El año pasado, United Parcel Service (UPS) recurrió a la inteligencia artificial generativa para optimizar sus operaciones de atención al cliente. El proyecto desarrollado internamente, llamado Message Response Automation (MeRA), ahora está dando sus frutos.

MeRA, que se lanzó el pasado mes de julio y entró en pruebas beta en octubre, aprovecha los grandes modelos de lenguaje (LLM) disponibles públicamente para automatizar el manejo de ciertas cuestiones planteadas por los clientes, proporcionando mensajes consistentes y mejorando significativamente la eficiencia del agente, es decir, el tiempo de gestión, según la multinacional.

50% de ahorro de tiempo al responder correos electrónicos

Bala Subramanian, director digital y de tecnología de UPS, cree que la incursión de la empresa en la IA generativa no solo es beneficiosa para los agentes de su centro de contacto, sino que su experiencia exitosa ahora significa que puede ser considerada para otros procesos clave en toda la empresa en el futuro cercano. “La introducción de MeRA ha sido un punto de inflexión para UPS, transformando nuestro enfoque en la atención al cliente de calidad”, afirma el CDO y CTO. “Al aliviar la carga de nuestros agentes humanos, la tecnología les permite centrarse en necesidades más complejas de los clientes”.

MeRA, que le valió a UPS el premio CIO 100 2024 de nuestro colega estadounidense CIO, automatiza las respuestas a algunos de los aproximadamente 52.000 correos electrónicos de clientes que UPS recibe cada día, según cifras de la multinacional con aproximadamente 500.000 empleados. En pruebas piloto, UPS logró una reducción del 50% en el tiempo que los agentes dedican a responder correos electrónicos. El LLM les permite confirmar las respuestas sugeridas por el modelo. Este paso a un rol de confirmación -con flujos de trabajo estandarizados- es una fuente de ahorro para la multinacional, insiste Bala Subramanian.

GenAI: Prioridad a las aplicaciones orientadas al cliente

Según Daniel Saroff, vicepresidente de investigación y consultoría de IDC, en la actualidad, el servicio al cliente se está convirtiendo en uno de los principales casos de uso de la IA generativa en las empresas. “Las empresas que creen que su negocio se verá afectado significativamente por GenAI en los próximos 18 meses también eligieron las aplicaciones orientadas al cliente como su principal respuesta a esta amenaza (30,8%)”, afirmó el analista, citando la investigación de la Encuesta sobre resiliencia y gasto empresarial futuro de IDC, realizada en enero de 2024. “Las empresas están muy preocupadas de que, si no aplican GenAI a las aplicaciones orientadas al cliente, corren un alto riesgo de sufrir interrupciones”.

Para UPS, el uso de la IA generativa en los centros de contacto es solo un paso adelante. MeRA, que el equipo de I+D puso en producción limitada en noviembre, se adaptará y ampliará a todos los tipos de contacto con los clientes y se aplicará a otras funciones dentro de la empresa, incluidos los recursos humanos, las ventas y las finanzas, según Subramanian. "El viaje con MeRA recién comienza", dice el CDO, y señala que la herramienta ha impulsado a UPS a repensar y refinar su enfoque de capacitación en IA. "El marco que hemos establecido no solo es un paso adelante para nuestro centro de contacto de UPS, sino que también es un modelo para futuras aplicaciones de IA en toda la empresa".

Bala Subramanian, director digital y director de tecnología (CTO) de UPS. (Foto: UPS)

La herramienta de IA aprovecha la base de conocimiento que utiliza el servicio de atención al cliente para acceder a los procedimientos de la empresa, así como a los datos para responder a una gran cantidad de preguntas de los clientes. Lo que hace que MeRA sea única es que utiliza un marco de razonamiento secuencial lógico conocido como Cadena de pensamiento, así como capacidades avanzadas de análisis de sentimientos, como la capacidad de personalizar el tono de la respuesta a las preguntas de los clientes, según UPS.

Personalización de las respuestas

Para ilustrar la sofisticación de la herramienta, Subramanian utiliza el ejemplo de una solicitud típica de un cliente: retener un paquete para su recogida. Dice que esa solicitud tiene al menos tres resultados posibles en función de factores como el historial de seguimiento del paquete, las restricciones que tenga el transportista sobre los paquetes y los intentos de entrega anteriores de los conductores de UPS. “El historial de seguimiento se obtiene en tiempo real desde el portal interno; muestra el historial de dónde se encuentra actualmente el paquete en su recorrido”, dice. “Los agentes tienen que consultar esa información para saber cómo responder a diferentes escenarios”.

