5 consideraciones importantes para un uso responsable de la IA en los centros de contacto

La aparición de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha causado mucho revuelo en la experiencia del cliente (CX). La mayoría de nosotros vemos el potencial de crear interacciones más personalizadas, agilizar las operaciones y proporcionar nuevos e interesantes conocimientos sobre los clientes, pero también hay algunas consideraciones éticas serias para el centro de contacto. Es importante que las empresas que planean utilizar estos modelos de IA comprendan las posibles dificultades y consideren procesos que ayuden a garantizar experiencias del cliente seguras y positivas.

Los gobiernos de todo el mundo ya están empezando a establecer normas y regulaciones para la protección de los clientes frente a la IA. La firma por parte del presidente Biden de la Orden Ejecutiva sobre Seguridad de la IA y la Cumbre de Seguridad de la IA de Bletchley Park—han comenzado a sentar las bases para una supervisión más rigurosa. Ambos eventos se enfocaron en temas que afectan directamente a la CX y al centro de contacto, como la defensa de los derechos de los consumidores, la garantía de los derechos civiles o la protección de la privacidad. Una IA responsable va a ser fundamental para mantener la confianza de los clientes.

Cinco de las preocupaciones éticas más importantes de la IA generativa y los LLM que tienen una relación directa con el centro de contacto incluyen:

1. Transparencia.

La transparencia es primordial en la implementación ética de los sistemas de IA generativa en el entorno del centro de contacto. Los clientes tienen derecho a saber si sus interacciones están mediadas por la inteligencia artificial. Esta divulgación es especialmente crítica en el ámbito de los chatbots y los agentes virtuales, ya que la total falta de transparencia puede erosionar la confianza en la empresa y dañar las relaciones de los clientes con la marca.

El diseño de los sistemas de IA debe priorizar la comunicación clara, asegurando que los clientes estén informados cuando interactúan con procesos automatizados. La divulgación completa no solo se ajusta a los estándares éticos, sino que también capacita a los clientes con el conocimiento de que sus consultas o inquietudes están siendo gestionadas por IA. Esta transparencia fomenta un sentido de honestidad y apertura, lo que contribuye a que la experiencia del cliente sea positiva.

2. Sesgo.

Otra consideración ética gira en torno al potencial de sesgo en los modelos de IA generativa, que son entrenados con extensos conjuntos de datos. El riesgo de perpetuar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento es significativo y podría dar lugar a un trato desigual de los agentes del centro de contacto. Las empresas deben estar atentas a la hora de abordar y mitigar los sesgos para garantizar la equidad en las interacciones.

Mitigar el sesgo implica el monitoreo y perfeccionamiento continuos de los modelos de IA para identificar y eliminar cualquier patrón discriminatorio. Este compromiso con la equidad no solo es éticamente imperativo, sino que también se ajusta a las expectativas legales y sociales de un trato imparcial y equitativo. Al abordar activamente los sesgos en la IA generativa, las empresas demuestran su compromiso de brindar un servicio de atención al cliente inclusivo y no discriminatorio.

3. Seguridad de los datos.

El uso ético de la IA generativa en el centro de contacto requiere un sólido compromiso con la seguridad de los datos. El procesamiento de información de identificación personal requiere la implementación de medidas estrictas para proteger los datos de los clientes. El cifrado integral es un componente fundamental, ya que garantiza que los datos permanezcan seguros durante la transmisión. Además, los datos en reposo deben protegerse mediante prácticas de almacenamiento seguras.

El cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos es fundamental y las empresas deben seguir las normas del sector y los marcos legales para proteger la información de los clientes. Las consideraciones éticas van más allá de la funcionalidad de la propia IA y abarcan todo el proceso de tratamiento de datos. Los clientes necesitan que se les garantice que sus datos se tratan con el máximo cuidado y confidencialidad, y así se refuerza la confianza en la empresa.

4. Salida veraz.

Mantener la integridad de los resultados generados por los sistemas de IA es una preocupación ética fundamental. La IA generativa tiene el potencial de producir información que puede no ajustarse con exactitud a los hechos, dando lugar a la difusión de información errónea. Las empresas deben priorizar el desarrollo de tecnologías de IA que transmitan de manera fiable información veraz a los clientes.

Garantizar la veracidad de los resultados implica pruebas rigurosas y la validación de los contenidos generados por IA. Las empresas deben implementar medidas de salvaguarda para detectar y rectificar casos en los que la IA puede generar inadvertidamente información inexacta o engañosa. Al mantener la exactitud de la información facilitada por los sistemas de IA, las empresas no solo cumplen las normas éticas, sino que también contribuyen a generar y mantener la confianza con su base de clientes.

5. Mitigación de la pérdida de puestos de trabajo.

Las consideraciones éticas en la adopción de la IA generativa dentro del centro de contacto se extienden al impacto potencial en los empleados humanos. A medida que las empresas recurren cada vez más a los chatbots impulsados por IA, existe una preocupación legítima por la pérdida de puestos de trabajo para los agentes humanos de los centros de contacto. La responsabilidad ética requiere medidas proactivas para mitigar los efectos negativos en el empleo.

Las empresas deben implementar estrategias para abordar la pérdida de puestos de trabajo, enfocándose en programas de reciclaje y mejora de habilidades. Al proporcionar a los empleados las habilidades necesarias para las funciones que complementan la automatización de la IA, las empresas pueden garantizar una transición más fluida a un modelo de servicio más automatizado. Las consideraciones éticas también implican priorizar el bienestar de los empleados, reconocer el elemento humano en el servicio de atención al cliente y valorar las contribuciones de los agentes del centro de contacto.

La velocidad de los avances recientes en LLM e IA generativa ha sido asombrosa y existen preocupaciones legítimas, como se ha descrito anteriormente. El rápido desarrollo de la IA sin salvaguardas podría dar lugar a que algunos de esos resultados negativos cobren vida. 

Actualmente, no existe una supervisión adecuada que garantice que los principales laboratorios de IA están trabajando de forma ética. Sin embargo, el compromiso de Talkdesk con nuestros clientes y con los millones de personas que interactúan cada día con nuestros sistemas de software impulsados por IA es evaluar continuamente el impacto de nuestras decisiones teniendo en cuenta las consideraciones éticas descritas anteriormente.

En el caso de las funciones impulsadas por LLM disponibles actualmente en Talkdesk y las que están en desarrollo, permitimos una toma de decisiones transparente, capacitamos a los revisores humanos para modificar el sistema si se producen sesgos y tenemos un compromiso absoluto con la privacidad y la seguridad de los datos. La IA responsable está incorporada a la plataforma.

Aunque no cabe duda de que los LLM mejorarán la calidad del servicio para los millones de personas que buscamos ayuda y asistencia de las empresas que nos gustan, es nuestra responsabilidad como ingenieros de software, diseñadores y líderes de productos considerar y abordar estas preocupaciones y garantizar que nuestro software innovador se ajusta a normas seguras y éticas.