Comenzamos la última etapa del año, después de un verano tranquilo y reparador, que nos ofrece la oportunidad de retomar nuestras metas y proyectos empresariales con energías renovadas y un enfoque revitalizado.
Hace unas semanas en este mismo blog, reflexionaba sobre el papel de la Omniexperiencia como elemento diferencial en el mundo empresarial y como posible respuesta a nivel estratégico a la alta competencia que prevalece en diversos sectores dentro del panorama económico actual.
Como decía entonces, hoy en día los consumidores esperan una experiencia fluida y sin interrupciones en su interacción con las marcas. Con la proliferación de múltiples canales y dispositivos, desde sitios web y aplicaciones móviles hasta redes sociales y tiendas físicas, los clientes quieren la flexibilidad de elegir cómo y cuándo interactuar. Sin embargo, existen compañías que no logran aprovechar todos los beneficios de sus esfuerzos de mejora debido a que se enfocan en optimizar puntos de contacto individuales en lugar de abordar la experiencia del cliente tal como los clientes realmente la experimentan.
La omniexperiencia, que en pocas palabras consiste en llevar la personalidad de la marca, y su tono a todos los canales y puntos de contacto con el cliente1, resuelve este reto de forma efectiva al proporcionar una transición sin problemas entre canales, permitiendo que los clientes accedan de forma isofuncional a la misma información y calidad de servicio independientemente del canal utilizado.
Por lo tanto, en un contexto de creciente competencia, mantener una conexión auténtica con los clientes y establecer un acercamiento genuino se convierten en un requisito esencial para alcanzar el éxito. Esto implica de alguna manera la necesidad de establecer un vínculo sólido a través de diversas estrategias que permitan una relación más profunda y valiosa con ellos.
Y es ahí, en ese esfuerzo por generar “intimidad”, donde la tecnología y en concreto la Inteligencia artificial juega un papel muy relevante. Casos como las webs dinámicas, que adaptan su oferta en función de las decisiones que toma el cliente en su navegación, son una realidad en nuestros días. Asimismo, los mensajes y chats en tiempo real, a través las ventanas emergentes en plataformas web y redes sociales, contribuyen a forjar una comunicación coherente y verdadera, adaptada específicamente a cada cliente.
En definitiva, ejemplos como los anteriores nos muestran que estamos en un momento en que la que la tecnología puede no solo facilitarnos información, sino también enriquecer cada aspecto de nuestras vidas como clientes, ofreciendo momentos memorables y personalizados en cada paso del camino.
En el mundo de la experiencia de cliente, somos conscientes de esto porque en mayor o menor medida llevamos expuestos a la IA desde hace algunos años.
La automatización de procesos, los asistentes virtuales y chat (AI) bots, el machine learning y el procesamiento de lenguaje natural, son ejemplos de soluciones basadas en Inteligencia artificial, que, sin prisa, pero sin pausa, han ido incorporándose a las estrategias de experiencia de cliente en muchas organizaciones.
Es por eso que cuando abordamos el tema de la inteligencia artificial, y lo hacemos desde una perspectiva informada, hay que aceptar que, a pesar del impresionante asombro que proviene de las continuas y significativas transformaciones en el ámbito de la IA, las cuales parecen acercarnos a la solución definitiva para todos los problemas que rodean el día a día de muchas organizaciones, este terreno sigue siendo un campo en constante desarrollo, donde aparecen frecuentemente nuevos casos de uso y áreas posibles de aplicación.
La inteligencia artificial generativa ejemplifica claramente lo que acabamos de comentar. Su aplicación está ya transformando los centros de atención al cliente, al ofrecer una variedad de aplicaciones para mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa, mientras comienza a ser una alternativa relevante en términos de coste, al tradicional modelo de atención en muchas operaciones, en especial aquellas más complejas y las que se desarrollan en distintos idiomas.
En términos de procesos, desde un inicio estas aplicaciones se orientan a la gestión de múltiples tipos de actividades, desde la generación automatizada de respuestas personalizadas a consultas comunes, mientras cuentan también con la capacidad de proporcionar respuestas más sólidas y detalladas en casos complejos, hasta la generación de scripts y plantillas para correo electrónico, que una vez aprobadas por los clientes pueden ser utilizadas por los agentes de manera recurrente.
Además, la IA generativa puede impulsar la personalización en las redes sociales, mientras facilita la posibilidad de desarrollar interacciones virtuales personalizadas y desempeñar también, como ya ocurre, un papel clave en aspectos relativos a la formación de los agentes.
Sin embargo, si bien los escenarios de aplicación, las pruebas conceptuales y el flujo constante de innovación ocurren sin descanso día tras día, si queremos implementar modelos de este tipo, es crucial alejarse del entusiasmo exagerado y colocarnos en modo reflexión.
En una fase inicial conviene analizar nuestras operaciones en sentido amplio para identificar qué función desempeñará la IA en el marco de la experiencia del cliente que se tiene como objetivo, e imaginar cómo será el trabajo de las personas apoyadas por cada solución tecnológica para entender si es necesario orientar las iniciativas más hacia la eficiencia o la efectividad, o más hacia el respaldo de estrategias comerciales y de gestión, y hacerlo siempre sobre objetivos específicos que nos permitan focalizar esfuerzos y con ello dotar a cada iniciativa del presupuesto necesario .
Por otro lado, la esencia de la inteligencia artificial radica en los datos, y subestimar la importancia de la estrategia de datos podría dejar a los sistemas de IA sin la información crucial que requieren para operar de manera efectiva.
Las compañías deben reflexionar sobre su enfoque en cuanto a la recolección y el almacenamiento de datos, asegurándose de que estén en buen estado, bien organizados y fácilmente accesibles.
A nivel interno, como el mantenimiento de estas soluciones es continuo, porque los modelos de datos deben adaptarse a los entornos cambiantes que se deben manejar en el día a día, es también importante evaluar si se cuenta con la experiencia técnica necesaria, la arquitectura de datos y los procesos de gestión de riesgos que algunas de las implementaciones más transformadoras de la IA generativa requerirán.
Desde la perspectiva de la seguridad de la información y protección de datos, es posible que los sistemas de IA accedan eventualmente a distintos tipos de datos de manera involuntaria o tomen decisiones que puedan parecer injustas o sesgadas. Pasar por alto estas posibles problemáticas podría tener un impacto negativo en la reputación de la empresa y desencadenar cuestiones legales. Por lo tanto, las empresas deben afrontar estas preocupaciones de manera anticipada, integrando la transparencia, la equidad y las medidas de protección de la privacidad en sus sistemas de IA.
Como hemos visto, la adopción de la IA va más allá de la mera incorporación de tecnología innovadora en los procesos en marcha. Exige además una transformación profunda en la cultura y las operaciones de la organización que debe establecerse desde un inicio como un objetivo prioritario y desplegarse de forma adecuada a través de los equipos de liderazgo presentes en todos los niveles de la organización.
Por último, es fundamental tener en cuenta que, a pesar de todas las innovaciones impulsadas por la IA, la «última milla» de servicio siempre será atendida por personas, lideradas por una dirección orientada a resultados, pero siempre desde una perspectiva ética y responsable.
¿Por dónde comenzar? Esta es siempre una de las grandes preguntas. Cada empresa y cada proyecto son un mundo por lo que, como dijo alguien una vez, si no sabes por dónde empezar, empieza por sonreír.
