Según pública el portal hbr.org
A medida que las empresas aprenden a utilizar la inteligencia artificial generativa para crear valor, existe el riesgo de que adopten un enfoque equivocado al aplicar la tecnología a la experiencia del cliente. De hecho, las investigaciones muestran que la IA puede ayudar a aumentar la satisfacción de los clientes cuando se utiliza para ofrecer a los clientes soluciones más personalizadas o para ayudar a los empleados humanos a ofrecer un mejor servicio del que proporcionarían sin la ayuda tecnológica. Algunos ejemplos de empresas que tienen éxito inicial con esto son en la industria de los servicios financieros.
El auge de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa está impulsando interesantes innovaciones y experimentos con los consumidores, pero también preocupa a muchas personas que están preocupadas por la privacidad de los datos o por poder comunicarse solo con la empresa a través de un bot. Estos problemas son especialmente graves en los sectores en los que las interacciones con los clientes y la privacidad de los datos son fundamentales, como la banca o la sanidad.
Por lo general, las tecnologías innovadoras acompañan a cierto nivel de ansiedad, y es natural preocuparse por una tecnología que imita la inteligencia humana. Sin embargo, a medida que ha surgido esta nueva clase de modelos lingüísticos grandes, la mayoría de las empresas han colocado el riesgo del modelo, la precisión de los resultados del modelo y el uso ético de los datos en el centro de sus marcos de riesgo. Su objetivo es garantizar el uso responsable de la nueva tecnología de inteligencia artificial.
Menos apreciado es el riesgo de que las empresas cedan la experiencia del cliente a modelos y bots diseñados para extraer valor a corto plazo, no para fomentar la lealtad de los clientes a largo plazo. Las empresas podrían combinar cada vez más los modelos tradicionales de IA y aprendizaje automático con la IA generativa para entregar mensajes y ofertas a los clientes de formas más parecidas a las humanas. Si no tenemos cuidado, los bots, algoritmos y modelos predictivos con fines de lucro podrían llevar a experiencias distópicas.
Incluso en el mundo de la inteligencia artificial, el amor de los clientes debe marcar el camino. Las métricas tradicionales de la confianza de los clientes, como el Net Promoter Score (NPS), pueden empezar a tener un aspecto diferente, pero una premisa perdurará: cada interacción mejora o disminuye la percepción del cliente sobre la empresa implicada.
Informar cada decisión con el objetivo de enriquecer la vida de los clientes establecerá un camino fiable hacia un futuro con IA que cree más valor para los clientes, los empleados y los accionistas. De hecho, resultados publicados anticipadamente de investigadores de la Universidad de Stanford y el Instituto de Tecnología de Massachusetts muestran los efectos favorables del despliegue de una herramienta de asistente conversacional basada en la IA en 5.200 agentes de atención al cliente en varios países. La herramienta no solo aumentó la productividad de los agentes un 14% en promedio, sino que las interacciones asistidas por la IA tuvieron un NPS promedio más alto y la deserción mensual de agentes se redujo un 9%.
Haga que sea personal
Orientar la inteligencia artificial en torno al amor de los clientes requiere un replanteamiento fundamental de las funciones objetivas. La mayoría de los algoritmos existentes se optimizan en torno al ROI para un momento determinado y no en torno a toda una experiencia. La participación del cliente basada en la IA promete que la empresa aprenda más de cada interacción y encuentre más formas de crear valor para los clientes.
Es una buena señal porque los clientes esperan cada vez más experiencias más personalizadas y relevantes y, a cambio, están dispuestos a compartir sus datos. La última encuesta de Bain & Company a casi 30 000 clientes de banca en 11 países reveló que los encuestados que están de acuerdo en que su banco personaliza la experiencia tienen más probabilidades de recompensarla con un NPS más alto. Hay una diferencia de 123 puntos en el NPS entre los encuestados que están totalmente de acuerdo en que su banco interactúa sabiendo quiénes son y los que están totalmente en desacuerdo.
