La revolución de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural en los centros de llamadas de salud

El trece por ciento de las llamadas en la industria de la salud se desconectan antes de que el llamante sea dirigido a un agente, y el 67% de los llamantes cuelgan el teléfono porque están frustrados por no poder hablar con un representante, según una encuesta realizada en 2019 por 8×8, un proveedor de comunicaciones unificadas. En 2021, la frustración en los centros de llamadas persiste para la mayoría de los clientes de salud.

"Los problemas más comunes en los centros de llamadas de salud giran en torno a operaciones ineficientes y costosas", dijo Joe Hagan, director de productos de LumenVox, un proveedor de reconocimiento de voz. "Como resultado del rápido cambio al trabajo remoto a principios de 2020, quedó claro que, muchas veces, los centros de contacto tienen sistemas dispares y software incompatible, lo que dificulta satisfacer los volúmenes de llamadas y las demandas de los agentes en vivo".

Además, estar en medio de la pandemia de COVID-19 no ha ayudado. Los centros de llamadas de salud a menudo deben restablecer las contraseñas de pacientes y empleados, y la tediosidad de hacer esto cuando los volúmenes de llamadas son altos puede ralentizar el proceso.

"Los centros de llamadas se han convertido en un elemento fundamental en el servicio al cliente en muchas industrias, y desempeñan un papel central en la atención médica", dijo Nick Kagal, vicepresidente de marketing y desarrollo comercial en SpinSci, una empresa especializada en soluciones de compromiso con el cliente. "La gestión de llamadas es fundamental para satisfacer las necesidades de los pacientes, incluyendo programación, reposición de medicamentos recetados, preguntas sobre atención médica, comunicaciones salientes y gestión de información crítica".

Para cumplir con las altas demandas de servicio al cliente, los proveedores de atención médica están recurriendo a tecnologías de automatización como el reconocimiento de voz para fortalecer la eficiencia, mejorar el rendimiento, reducir costos y mejorar la experiencia del paciente. Una de las tecnologías que están implementando en sus centros de llamadas es el reconocimiento de voz basado en inteligencia artificial contextual.

"La inteligencia artificial no puede reemplazar todo lo que puede hacer un agente humano, pero a menudo es suficiente para llegar a una resolución satisfactoria de solicitudes simples", dijo Kagal. "Las empresas pueden dejar las preguntas rutinarias del día a día (como restablecimiento de contraseñas) a la inteligencia artificial, liberando a los agentes humanos para responder a llamadas más complejas y brindar otras eficiencias operativas".

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Análisis de la Interacción con los Clientes

También hay una gran cantidad de información en cada interacción con el cliente, y la IA del centro de llamadas es el mecanismo que puede capturarla automáticamente. El análisis simple de sentimientos del diálogo puede proporcionar indicios de cómo se sienten las personas acerca de una marca, servicio o producto. Con funciones como el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento de voz, los agentes del centro de llamadas pueden grabar y transcribir las interacciones de servicio. Las transcripciones hacen que sea fácil para los supervisores revisar las conversaciones de un vistazo, recoger detalles necesarios y detectar áreas en las que los agentes pueden mejorar.

"Una de las formas más importantes en las que el procesamiento de lenguaje natural ayuda en las operaciones del centro de llamadas es ayudando a los programas de software a comprender los patrones de habla del llamante y las líneas de pensamiento", dijo Hagan. "Esta comprensión permite que estos programas realicen un trabajo más preciso para atender a los pacientes. También ayuda a los equipos de tecnología del centro de contacto a crear interacciones que suenen más naturales en chats y mensajes instantáneos automatizados".

Implementación de NLP en IA

Para implementar el PLN en la IA, los equipos de TI deben entrenar primero sus aplicaciones de voz para interpretar correctamente y aprender cómo procesar las llamadas de manera rápida y precisa. Esto implica entrenar a la IA para comprender correctamente el lenguaje e intención del llamante, al mismo tiempo que se garantiza que la aplicación admita una experiencia de cliente fluida.

"En el paso inicial de entrenamiento, se proporciona al modelo de IA un conjunto de datos de entrenamiento y se le pide que tome decisiones basadas en esa información", dijo Hagan. "A medida que los equipos de TI detectan errores, realizan ajustes que ayudan a que la IA sea más precisa. Una vez que la IA ha completado el entrenamiento básico, pasa a la validación. En esta fase, los equipos de TI validarán las suposiciones sobre el rendimiento de la IA utilizando un nuevo conjunto de datos".

Luego de la validación, los equipos de TI realizan pruebas para ver si la IA puede tomar decisiones precisas en función de la información de conversación no estructurada que recibe. El modelo de IA se sigue refinando hasta que todos los que lo prueban sienten que ha alcanzado un grado de confiabilidad en el que puede atender llamadas de los usuarios.

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Si la solicitud del sistema es simple, como programar o cancelar una cita, sí. Pero para problemas más complejos, como discutir los resultados de una prueba de laboratorio, los llamantes aún deben ser dirigidos a una persona capacitada.

Saber dónde se encuentran estos puntos de transferencia y luego diseñar flujos de trabajo que funcionen sin problemas tanto para los empleados como para los pacientes es la clave para un funcionamiento efectivo de un centro de llamadas. Esto aún es un trabajo en progreso para las instituciones de salud, pero la adición de tecnologías de IA ciertamente ayuda.

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