{"id":1001614,"date":"2021-12-16T09:00:00","date_gmt":"2021-12-16T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.odigo.com\/es-es\/?p=8806"},"modified":"2026-03-19T00:49:05","modified_gmt":"2026-03-18T23:49:05","slug":"cln-un-componente-del-pln-fundamental-para-una-buena-cx","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/odigo.com\/es\/blog\/cln-un-componente-del-pln-fundamental-para-una-buena-cx\/","title":{"rendered":"CLN: un componente del PLN fundamental para una buena CX"},"content":{"rendered":"\n\n \n\n
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Digamos que es la temporada navide\u00f1a, y los agentes de tu contact center probablemente se est\u00e1n preparando para una serie de posibles interacciones con los clientes<\/a>: el padre fren\u00e9tico e incoherente al que le falta alg\u00fan regalo para sus hijos; el gestor de proyectos agotado y atolondrado que necesita comprobar una vez m\u00e1s el horario de la tienda; el propietario de una vivienda que est\u00e1 solucionando su conexi\u00f3n wifi para poder conectar la nueva PS5 en la ma\u00f1ana de Navidad. Algunos asuntos requieren una visi\u00f3n m\u00e1s especializada que otros, y los clientes pueden verse sometidos a tiempos de espera innecesariamente largos. El hecho de que los agentes del contact center tengan que ocuparse de todas las interacciones hace que el funcionamiento del mismo sea muy ineficiente. Ah\u00ed es donde la inteligencia artificial<\/a> (IA) puede desempe\u00f1ar un papel en la optimizaci\u00f3n de las cargas de trabajo de tus agentes.<\/p>\n\n\n\n

El p\u00fablico comprador es cada vez m\u00e1s dependiente de las interacciones basadas en el PLN<\/h2>\n\n\n\n

Cuanto m\u00e1s avancemos en el futuro, m\u00e1s prevalecer\u00e1n los encuentros automatizados en el recorrido del cliente. El \u00faltimo estudio de Userlike<\/a> sugiere que algo m\u00e1s del 14 % de los clientes no han interactuado en su vida con un chatbot, una cifra que se reduce de a\u00f1o en a\u00f1o. Aunque la mayor\u00eda de los clientes prefieren la calidez de la interacci\u00f3n humana, soluciones como los bots omnicanal y las IVR impulsados por la IA son cada vez m\u00e1s aceptados por los clientes para resolver r\u00e1pidamente sus problemas m\u00e1s sencillos.<\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda que impulsa los sistemas de respuesta automatizada tambi\u00e9n est\u00e1 avanzando, a medida que se desarrollan los esfuerzos de l\u00edderes tecnol\u00f3gicos como Google para integrar la inteligencia humana en los sistemas automatizados con el fin de ofrecer una mejor experiencia de cliente. Las innovaciones en IA como los algoritmos del procesamiento del lenguaje natural gestionan el lenguaje basado en texto libre que se recibe durante las interacciones con los clientes desde canales como chat en vivo y mensajer\u00eda instant\u00e1nea.<\/p>\n\n\n\n

En el sector de la venta al por menor, algunas organizaciones han estado probando el PLN en entornos f\u00edsicos, como demuestra el despliegue de ayudantes automatizados<\/a> en establecimientos de venta al por menor. Destaca por identificar contextos y patrones en el habla y el texto para clasificar la informaci\u00f3n de forma m\u00e1s eficiente, en este caso, las consultas de los clientes.<\/p>\n\n\n\n

CLN, un componente del PLN hecho para comprender<\/h2>\n\n\n\n

La comprensi\u00f3n del lenguaje natural es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural que se define por lo que extrae del texto no estructurado, que identifica el matiz en el lenguaje y deriva significados ocultos o abstractos del texto o la voz. Se trata de una tecnolog\u00eda que puede conducir a una calificaci\u00f3n m\u00e1s eficiente de las llamadas, ya que las soluciones pueden ser entrenadas para entender la jerga de industrias espec\u00edficas como el comercio minorista, la banca y los servicios p\u00fablicos, entre otros. Por ejemplo, el significado de una palabra sencilla como \u00abpremium\u00bb<\/a> depende del contexto y de la naturaleza de la empresa con la que interact\u00faa el cliente.<\/p>\n\n\n\n

