Actualmente, las organizaciones y los líderes pueden elegir entre cientos de plataformas de inteligencia artificial (IA) y soluciones empresariales en el mercado, cada una de las cuales soluciona una brecha diferente en la experiencia, los servicios y la eficiencia del cliente. Todas estas soluciones tienen sus propios enfoques, pros y contras, y algoritmos, con el objetivo de mejorar y simplificar la experiencia del cliente (CX) y generar un mejor rendimiento a los ojos del cliente. La pandemia provocó que todo tipo de organizaciones recurrieran a la IA, que ya ha estado resolviendo problemas y mejorando las experiencias previas a la pandemia. Con tal variedad de opciones para resolver la «brecha del cliente», debemos dar un paso atrás por un segundo y analizar cómo cada solución responderá a las necesidades de nuestros clientes, así como qué tipo de riesgos presentará para nuestra marca y su reputación si no lo usamos de manera responsable y cuidadosa.
La IA puede reducir los costos si se implementa correctamente, lo que tiene un impacto positivo en el tiempo de espera, la plantilla y los costos operativos en cualquier punto de contacto, respondiendo preguntas mucho más rápido que un humano. Incluso puede hacerlo con mucha precisión.
La IA está evolucionando tan rápido que será cada vez más imposible reconocer la diferencia entre las interacciones entre humanos y IA. Dado que el progreso es más rápido debido a nuestra pandemia actual, debemos pensar en lo que realmente resolverá los problemas de nuestros clientes de una manera que mejorará nuestras marcas y reputación.
Los puntos clave presentados recientemente por Steven Mills, director de Ética de IA de BCG GAMMA, junto con Elias Baltassis, Maximiliano Santinelli, Cathy Carlisi, Sylvain Duranton y Andrea Gallego (también de BCG GAMMA), analizan la intencionalidad, la ética, los principios, el uso responsable y realidad de implementar soluciones de IA. La siguiente figura presenta los aspectos más importantes del lanzamiento de una iniciativa de inteligencia artificial responsable para garantizar la adopción por parte del cliente.
Las experiencias físicas y digitales se están fusionando, al igual que tecnologías como la inteligencia artificial, la Internet de las cosas (IoT), los sensores ultrasensibles y la realidad aumentada y virtual, que pretenden ofrecer a los consumidores una gama de experiencias mejoradas. El desarrollo se aceleró en todos estos durante 2020.
Mientras más información obtenida sobre los datos recibamos y mejor entendamos los factores desencadenantes de los clientes, más aprendemos sobre lo que impulsa a las empresas y a las personas a realizar una compra o quedarse con nosotros como clientes. Un beneficio adicional: aprendemos a hiperpersonalizar sus experiencias. Al final del día, muchas tecnologías dependen de las mismas cosas: emociones, experiencia, servicios y análisis de datos, así como el valor de su solución y su capacidad para resolver los problemas de los clientes. A medida que mejore la capacidad de digerir y analizar datos, las empresas desarrollarán mejores algoritmos para obtener una vista de 360 grados del cliente. Cuanto más adoptemos la automatización impulsada por la inteligencia artificial en las operaciones de servicio al cliente, más podremos ofrecer soluciones más rápidas y eficientes y un mejor servicio.
¿Qué nos gustaría que ocurriera en el futuro y qué está sucediendo actualmente? Las siguientes son tres áreas de enfoque.
1. El imperativo de evitar las tecnologías invasivas
Los riesgos tecnológicos están en todas partes debido a preocupaciones éticas con respecto a la utilización de la IA. El desafío radica en evitar o equilibrar la necesidad de extraer datos para su análisis y la implementación de tecnologías que puedan percibirse como intrusivas en la vida del cliente, según un informe reciente de Futurum Research. El informe encontró que el 47 por ciento de los consumidores dijo que pedir ayuda a un asistente de inteligencia artificial (como Alexa, Siri, etc.) podría ser una buena manera de obtener información más rápido, pero el 38 por ciento admitió tener preocupaciones sobre la exposición personal y el manejo de la tecnología. Ciertas tecnologías que pueden ser parte de una experiencia inmersiva o servicios de vida (como mencioné en mi artículo anterior) también pueden ser problemáticas. En las soluciones de software B2B, encontramos exactamente los mismos problemas.
2. La línea entre los límites, la ética y la falta de ella
¿Dónde debemos trazar la línea para la inteligencia artificial, el análisis de datos y la recopilación de datos? No puedo señalar una respuesta definitiva, porque es algo que cada país está tratando de manera diferente hasta ahora. A medida que evolucionan las tecnologías que están tan intrínsecamente conectadas (robótica, máquina a máquina, drones, IoT, IA, análisis de datos, etc.), debemos definir las líneas para todos. Es como un acuerdo nuclear: si solo los Estados Unidos y Rusia lo firman, todas las demás potencias nucleares seguirán teniendo la libertad de hacer lo que quieran.
Durante años, la IA se ha utilizado con éxito en una variedad de sectores, desde chatbots hasta la industria automotriz. La pregunta más fácil de responder sería: ¿Dónde no se está utilizando todavía la IA?
