Durante los últimos dos años, desde que el lanzamiento inicial de ChatGPT generó tanto entusiasmo, se han llevado a cabo innumerables debates sobre el potencial transformador de la IA. Los líderes corporativos han estado ansiosos por utilizar la tecnología para reducir los gastos operativos. Sin embargo, quizás resulte sorprendente que, para muchos líderes, la métrica clave utilizada para evaluar el éxito de una herramienta de IA no sea el retorno de la inversión (ROI) de por vida. es el velocidad al retorno de la inversión.
En medio de una menor tolerancia al riesgo y una mayor presión sobre los ingresos, los líderes esperan que las inversiones impulsen cambios y rindan frutos rápidamente. Al mismo tiempo, el revuelo en torno a la IA está disminuyendo, dando paso a conversaciones más pragmáticas sobre el retorno de las inversiones en IA.
La siguiente fase: ser realista sobre dónde funciona la IA
El éxito en el mercado precise, donde las suscripciones son el rey, depende de qué tan bien se retiene a los clientes, no de qué tan bien se adquieren. En la mayoría de los sectores, el mercado está sobresaturado y muchas organizaciones ofrecen servicios similares de calidad casi idéntica. Si a esto le sumamos una disminución en la lealtad de los clientes, el aumento de las expectativas y una mayor disposición a cambiar de marca, las organizaciones se encuentran sin margen de error para mantenerse al día con una competencia feroz. Experiencia del cliente (CX) es el issue que determina si las organizaciones basadas en suscripción prosperan o fracasan.
En este entorno, las organizaciones pueden competir mejor apoyándose en mejoras incrementales en lugar de abstenerse de gastar. Todas y cada una de las decisiones que tome la organización deben estar orientadas hacia objetivos específicos centrados en el cliente, incluso si cuesta un poco más al principio. Esto se extiende a la implementación de la IA. Las organizaciones se han estado preguntando cómo la IA puede recuperar su costo usándola como reemplazo de los recursos existentes. Ahora deben preguntarse cómo puede la IA crear valor para la organización mejorando la forma en que trabajan con los clientes.
La respuesta es bastante sencilla. La IA tiene numerosas aplicaciones potenciales que mejoran la CX tanto directa como indirectamente. Las herramientas impulsadas por IA pueden mejorar la personalización mediante el uso de datos de comportamiento del cliente para garantizar que los usuarios vean el mensaje o la promoción correctos en el momento adecuado. Los mismos datos pueden ayudar a guiar el desarrollo de productos, destacando brechas en el mercado que la organización podría aprovechar para atender mejor las necesidades de los clientes. También pueden hacer que las organizaciones sean más proactivas, ayudándolas a anticipar interrupciones, activar planes de contingencia y comunicar la información necesaria a los usuarios.
Sin embargo, este trabajo se realiza principalmente entre bastidores y no puede realizarse de la noche a la mañana.
¿Quieres IA en su máxima expresión? Comience con aplicaciones ‘invisibles’
La única manera de saber con certeza si un caso de uso back-end o front-end producirá los resultados que busca es aprovechar primero las capacidades más discretas y detrás de escena de la IA.
Detrás de los titulares sobre la transformación instantánea se encuentra la capacidad central de la IA: el análisis. Grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT llamaron la atención por su aparente flexibilidad, pero realizan solo una tarea sin importar dónde operen. Resume información. Depende de las organizaciones hacer que la información correcta esté disponible, y eso lleva tiempo. Esos son dos hechos que a menudo se han perdido en la conversación y representan el fin de la reputación de “solución rápida” de la que ha llegado a disfrutar la IA.
La próxima period estará definida por las mejoras invisibles facilitadas por la IA a medida que las organizaciones construyan sus bases técnicas. Las organizaciones pueden comenzar con LLM que ayuden a:
- Integre las bases de datos existentes y elimine los silos para brindar visibilidad de un extremo a otro y el contexto que la acompaña.
- Implemente herramientas de recopilación de datos en tiempo actual para garantizar que los conocimientos estén actualizados y reflejen las tendencias, patrones e interrupciones más recientes.
- Acelere la conciliación y la gestión para garantizar la precisión y liberar a los trabajadores para que puedan centrarse en tareas de nivel superior que requieren un toque humano.
