
Un consumidor tiene un problema con, por ejemplo, su conexión a internet. Llama a la compañía proveedora y, luego de pasar por varias rondas de opciones, logra sumarse a la línea que espera la atención de un agente. Marcó 9, 1, 7, 5, 2, 0 y sólo consiguió escuchar música y un mensaje que le dice que las personas están atendiendo a otros. Por fin lo atiende el representante, que le pide una miríada de datos para confirmar su identidad. Para entonces está irritado, más interesado en cortar que en recuperar el servicio. La pregunta "¿En qué lo puedo ayudar?" le parece una ironía. La conversación se desarrolla tensa y en ocasiones no tiene final feliz.
Con la idea de suavizar un problema cotidiano del comercio una start-up creó un software que aplica la inteligencia artificial para analizar las llamadas mientras están en curso y ofrecer guía en tiempo real para que los agentes puedan impedir el fracaso de la comunicación. Analiza el tono y el ritmo de las personas en el diálogo y el momento en que cada quien comienza a hablar.

Una ventana se abre en la pantalla del agente de atención al cliente cuando el programa que detecta interrupciones, alteraciones en el tono o aumento de la tensión. "Está hablando muy rápidamente. Respire, haga pausas entre las frases", aconseja, o "Está hablando demasiado. Complete su idea, haga una pregunta".
Un periodista de The Boston Globe hizo el experimento. Scott Kirsner llamó a Steve Kraus, el vicepresidente de marketing de Cogito, y comenzó por lanzarle una diatriba de desahogo; Kraus lo interrumpió, él levantó la voz; Kraus habló mucho, él hizo observaciones sarcásticas. Hubo momentos de silencio en los que Kirsner no sabía si el agente había cortado la llamada.

La empresa comenzó a operar hace 10 años con el fin de detectar signos de depresión en pacientes durante sus comunicaciones telefónicas con enfermeras. "Era gratificante, pero un mercado pequeño", dijo el fundador y CEO, Joshua Feast. Amplió entonces sus objetivos: se extendió a los call centers. Así pudo obtener inversiones por USD 22 millones y desarrollar este programa más amplio, que en la actualidad se utiliza en la salud y también en las finanzas y las telecomunicaciones.
Mientras hablaba con el periodista, las alertas le informaban a Kraus de "superposiciones frecuentes" y le aconsejaban que no interrumpiera tanto; o le pedían "un pie de empatía", es decir que dijera algo que abriera una conexión comprensiva como "Entiendo perfectamente por qué se siente mal". Si la conversación hubiera sucedido en un contexto real, también el gerente a cargo del área podría haber visto las alertas, para entrenamientos y ajustes.

"Una conversación es como una danza", comparó Feast en The Boston Globe. "Se puede estar en armonía o estar desfasado. El sistema que construimos mide cómo progresa la conversación. Como logramos eso, podemos hacer que los participantes ajusten la manera en que hablen para comunicarse con más profesionalismo, compasión y empatía".
Uno de los principales males laborales de estos servicios telefónicos es el agotamiento de los agentes por la carga de tensiones. El software intenta impide el aumento de la frustración para cortar el ciclo.

Otras empresas trabajan en las dificultades de la atención al cliente: Interactions, Nuance y GetHuman, por ejemplo, van desde el procesamiento del lenguaje hablado o escrito hasta la secuencia exacta que hay que marcar en el teléfono o en el teclado para dar con una persona en un servicio de atención.
El desafío específico del reconocimiento de voz es muy parecido para las computadoras que para las personas: la detección de las emociones. En Análisis Tecnológico, la publicación del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), se citó a Rosalind Picard, profesora del Laboratorio de Medios. "Desarrollar esa tecnología puede ser problemático. Depende de cómo se construya la interfaz. Distintas personas tienen distintos estilos de conversación. Muchos neoyorquinos realizan muchas interrupciones, y eso puede resultar agradable y construir rapport. Pero la misma acción puede resultar grosera para otras personas".
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