Una forma en que la IA perfecciona la personalización es mediante los asistentes digitales para los clientes, como lo demuestran los nuevos esfuerzos en la banca y los pagos. El Royal Bank of Canada utiliza un asistente con IA llamado NOMI para personalizar la administración del dinero digital para los clientes. Las funciones incluyen consejos oportunos a los clientes, presupuestos personalizados y recomendaciones de ahorro basadas en el comportamiento de los gastos y el flujo de caja. Al año siguiente a su lanzamiento, los resultados fueron prometedores, con un 50% más de interacciones digitales para los clientes de NOMI en comparación con toda la base de clientes, un 93% más de tiempo dedicado a las cuentas financieras y una reducción del 2% de los clientes de NOMI frente al 8% de sus pares.
Los asistentes digitales de IA generativa también ayudan a los empleados a reforzar sus conexiones con los clientes, reforzando los lugares en los que el toque humano puede ser una fuente de diferenciación. Morgan Stanley Wealth Management, por ejemplo, está implementando un asistente de IA para ayudar a sus miles de asesores financieros a brindar una mejor asistencia a sus clientes de forma personalizada. El asistente combina la búsqueda y la creación de contenido para que los asesores financieros puedan encontrar y personalizar rápidamente la información correcta para cada cliente en cualquier momento.
Los modelos lingüísticos de gran tamaño permitirán una nueva era de personalización. Las técnicas de aprendizaje automático ya convierten el patrón de interacciones digitales de cada cliente en una «huella digital» conductual única, y los recientes avances en la IA permitirán ahora que estas huellas dactilares incluyan las interacciones de voz y texto.
Que la inteligencia artificial ayude a los empleados a ayudar a sus clientes
Las empresas deberían empezar con algunos casos sin arrepentimientos para que la organización se sienta cómoda con la tecnología de IA generativa. Por lo general, utilizan la IA para ayudar a los empleados a ofrecer aspectos de la experiencia del cliente a que los humanos puedan analizar el resultado del modelo. Los ejemplos incluyen sugerencias a los gerentes de relaciones para la próxima conversación con un cliente en función de la participación reciente o proporcionar acciones específicas para gestionar los cobros de los clientes que tienen dificultades financieras.
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La próxima ola de casos incluiría la IA integrada en los procedimientos operativos estándar para los empleados. Los casos prometedores incluyen el enrutamiento predictivo de la consulta de un cliente al agente mejor equipado para tratar un problema en particular o las recomendaciones de guiones en tiempo real para los gerentes de relaciones. La tecnología escuchará la llamada de un cliente en tiempo real y ayudará a los agentes a saber si sus interacciones están creando un promotor o un detractor. Otras funciones de apoyo a los empleados en un futuro próximo podrían incluir diseñar una oferta personalizada con imágenes y texto que evoquen la afición favorita del cliente o recordar al gerente de relaciones que debe llamar a un cliente durante las etapas clave de la vida.
En algunos sectores, como el comercio minorista, una primera línea totalmente compatible con la IA está empezando a respaldar la interacción automática directamente con los clientes. Con el tiempo, esta primera línea digital podría prestar servicio con la misma empatía reflexiva que la primera línea humana tradicional. Los bots interactuarán con los clientes y aprenderán a ofrecer los productos y la información relevantes, tal como lo han hecho siempre los mejores empleados. Los mejores usos de la IA pueden incluso reimaginar por completo la experiencia en general.
En una época de alta inflación y economía ajustada, algunos directivos pueden verse tentados a utilizar la tecnología de IA generativa únicamente para reducir costes y mejorar la eficiencia. Sería un error. Si bien la IA generativa tiene el potencial de cambiar la curva de costes en muchos sectores, el mayor valor lo tendrán las empresas que se centran en enriquecer la vida de sus clientes.