El uso que hace el modelo de datos empresariales, como políticas, procedimientos y datos de envío, para automatizar y mejorar el servicio al cliente muestra cómo la IA generativa, todavía en sus inicios, está empezando a dar pasos adelante en el trabajo con humanos, señalan los analistas. “En la primera mitad de 2023 se vieron muchos casos de uso centrados en cómo las personas pueden ser más productivas en sus tareas de redacción, creación de contenido o producción de código, en particular en los equipos de marketing, ventas y desarrollo”, escriben los analistas de Forrester Rowen Curran y JP Gownder en un artículo publicado en la revista Business Intelligence. entrada en el blog lanzado en noviembre pasado, cuando UPS puso su solución en producción limitada.

“Los casos de uso de la IA generativa de hoy en día se extienden más allá de la productividad individual para adentrarse más en la organización y conectar el conocimiento organizacional. A medida que estas aplicaciones acceden a más conocimiento, interconectan a individuos y equipos para permitir una mejor colaboración, no solo entre humanos, sino también entre humanos y máquinas”, continúan los dos analistas.

El primero, o incluso los dos primeros niveles de asistencia

George Westerman, profesor titular de la Sloan School of Management del MIT y fundador del Global Opportunity Forum, también considera que el servicio de atención al cliente es un excelente punto de partida para las estrategias GenAI de las empresas. “Una de las aplicaciones más comunes que las empresas están explorando para la IA generativa es el servicio de atención al cliente”, afirma. “La tecnología puede hacerse cargo de la recopilación rutinaria de información y, a menudo, de los primeros o dos niveles de soporte, liberando a los agentes humanos para que se ocupen de cuestiones más complejas”.

Aunque fue diseñado y puesto en producción en aproximadamente seis meses, el enfoque gradual de UPS permitió a la empresa "probar y perfeccionar el sistema ampliamente, para garantizar que una vez implementado a escala, MeRA se integraría perfectamente en nuestras operaciones", dice Bara Subramanian.

Invertir en formación

La IA generativa plantea nuevos desafíos para los CIO y los profesionales de TI en la actualidad porque es un objetivo en movimiento, añade el CDO y el CTO. La naturaleza siempre cambiante de las herramientas de IA, así como las numerosas variables involucradas, presentan desafíos que los equipos de I+D deben abordar. Sin embargo, Bara Subramanian confía en que MeRA pueda seguir evolucionando para aprender a gestionar las demandas de los clientes y los procesos comerciales más complejos.

“El espacio de la IA generativa está en constante evolución, con nuevas soluciones, marcos y modelos que se lanzan todos los meses”, dice el ejecutivo, y señala que el equipo de UPS tuvo que entrenar el modelo para comprender la variedad de formatos y tonos de correo electrónico, y luego seguir las políticas y procedimientos de la empresa para brindar la respuesta correcta. UPS ha notado que, en algunos casos, los LLM comunes entienden o procesan palabras y frases de manera diferente a lo que la empresa espera para su negocio. Como resultado, UPS está invirtiendo en entrenar su modelo en un conjunto de datos empresariales.

Abierto a todos los modelos

Para MeRA, UPS comenzó utilizando los LLM de OpenAI de Microsoft, GPT 3.5 Turbo y GPT4. En el futuro, la multinacional, que entrega más de 22 millones de paquetes al día, adoptará un enfoque más flexible para su estrategia de IA generativa y evaluará cada modelo en función del caso de uso. "Con la tecnología evolucionando tan rápidamente, no queremos quedarnos atrapados en un modelo en lugar de otro", dice un representante de la empresa.

“Implementamos un agente de IA personalizado y entrenado en base a las reglas comerciales y la base de conocimientos de UPS, y aplicamos un proceso de ajuste para garantizar una precisión constante a la hora de proporcionar el contexto adecuado para que el LLM genere sus respuestas”, afirma Subramanian. Un enfoque que, en su opinión, será una garantía cuando la empresa amplíe MeRA más allá del centro de contacto.