NICE lidera la aumentación humana con RPA avanzada y robótica de software

La automatización robótica de procesos y la robótica de software se tratan de aumentar la experiencia humana.

Aumentar a las personas

NICE ha dado un nombre a su robot: el "asistente virtual del empleado de NICE" ahora se llama NEVA.

Y NEVA y la tecnología de NICE ayudan a aumentar a las personas, o eso nos dijo Gareth Hole, de NICE.

Se reduce a la diferencia entre robots atendidos y no atendidos. "Tal vez", estima Gareth, "con una organización, el 10 al 20% de las actividades se pueden automatizar de principio a fin. Pero el mundo es un lugar complejo." Y cuando Gareth habla de aumentar a las personas, está pensando en el otro 80 al 90%.

Un ejemplo

Toma un centro de llamadas. Este centro de llamadas se inunda con llamadas sobre un tema determinado en ciertas épocas del año. Durante esos momentos, puede necesitar traer personal de otras áreas, pero que carecen de conocimiento especializado.

NICE apoyó a una organización del sector público con precisamente ese desafío.

"Descubrieron que tenían que duplicar el tamaño del centro de contacto durante esos momentos." Pero esto creó desafíos,

"A menudo, el personal tenía que mirar un par de docenas de pantallas diferentes para averiguar qué información necesitaban para progresar. A menudo, había múltiples problemas que necesitaban examinar." La naturaleza humana siendo lo que es, esto significaba que "podrían perder cosas inadvertidamente."

"Pusimos un asistente virtual en el escritorio." Fue un cambio rápido, "se puso en marcha después de unas seis semanas para 4,000 personas."

El nuevo sistema significaba que el software recopilaba toda la información de todas las diferentes pantallas muy rápidamente, la interpretaba y daba retroalimentación a la persona que tomaba la llamada del cliente, diciendo "esto está bien, esto está bien, aquí hay un par de cosas sobre las que quieres hablar con el cliente."

Antes de que se aplicara el nuevo software, una llamada de siete minutos a un centro de contacto puede haber implicado tres minutos recopilando información clave y no siempre con precisión. "Así que, no sooner did a customer finally get through to an advisor, they would be put on hold. Mientras que con el asistente virtual, estaba recopilando toda esa información: creo que el tiempo medio fue de unos 16 segundos, pero los primeros bits de información volvieron en dos o tres segundos. En resumen, el asesor podía hablar con el cliente mientras el robot recopilaba la información."

Así que literalmente podían simplemente continuar la conversación."

¿Quién es NICE?

NICE lleva alrededor de 30 años. En los primeros días se enfocaron en grabar llamadas en centros de contacto. Desde allí, la compañía "buscó formas de extraer valor de todos los datos que se recopilaban, y los datos crecieron con nuevos canales, chat, email y SMS."

El camino hacia la IA, RPA y automatización creció a partir de eso.

Hoy NICE cotiza en el NASDAQ, tienen una fuerza laboral de alrededor de 6,000 personas globalmente con unas 30 líneas de producto diferentes.

Aumentar a las personas, en lugar de automatizar de principio a fin

Y ese origen parece dar a NICE su punto de venta único. Otras empresas, operando en este espacio a menudo comenzaron automatizando procesos de back-office, finanzas y RRHH, por ejemplo, buscando procesos que pudieran automatizarse de principio a fin efectivamente. Para NICE se trata de apoyar a los trabajadores en sus trabajos diarios.

"Comenzamos con optimización de procesos en tiempo real en el front-office de centros de contacto, ayudando a la gente con el trabajo, no necesariamente buscando procesos que pudiéramos automatizar de principio a fin. Si puedes aumentar a las personas mientras trabajan y hacer que se centren en las áreas correctas donde pueden agregar valor, como tener una conversación o entender los matices del historial del cliente, entonces nuestra visión es que puedes tener robots y personas trabajando juntos.

"Eso es más poderoso que solo intentar automatizar cosas."

No solo se trata de ahorrar tiempo

El beneficio no es solo ahorrar tiempo. Volviendo al ejemplo del centro de llamadas, Gareth dijo: "Fue una experiencia mucho más fácil para el cliente y para las personas que tomaban las llamadas." Y como cada llamada podía completarse más rápidamente, el centro de contacto podía atender más llamadas, lo que significa que los clientes no tenían que esperar tanto para la respuesta inicial."

Otro ejemplo

Dio como otro ejemplo, asistentes virtuales ayudando en reclamaciones de seguros. El asistente virtual puede recopilar toda la documentación y ponerla en el formato correcto, proporcionando al empleado del centro de contacto una guía, enfocando así el tiempo y el esfuerzo. "Hemos tenido ejemplos donde puedes quitar una hora de un caso de 2 horas y hacer que la gente haga el trabajo más interesante."

En otras áreas, también estamos viendo agregar inteligencia artificial encima de eso para ayudar con algunas decisiones. Así que estamos viendo en salud el triaje, por ejemplo."

Cerrando la brecha con el cliente

"Imagina que vas a ir a trabajar en un centro de contacto mañana, por ejemplo, para hacer tu jornada de 8 horas y tomar 70 llamadas telefónicas/reuniones con clientes, con cada reunión esperada para tomar siete u ocho minutos. Son muchas reuniones, y en la mayoría de los casos el cliente estará mucho mejor informado de lo que ellos están. Esa no es una gran situación en la que estar.

"Así que nuestro objetivo era nivelar el campo de juego, con el asistente virtual proporcionando soporte, de manera que cuando un cliente llamara, los empleados supieran tanto como fuera posible sobre ese cliente, qué habían hecho antes, sobre qué podrían estar llamando, y luego, dentro de esa conversación, guiarla. Así no estaban en desventaja."

IA y RPA en armonía

¡Datos! Estos días los datos son, bueno, supuestamente el próximo petróleo. Y NICE considera que la IA y la RPA pueden proporcionar una nueva forma de generar datos.

"Cuando alguien está interactuando con sistemas en un escritorio, tecleando durante ocho horas al día, hay mucha interacción, muchos clics de ratón, entradas de teclado, etc. Podemos convertir cada uno de esos eventos en un elemento de datos.

"Calculamos, con alguien trabajando ocho horas al día, que son probablemente 8,000 a 10,000 bits de datos sobre cómo interactúan con los sistemas en el escritorio. Una vez que tienes unas 20 personas haciendo lo mismo durante un par de semanas, llegas al nivel de datos donde realmente puedes empezar a usar aprendizaje automático y analítica de texto, para detectar patrones en lo que están haciendo con estos sistemas. Esto significa que puedes ayudar con lo que la gente hace en su escritorio: aumentando a las personas.

"Desarrollamos Automation Finder, creando un portal de oportunidades para usar capacidades de automatización o capacidades de asistente virtual. Usando la tecnología creamos un sistema de puntuación: cuántas veces ocurrió cierta acción y qué sistemas se usaron.

"O, toma el viaje del cliente: podemos ver qué viaje ha tenido un cliente, entonces qué canales han usado. Han llamado al centro de contacto, han estado en el sitio web, han enviado un email, etc. Luego el software puede unir esto, calculando la probabilidad de que el cliente tome una cierta acción a continuación, lo cual, armado con datos, puedes prevenir."