Construyendo IA responsable para la evolución de experiencia al cliente
Por Cristina Fonseca *
Tenemos evidencia reciente de que los consumidores están interesados y quieren IA generativa, sin embargo, también tienen ciertas preocupaciones. Según el reporte de Tendencias de CX 2023 de Zendesk, más de un tercio de los consumidores están preocupados por las personas y empresas que utilizan la IA de manera maliciosa o negativa.
Preocupación
En el estudio casi la mitad dijo que les preocupa que los bots y sistemas automatizados puedan mostrar prejuicios contra ciertos grupos de personas. Los líderes empresariales comparten una preocupación similar, el 73% dijo que garantizar que la IA y los bots no estén sesgados contra tipos específicos de clientes es una prioridad importante.
Cuando se trata de las promesas y las trampas de la IA generativa, uno de los mayores desafíos en su adopción es generar confianza en la tecnología. Los líderes tecnológicos debemos reiterar nuestro compromiso de dar a las empresas productos y soluciones seguras y confiables.
Principios
El primer principio es la “privacidad, la seguridad y el cumplimento”
Para garantizarlo, es imperativo mantener seguros los datos de nuestros clientes. Es decir, descartamos la tecnología que no cumple con nuestros estándares de seguridad y cumplimiento, y establecemos controles y métricas que nos ayuden a evaluar el uso de los datos recopilados por nuestra tecnología para garantizar que se usen de una manera responsable y que los datos de los clientes estén protegidos en todo momento.
La IA debe usarse cuando sea apropiado y necesario. Cuando se trata de IA generativa, los ejemplos incluyen garantizar que los datos de entrenamiento que se usan sean anónimos, se restringen durante el de chat en vivo, se respete la ubicación de los datos y se reduzca el riesgo de sesgo, lo cual se logra, integrando equipos diversos de desarrolladores e involucrando a los usuarios y otros expertos en la materia para identificar áreas potenciales de sesgo.
El segundo principio es “la transparencia genera confianza”
Esto es, ser honestos sobre cómo funciona nuestra tecnología, qué tipo de datos recopila y cómo se utilizan. Una práctica de esto, son los procesos de exclusión voluntaria que se ofrecen tanto para clientes finales como para clientes directos.
El tercero es “los estándares de precisión marcan la pauta”
En cada programa de acceso anticipado y la disponibilidad general de cada producto, nuestros equipos deben cumplir con ciertos estándares de precisión antes de lanzarlos a nuestros clientes.
Cuando se trata de IA, la precisión que debe alcanzarse depende en gran medida de la tarea o el modelo que se esté probando.
El cuarto principio tiene que ver con elegir y trabajar con el socio correcto
Las organizaciones no debemos olvidar que los humanos siempre son la esencia. La tecnología debe diseñarse para mejorar la experiencia del cliente, no para reemplazarla interacción humana.
Cuando se trata de la aplicación de la IA generativa a la experiencia del cliente, la supervisión humana es imperativa. Si bien nuestra tecnología puede ayudar a automatizar ciertas tareas, sabemos que la interacción humana sigue siendo crucial para brindar un servicio al cliente excepcional.
Por ejemplo, el 81% de los consumidores dijeron que tener acceso a un agente humano es fundamental para mantener la confianza con una empresa, cuando tienen problemas con un servicio al cliente que utiliza IA.
*Cristina Fonseca es directora de IA en Zendesk