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Cuando una llamada llega al agente, la CLN tambi\u00e9n puede ayudarles sugiriendo las mejores acciones siguientes mientras la llamada sigue en curso. La herramienta de asistencia al agente en tiempo real ayuda a tomar notas y a introducir datos, y utiliza la informaci\u00f3n de las conversaciones en curso para hacer cosas como activar la recuperaci\u00f3n de conocimientos y la orientaci\u00f3n del comportamiento en tiempo real. Todo ello al servicio de sugerir las mejores acciones para satisfacer a los clientes y mejorar su experiencia. <\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo usan los contact centers la CLN para la CX<\/h2>\n\n\n\n

Cuanta m\u00e1s informaci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica incorpore una soluci\u00f3n basada en CLN, mejor ser\u00e1 su trabajo de asistencia a los clientes, por ejemplo, para enrutar las llamadas de forma m\u00e1s eficaz. As\u00ed, las consultas sencillas (como las relativas a los horarios de una tienda) pueden atenderse r\u00e1pidamente mientras los agentes abordan problemas m\u00e1s graves, como la resoluci\u00f3n de problemas de conexi\u00f3n a Internet. Todo ello ayuda a mejorar la experiencia del cliente y hace que tu contact center sea m\u00e1s eficiente. Los bots omnicanal pueden ser extraordinariamente buenos en su cometido si est\u00e1n bien alimentados con datos. Esto es gracias al aprendizaje autom\u00e1tico (ML), un software que puede aprender de sus experiencias pasadas, en este caso, las anteriores conversaciones con los clientes. Cuando se supervisa, el ML puede entrenarse eficazmente para extraer el significado del discurso del cliente ya aprendido para captar la intenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Un sistema automatizado debe dirigirse al cliente con educaci\u00f3n y familiaridad con sus problemas<\/a>, especialmente si la persona que llama es recurrente. Al fin y al cabo, una de las mejores pr\u00e1cticas de atenci\u00f3n al cliente consiste en ser capaz de llegar a la ra\u00edz de su problema r\u00e1pidamente, y mostrar ese conocimiento y atenci\u00f3n adicionales es la guinda del pastel.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, es importante no optimizar en exceso los rasgos humanos de estos bots, so pena de alejar a los clientes. Debido al efecto de valle inquietante<\/a> las interacciones con las m\u00e1quinas pueden resultar muy inc\u00f3modas. En pocas palabras, los bots deber\u00edan estar programados para reflejar los rasgos humanos sin hacer intentos minuciosos de imitarlos. Al fin y al cabo, se encargan de las tareas menores, dejando tiempo a los agentes para que puedan centrarse en las tareas en las que sus habilidades son realmente necesarias. La cuesti\u00f3n es no sustituir a los agentes por completo.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo trabaja la CLN, un subconjunto del PLN en una soluci\u00f3n de CCaaS abierta?<\/h2>\n\n\n\n

La comprensi\u00f3n del lenguaje natural es un subconjunto fundamental del procesamiento del lenguaje natural que podr\u00eda marcar la diferencia en la forma en que tu centro de contacto presta el servicio al cliente. Odigo ofrece una soluci\u00f3n CCaaS abierta a la integraci\u00f3n con capacidades, motores y m\u00f3dulos de CLN de terceros para que nuestros clientes adopten la soluci\u00f3n que mejor se adapte a sus necesidades empresariales, ayudando a los clientes a aprovechar al m\u00e1ximo sus inversiones anteriores. Preg\u00fantale a Google, cuyo Dialogflow CX se integra perfectamente con la suite CCaaS de Odigo para que las grandes organizaciones puedan beneficiarse de la tecnolog\u00eda de PLN y CLN m\u00e1s avanzada.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n\n <\/section>\n \n\n

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\n Mira lo vers\u00e1til que puede ser el Dialogflow CX de Google<\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n\t\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n

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Los encuentros automatizados son cada vez m\u00e1s frecuentes en el recorrido del cliente en sectores como el comercio minorista y el bancario. Los esfuerzos por integrar la inteligencia humana en los sistemas automatizados, mediante el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN), y espec\u00edficamente la comprensi\u00f3n del lenguaje natural (CLN), tienen como objetivo ofrecer una mejor experiencia de cliente.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":508812,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","reading_time":"","author_id":1100},"categories":[272,273],"tags":[391],"topic":[],"class_list":["post-1001614","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-consejos-y-guias","category-operaciones-del-centro-de-contacto","tag-destaca"],"acf":{"blog_author":[1100]},"yoast_head":"\nPLN y CLN, \u00bfc\u00f3mo se complementan en la CX?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre el procesamiento del lenguaje natural y la comprensi\u00f3n del lenguaje natural, y qu\u00e9 papel juegan en la ayuda a los agentes? 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