Las nuevas estrategias para mejorar la experiencia de los clientes con IA Generativa
REDACCIÓN NOTI AMÉRICA(ECUADOR)
Carlos Capps, líder de las industrias de Retail, Consumo, Salud y Agricultura de IBM Consulting en Latinoamérica.
La IA continúa avanzando a pasos agigantados, convirtiéndose en protagonista de la transformación empresarial de todos los sectores. Esto no es raro si consideramos los tiempos actuales: mercados altamente competitivos, clientes cada vez más informados y exigentes, y los factores propios de los ciclos económicos en que vivimos.
Sin embargo, la IA generativa no se parece a ninguna tecnología anterior. Está impactando rápidamente los negocios y la sociedad, obligando a los líderes a repensar sus suposiciones, planes y estrategias en tiempo real.
Un estudio del IBM Institute for Business Value mostró que 75% de los CEOs encuestados en Estados Unidos creen que una organización con IA generativa tendrá ventajas competitivas y el 43% dijo que sus empresas ya están utilizando la tecnología para tomar decisiones estratégicas. Por otro lado, una encuesta de Gartner reveló que, en promedio, solo el 54% de los proyectos de IA pasan de una fase piloto a producción, evidenciando que “las organizaciones aún luchan por conectar los algoritmos que están construyendo con una propuesta de valor empresarial, lo que dificulta que la dirección de TI y negocios justifique la inversión necesaria para operacionalizar los modelos de IA”.
No obstante, ninguna área de una organización proporciona una mejor base para demostrar el éxito de la IA generativa que la atención al cliente. La interacción entre las herramientas de IA, los agentes humanos y los clientes ofrece a las empresas una oportunidad única para generar valor al tiempo que desarrollan competencias operativas en nuevas formas de engagement.
Entonces la pregunta es, ¿qué deben hacer los líderes de las compañías para sacarle el máximo provecho a la IA generativa y mejorar la experiencia de sus clientes? La respuesta está en los tres pilares de la atención al cliente: la estrategia, las personas y la experimentación.
La estrategia.
La atención al cliente se ha convertido en la prioridad número uno en IA generativa de los CEOs. Con base en esto, las organizaciones pueden convertir a los agentes humanos de atención al cliente en héroes dándoles herramientas de IA generativa. Por ejemplo, la IA generativa puede gestionar las interacciones estándar de manera que se puedan transferir consultas más complejas y sensibles a los agentes humanos. Además, los agentes humanos pueden tener un acceso rápido y fácil a transcripciones y resúmenes de llamadas, utilizar la IA generativa para traducciones instantáneas y acceder a la tecnología para el entrenamiento basado en sus análisis personales.
Es fundamental decirles a los clientes cuándo están interactuando con IA generativa y que puedan solicitar asistencia humana a voluntad, sin hacer preguntas.
Las personas.
El 85% de los ejecutivos dice que la IA generativa interactuará directamente con los clientes en los próximos dos años. En ese sentido, las empresas pueden invertir en la interacción directa con sus clientes, sin hacerlo a ciegas. Pueden usar la IA generativa para aprender más sobre sus clientes, desarrollar nuevas oportunidades o casos de uso que aborden las necesidades de las personas que sirven, realizar un seguimiento del servicio de atención al cliente para su influencia en el negocio y el impacto en la lealtad de los clientes. También, pueden recopilar y analizar métricas basadas en el sentimiento de los clientes para cada interacción.
Es clave considerar lo que diferencia a una organización y cómo la IA puede ayudarle a potenciar aquello que la hace única.
La experimentación.
Pilotear la IA generativa en la atención al cliente puede acelerar una implementación exitosa en toda la organización. Con esto en mente, las empresas pueden aprovechar los éxitos y aprendizajes del área de atención al cliente para transformarlos en innovación en otras áreas, fomentando la experimentación con IA generativa basada en resultados que se pueden medir, optimizar y escalar. Asimismo, se pueden crear oportunidades “gamificadas “para que los colaboradores individuales presenten casos de uso que puedan generar nuevas ideas y aplicaciones. Esto les permitirá ver cómo pueden beneficiarse de la IA tanto los clientes, como ellos mismos.
