, para muchos estadounidenses mayores, ese cambio significa centrarse en el bienestar.
El acceso al seguro médico es crucial. Para 68 millones de estadounidenses, esto significa depender de Medicare, de los cuales más de 34 millones están inscritos en Medicare Advantage. Aunque elegir un plan Medicare puede parecer una rutina, el proceso puede resultar bastante complejo. En muchas ciudades, el beneficiario promedio tiene acceso a más de 40 planes Medicare Advantage.
Además, los beneficiarios pueden enfrentar largos tiempos de espera, particularmente cuando se comunican con el gobierno para inscribirse en Medicare original y quizás cuando hablan con representantes de seguros para comparar los planes Medicare Advantage, Medicare Suplementario o Parte D. Estos tiempos de espera pueden ser largos durante el período de inscripción anual de Medicare (del 15 de octubre al 7 de diciembre).
La IA puede resolver eficazmente este problema. A continuación se presentan observaciones sobre la implementación de IA en el proceso de compra e inscripción de Medicare, así como consideraciones para otras empresas que utilizan IA para el servicio al cliente.
Los agentes de voz de IA no deberían ser supervisores
Las llamadas de los beneficiarios de Medicare no son interacciones de rutina; Se trata de una de las decisiones más importantes que la gente puede tomar. Y, sin embargo, no todas las llamadas salen según lo planeado. Algunos beneficiarios de Medicare requieren más paciencia y compasión al realizar llamadas. En algunos casos, las personas que llaman pueden necesitar más tiempo para expresar sus necesidades o explicar el uso de servicios de salud, médicos y medicamentos. Esta conversación normalmente requiere más tiempo para comprender completamente las necesidades de los clientes a la hora de determinar sus opciones óptimas de seguro médico.
Por este motivo, 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 viene acompañada de empatía, un hecho que se pasa por alto en las primeras versiones. . Inicialmente, los agentes de voz de IA se centraban únicamente en la eficiencia, reservar citas y enrutar llamadas a agentes de seguros autorizados que actúan como asesores. Sin embargo, el desempeño quedó atrás. El error: los agentes de IA fueron creados como capataces y no tenían inteligencia emocional.
Es fundamental que los agentes de voz de IA establezcan una relación y comprendan la intención del cliente, no solo marcar una casilla. La eficiencia es importante, pero la empatía determina el impacto.
La calidad de la voz es importante
Una barrera importante para una adopción más amplia y la satisfacción con la automatización de la voz siempre ha sido la voz robótica. A nadie le gusta hablar con una máquina que… suena como una máquina.
Por este motivo, en el pasado los diálogos de voz interactivos (IVR) solían utilizar grabaciones de voz humana. Los modelos actuales de lenguaje generativo de IA han mejorado la autenticidad y las cualidades emocionales de la síntesis del habla.
Las empresas que crean un agente de voz de IA deben seleccionar cuidadosamente la voz del agente de IA. No es un detalle, es una experiencia.
Los agentes de voz de IA son probabilísticos y no deterministas
Muchos desarrolladores de software están acostumbrados a que el software se comporte de manera predecible, como un programa Java que siempre devuelve el mismo resultado para la misma entrada. Pero la IA conversacional no funciona de esa manera. Predice la siguiente palabra basándose en la probabilidad y el contexto, tal como lo hacen los humanos.
Los equipos de desarrollo pueden diseñar barreras de seguridad, proporcionar indicaciones, bases de conocimientos, manejo de objeciones y establecer límites para garantizar el cumplimiento. Sin embargo, es importante considerar la variabilidad. Los agentes de IA necesitan ser entrenados y guiados, pero nunca son completamente predecibles.
Los agentes de voz de IA generativa tienen sus propias peculiaridades, que a menudo resultan frustrantes y, a veces, divertidas. Por ejemplo, malinterpretan los códigos postales y dicen “noventa y cinco mil ciento veintinueve” en lugar de simplemente “nueve, cinco, uno, dos, nueve”. O llaman a un número gratuito tan rápido que la persona que llama ya no puede anotarlo.
Estos problemas se acumulan y pueden afectar la experiencia del cliente. Es posible mitigar muchas de estas peculiaridades mediante ingeniería rápida, funciones de validación personalizadas y lógica de formato de entrada.
No hay línea de meta
En esta nueva era de IA conversacional, todos estamos descubriendo, depurando y mejorando juntos, y no todo funcionará. De hecho, un informe reciente sugiere que hasta 80% de los proyectos de contact center de IA podría fallar.
A continuación se presenta un manual que le ayudará a tener éxito con los agentes de voz de IA:
- Empezar poco a poco: comience con un volumen de llamadas limitado (por ejemplo, fuera del horario de atención) y amplíelo después de un período de estabilización inicial.
- Analizar llamadas: combine la revisión manual con el análisis de intenciones impulsado por IA para comprender conversaciones reales. Refinar antes de la expansión del volumen.
- Realizar pruebas A/B controladas: Experimente con diferentes indicaciones, voces, guiones de llamadas y flujos de trabajo. Evite comparar con asesores humanos de alto rendimiento hasta que el agente de voz de IA esté estable.
- Medir la satisfacción del cliente: recopile comentarios después de la llamada y llegue al fondo de los motivos de las calificaciones bajas para impulsar mejoras.
Pensamientos finales
El éxito de los agentes de voz con IA para los centros de llamadas depende del enfoque correcto. Comience con expectativas realistas, céntrese en las necesidades del cliente y asóciese con los proveedores de tecnología adecuados que inviertan en su éxito, no solo en vender software.
Foto: PeopleImages, Getty Images
Atul Kumar es vicepresidente de Producto e IA en eSaludun mercado líder de seguros médicos privados en línea que ayuda a los consumidores a tomar decisiones de atención médica con confianza. Es un líder empresarial de productos de IA con más de 25 años de experiencia en la creación de productos impactantes y flujos de trabajo de modelos de lenguaje grande (LLM) para grandes empresas de tecnología, empresas en etapa de crecimiento y nuevas empresas. Vive cerca de San Francisco.
Este artículo aparece en el Influencer de MedCity Programa. A través de MedCity Influencer, cualquiera puede publicar sus puntos de vista sobre negocios e innovación en la atención médica en MedCity News. Haga clic aquí para descubrir cómo.
