IA en acción: Lottus Education y GNP redefinen la experiencia del cliente con Genesys

La atención al cliente, que puede incluir desde su adquisición, pasando por compras y servicios adicionales hasta su cancelación, registra también una evolución importante a partir de la integración de la Inteligencia Artificial. En México, Lottus Education y GNP son dos organizaciones que han comenzado a digitalizar sus operaciones para atender a los usuarios de forma eficiente desde el canal que ellos mismos demanden.

Lottus Education y su evolución tecnológica

En la búsqueda de hacer más eficientes sus operaciones, en medio de la digitalización de la industria y la mayor demanda de servicio por parte de sus estudiantes, Lottus Education ha estrechado su colaboración con Genesys para la implementación de nuevas tecnologías como Agentes.

Con una matrícula cercana a los 100,000 estudiantes, a través de cinco universidades, el grupo se posiciona como uno de los principales actores del sector privado en México. Su enfoque de bajo costo busca ampliar el acceso a educación de calidad, lo que ha implicado una estrategia comercial robusta y una adopción progresiva de herramientas digitales.

“Somos el tercer lugar en términos de matrícula, atrás del Tecnológico de Monterrey y de Laureate”, explicó en entrevista con DPL News Andrés Fleiz, director de Producto y Tecnología de Lottus Education. En apenas una década, Lottus ha consolidado una red de cerca de 50 planteles, incluyendo instituciones como la Universidad Latinoamericana (ULA), Universidad 3 Culturas, UAN, UTEC y recientemente la Universidad del Valle de Toluca (UVT).

Este crecimiento ha exigido una operación eficiente en procesos comerciales, especialmente en la adquisición de estudiantes. “Uno podría pensar que el sector educativo va atrás en temas de digitalización, pero la realidad es que operamos muchas veces similar a los minoristas”, señala Fleiz, destacando la necesidad de herramientas que optimicen tasas de contactación y conversión.

En particular, la adopción de IA Generativa ha sido gradual y no exenta de retos. Sergio Franco, CTO del grupo, recuerda que “hace 2 años empezamos con esta búsqueda de herramientas (…), fuimos early adopters de Bedrock (AWS), y creo que cuando hicimos las primeras pruebas no fue lo más eficiente probarla tan al inicio”. Según el directivo, los resultados iniciales no fueron favorables en términos de impacto de negocio, lo que llevó al equipo a explorar otras soluciones.

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Franco destacó que uno de los principales desafíos ha sido la fragmentación de herramientas y modelos de cobro. “Primero hablábamos de tokens, y transformar tokens en mi caso de negocio fue súper difícil”, comentó Franco. Posteriormente, cada proveedor adoptó esquemas distintos: por caso de uso, por llamada, por conversación. Para Franco, esta diversidad ha dificultado la evaluación del retorno de inversión (ROI), especialmente en un contexto donde la mano de obra es relativamente económica como México.

Además, Fleiz subrayó la importancia de contar con una base sólida de datos. “Tanto los modelos de predicción como la Inteligencia Artificial Generativa requieren que tengas tu información estructurada, no estructurada, lo más gobernada posible”. Explicó que la interoperabilidad entre fuentes de datos y una arquitectura robusta son condiciones necesarias para escalar el uso de IA de forma transversal.

En cuanto a la atención al cliente, en este caso estudiantes, Lottus ha apostado por soluciones como Genesys para mejorar la experiencia desde la etapa de adquisición. “Estamos en la parte comercial, en la primera parte del funnel, por eso los motores de Genesys son tan buenos para nosotros”, reveló Franco.

Explicó que estas herramientas se han utilizado especialmente en la contactación, donde el tiempo destinado influirá directamente en si se va a lograr o no la venta con el alumno. La plataforma ha permitido parametrizar procesos para distintas instituciones del grupo, cada una con formas de operación distintas.

Los directivos señalaron que están evaluando el uso de nuevas herramientas para fortalecer su estrategia de omnicanalidad, algunas de las cuales se presentaron en el pasado Genesys Xperience. Asimismo, otras tecnologías que han sido probadas por la institución educativa son algoritmos para retención, así como MCP servers para mejorar el acceso de la IA a bases de datos.

Asimismo, aunque indicaron que también exploran el uso de Agentes, consideraron que aún se requiere la evolución de los protocolos que permitan una mejor colaboración entre Agentes de distintos fabricantes, por ejemplo, entre ServiceNow o AgentForce.

GNP agiliza atención y omnicanalidad

GNP, la aseguradora más grande de México, también comenzó a utilizar la plataforma de Genesys desde enero de este año. Según Alejandro Cosio Lozano, head of Contact Center en GNP Seguros, la colaboración con la empresa de servicio al cliente les ha permitido ampliar sus canales de atención, de usar únicamente el teléfono a la incorporación de nuevas formas de contacto como WhatsApp y una aplicación propia.

Cosío indicó que WhatsApp, siendo particularmente popular en México, ya exhibe un “buen tráfico de transacciones” desde que se implementó este año.

En cuanto al uso de IA, el directivo destacó el impacto positivo en la productividad donde se ha implementado. Por un lado, el uso de IA ha permitido mejorar la administración de calidad, mediante una preclasificación de llamadas y su revisión automática; mientras que el uso de Copilot de Genesys, utilizado directamente por el personal, ha permitido reducir el tiempo promedio de llamada en un 20%, lo que impacta a la satisfacción del cliente.

Por el momento, explicó que el uso de IA en la compañía se ha enfocado en conversación de “poca emocionalidad o poca fricción”, es decir, recepción de pagos, renovaciones o reembolsos que no implican que el usuario esté pasando por un momento emocional fuerte como un siniestro.

A lo largo de Xperience, Tony Bates, CEO de Genesys, habló también de la empatía como uno de los elementos centrales de la atención al cliente, donde incluso una tecnología automatizada como un Agente de IA podría ayudar al entendimiento de las necesidades de los clientes.

“Es una realidad que en servicios donde hay una alta emocionalidad, los clientes tienen una menor capacidad de expresarse y una mayor necesidad de ser atendidos de forma expedita. Entonces el poder tener esa empatía, esa conexión y un entendimiento de necesidades rápido, si está la IA desarrollando esas capacidades, es una oportunidad interesante que podríamos explorar”, señaló Cosío, en entrevista.

En ese sentido, más allá de destinar cierta tecnología para casos de uso particulares, el directivo explicó que en GNP se han identificado perfiles. Si bien el teléfono sigue siendo el medio preferido para el reporte de un siniestro en que los usuarios buscan un contacto humano, aún hay usuarios que han mostrado sentirse más cómodos con hacer este tipo de reportes de forma digital o, incluso, interactuar con una IA que pueda darle mayor confianza para preguntar temas delicados o vergonzosos.