El desafío es cómo colocar la ética por encima de las prioridades de la sala de juntas, que anteponen las ganancias a las personas. Me gustaría poder decir que esto es cosa del pasado, pero muchas empresas todavía tienen este objetivo, incluso si no es intencional. No estoy diciendo que el beneficio no sea ni deba ser el objetivo de las empresas. Quiero decir que la justicia hacia los clientes debe considerarse por encima de cualquier interés personal. Las ganancias son a menudo el resultado de un trabajo ético sustancial y deseable para los empleados, clientes, socios y partes interesadas. Desafortunadamente, todavía tenemos empresas que involuntariamente (?) Rompen la confianza de los clientes y, en algunos casos, incluso habían sido conscientes del problema. Esto puede afectar seriamente cualquier esfuerzo pasado para desarrollar una marca en la que la gente confíe. Incluso si su CX se percibe como excelente, con un abuso de confianza, perderá sus activos clave: empleados y clientes.
A los clientes a menudo les encanta la IA y el aprendizaje automático (ML). Tanto las empresas como los clientes disfrutan de los beneficios de estas tecnologías complementarias. Lo que todos queremos, según una encuesta reciente de BCG, es algo bastante simple.
El público quiere ver responsabilidad y principios, junto con programas de formación para garantizar que todo se base en un marco seguro, para ser aceptado y adoptado por todos. Puede visualizar esto en el siguiente gráfico:
No es mucho pedir para una tecnología que aporta beneficios cada vez mayores para los seres humanos y las empresas. Hay varias formas de abordar este problema, pero la más importante se basa en la cultura de su organización. La cultura sigue siendo una parte clave de su empresa, ya que ayuda a sus empleados y líderes a comunicar adecuadamente los valores y principios de la empresa, a desarrollar un plan de ejecución para ellos y luego a ejecutarlo. Lo mismo se aplica a la IA. Necesita un líder para impulsar la IA en su organización, de la misma manera que lo hace su C-suite con otros temas, como el CIO, CMO y CCO. El líder de inteligencia artificial o inteligencia empresarial debe definir y propagar la cultura de la ética para la inteligencia artificial en toda la empresa, vivir y predicar la ética y establecer los equipos y la gobernanza adecuados junto con las herramientas adecuadas para gestionar los principios de la empresa. Otra solución, pero mucho más compleja, sería tener un acuerdo global entre los países líderes que utilizan y desarrollan IA en diferentes áreas en este momento. Pero todavía estamos lejos de eso.
El principal resultado de la gobernanza de la IA y un programa organizado por el liderazgo es desarrollar un marco para liderar el desarrollo de servicios y productos bajo ciertas reglas predefinidas. Esto cerraría el abismo entre el liderazgo, los líderes de I + D, los diseñadores, los clientes y otros empleados. Un ejemplo de una organización que trabaja en esta área es RIKEN, una de las instituciones de investigación más grandes de Japón, que actualmente está discutiendo estos temas precisos para administrar el equilibrio entre los clientes y las empresas japonesas.
3. Defender los intereses de los empleados y los clientes
Imagínese ahora que impera la ética. Imagínese el presente y un poco más adelante en el futuro, cuando ya comprendamos que la IA tendrá la capacidad de decidir ciertas cosas, y luego, cuando la IA decida quizás mucho más. ¿Qué pasará si se toma la decisión incorrecta? Sobre la base de un marco inicial, los problemas de esa naturaleza podrían mitigarse desde el principio estableciendo procedimientos que permitan a los empleados, clientes y socios impugnar las decisiones, ya sea que se considere que son parciales, injustas o incluso discriminatorias. A medida que las empresas adoptan cada vez más estas tecnologías y soluciones relacionadas, los clientes deben solicitar el uso de políticas de IA transparentes y declaraciones de IA para garantizar una forma justa de hacer negocios. ¿Qué debe suceder para garantizar la transparencia y la equidad?
La paradoja de la ética en la IA
Mientras escribía este artículo, que se basa en una conversación que tuve recientemente con mi cliente más grande, una empresa de Corea del Sur con una gran línea de productos que dependen de la IA de una forma u otra, comencé a comprender que esto no era sólo mi preocupación, pero también la del parlamento europeo. La preocupación es cómo desarrollar e implementar tecnologías que aseguren la protección de clientes y empleados, así como la transparencia de las empresas.
Al considerar este tema de la inteligencia artificial y la transparencia para los clientes, me gustaría plantear las siguientes preguntas:
¿Cómo se asegurarán las empresas de que los consumidores estén protegidos de las prácticas comerciales injustas y discriminatorias, así como de los riesgos causados por las soluciones y los servicios impulsados por la IA?
¿Cómo garantizarán las empresas una mayor transparencia en estos procesos?
¿Cómo se asegurarán las empresas de que solo se utilicen conjuntos de datos de alta calidad y sin sesgos en los sistemas de decisión algorítmica?
“Tenemos que asegurarnos de que se garantice la protección y la confianza del consumidor, que las normas de la UE sobre seguridad y responsabilidad por productos y servicios sean adecuadas para su propósito en la era digital”, dijo Petra De Sutter, miembro de German Greens / EFA, presidenta de la comité de mercado y protección del consumidor.