El cambio organizacional es el primer paso para una implementación efectiva y se extiende tanto a los sistemas como al private. En este punto, los líderes también deberían considerar las formas en que las implementaciones de IA podrían afectar al private y trabajar para adelantarse a posibles obstáculos. El desarrollo de programas de mejora y recapacitación ayudará a garantizar que el private esté preparado para trabajar de forma eficaz junto con las nuevas tecnologías. La propia IA puede ayudar en estos esfuerzos: otra de sus aplicaciones invisibles. Por ejemplo, puede resaltar las lagunas de conocimiento individuales basándose en los datos de utilización. Este tipo de información puede guiar los programas de capacitación para garantizar que los trabajadores tengan todo lo que necesitan para prosperar.
Una vez que las organizaciones tengan registros integrados, precisos y actualizados y un private que entienda cómo y cuándo usar la IA, podrán agregar otra capa de herramientas “invisibles”. La próxima ola de soluciones debería centrarse en análisis que ayuden a cultivar una comprensión profunda de cómo funciona el negocio, qué quieren los clientes y los obstáculos que se interponen en el camino. Estas soluciones se complementan entre sí y cada paso revela un nuevo nivel de conocimiento.
Más específicamente, el análisis descriptivo utiliza datos históricos para identificar patrones históricos; cuentan a las organizaciones lo sucedido. Los análisis de diagnóstico utilizan datos adicionales para contextualizar lo sucedido, identificar causas y resaltar los efectos de incidentes y cambios; les dicen a las organizaciones por qué las cosas sucedieron como sucedieron. El análisis predictivo utiliza información de eventos pasados para modelar los impactos de los cambios propuestos y controlar las tendencias; muestran a las organizaciones lo que podría suceder. El análisis prescriptivo utiliza todos estos resultados para tomar decisiones informadas; les dicen a las organizaciones qué hacer a continuación.
Aunque soluciones analíticas como estas pueden aprovechar las capacidades más avanzadas de la IA, vale la pena señalar que, al principio, casi todos estos procesos ocurren detrás de escena. Con el tiempo, los algoritmos predictivos y prescriptivos pueden abrirse camino en las soluciones orientadas al consumidor, pero eso sólo puede suceder una vez que se hayan sentado estas bases internas críticas.
A medida que termine la luna de miel de la IA, también terminará su reputación como solución mágica, pero deshacerse de esta percepción es basic para aprovechar todo el potencial de la tecnología. Los líderes que quieran aparecer en los titulares del mañana con aplicaciones innovadoras de IA deben primero completar este trabajo basic, que puede ser una píldora difícil de tragar en medio de la presión por obtener retornos cada vez más rápidos. Sin embargo, avanzar hacia evaluaciones más holísticas, incrementales y a largo plazo del valor de la IA permitirá a las organizaciones acelerar los retornos. Este enfoque brinda a los líderes las herramientas y el tiempo para desarrollar una imagen clara de lo que es necesario arreglar, una visión de los pequeños cambios que tendrán los mayores impactos y la capacidad de desarrollar estrategias sólidas que produzcan retornos hoy sin dañar la rentabilidad mañana.
Pragmatismo de principio a fin
Aunque los casos de uso llamativos pueden atraer a los clientes a primera vista, y las oportunidades de reducción de costos pueden llamar la atención de los líderes corporativos, es possible que ninguno de ellos defina el impacto de la IA en el largo plazo. En cambio, la tecnología se convertirá en sinónimo de trabajo detrás de escena que impulsa mejoras tangibles a escala.
El ultimate de la fase de luna de miel marca el comienzo de una relación más madura con la IA, que requiere una consideración cuidadosa de cómo puede mejorar genuinamente las experiencias de los clientes e impulsar la rentabilidad. En última instancia, la clave es ver la IA no como una solución rápida sino como un socio estratégico en la búsqueda de la lealtad del cliente, experiencias satisfactorias y soluciones simples en las operaciones cada vez más complejas de hoy.
En los próximos meses y años, las organizaciones que sobresalgan serán aquellas que profundicen, se comprometan con el cambio y reconozcan el potencial de la IA como inversión a corto y largo plazo.
