LA IA Generativa prometen revolucionar la atención al cliente
Por Juan Pablo Stamati*
Actualmente estamos viviendo una nueva ola de transformación tecnológica acelerada y los avances vertiginosos en materia de Inteligencia Artificial (IA) Generativa prometen transformar prácticamente todas las industrias.
La gestión de la Experiencia del Cliente (CX) es hoy un área clave de todo negocio y no escapa a esta transformación. Aquí veremos algunos ejemplos de cómo se está aplicando la IA Generativa para hacer más eficiente la atención al cliente, junto con los principales desafíos que se avecinan y el salto cuántico en calidad de atención que los consumidores venimos esperando.
Pero ¿qué tan rápida será la adopción por parte de las empresas?
¿Cómo las empresas pueden sacar provecho de la IA Generativa?
Según Gartner, para 2026 la IA Generativa ayudará a reducir el costo laboral (Agentes de atención) de los Centros de Contacto en $80 billones de dólares a nivel mundial, incrementándose a $240 billones para 2031. Pero no sólo esta tecnología promete optimización de costos, sino también otras ventajas:
Para los consumidores
Reducción del esfuerzo para autogestionarse, por ejemplo, resolviendo problemas puntuales con un servicio utilizando asistentes virtuales via WhatsApp, redes sociales o simplemente llamando por teléfono.
Para las empresas
Aumento en la retención de clientes
Aceleración del go-to-market lanzando nuevos productos y servicios, agilizando y personalizando las estrategias de Marketing
Disminución de costos operativos, reduciendo el tiempo utilizado por cada humano, permitiendo la reutilización de operadores para tareas de mayor valor agregado, aumentando los niveles de satisfacción del cliente. Es decir: dejamos lo repetitivo a la IA, y reasignamos personal para lo más complejo, sumando valor humano.
Incremento de las ventas gracias a las predicciones que se pueden lograr con este tipo de IA, ofreciendo productos y servicios personalizados para cada cliente, y anticipándose a las necesidades de los consumidores.
Toda nueva tecnología presenta múltiples desafíos para las empresas
Costos de tokens
Es difícil poder estimar cuánto se va a consumir de tokens con la IA Generativa. Si bien se vienen anunciando reducciones de costos (por ejemplo, GPT anunció una reducción del 50 %), aún resulta oneroso para algunos casos de uso. Será también prueba y error, utilizando la IA de la forma más efectiva posible.
Tiempos de respuesta
Si bien los motores están mejorando, aún dejan mucho que desear para comunicaciones en tiempo real, como en llamadas de voz en donde se pueden demorar algunos segundos en dar respuesta. (Importante en estos casos implementar métodos de fall-back, o sea, tratamiento en caso de que falle o demore excesivamente).
Seguridad
Importantísimo hoy. Se recomienda utilizar versiones privadas de los motores de IA, con entrenamiento específico para que sólo respondan lo que la empresa quiera. Evidentemente la misma IA pública que usan nuestros chicos para hacer la tarea no puede ser utilizada “como está” a nivel empresarial.
Integraciones con sistemas existentes
No minimizar el impacto de las integraciones necesarias, ya que frecuentemente suelen ser el cuello de botella de las implementaciones de IA.
Curadoría de los datos
Poniendo especial cuidado en la calidad de los documentos de base de conocimiento con la cual se va a entrenar a la IA, ya que muchos poseen texto en imágenes, o información duplicada, la cual dificultará el funcionamiento.
Recomendaciones para las empresas
Propósito
Definir primero el propósito, por qué queremos implementar la IA, ¿para resolver qué?
Casos de uso
Identificar claramente los casos de uso que se quieren implementar, yendo paso a paso, logrando pequeños logros. No embarcarse en un proyecto de IA por el simple hecho de “usar la nueva tecnología”.
Calcular el ROI (Retorno de Inversión), ¿qué beneficios me va a traer esta nueva tecnología y para cuándo?
Buscar el híbrido
Innovación sin disrupción, es decir, tratar de ir sumando funcionalidad nueva sobre los sistemas existentes, sin desechar sistemas actuales (en lo posible), evitando una disrupción en detrimento de la satisfacción del cliente.
Por ejemplo: mantener el sistema de atención telefónica en premisas localmente, e ir sumando servicios en la nube con IA, integrados a los sistemas tradicionales. En cuanto a la experiencia del usuario, hacer uso de las características gráficas y multimedia que nos ofrece cada canal de atención; por ejemplo, usar los botones y listas de WhatsApp evitando que las conversaciones sean 100 % escritas.
Evitar caer en las soluciones del tipo envoltorio
“…Toda la conversación con el cliente debe pasar por la IA, punta a punta…”. Esto conlleva muy probablemente a costos elevados y resta flexibilidad a futuro. El mejor escenario es poder “orquestar”, decidiendo cuándo se utiliza la IA y para qué, hasta incluso pudiendo utilizar múltiples tecnologías de IA dentro de una misma conversación.
No “atarse” a un solo proveedor de IA
Tratar de utilizar una arquitectura abierta que permita ir evolucionando y le permita eventualmente cambiar de proveedor de IA Generativa.
Sin duda, las empresas tienen un gran desafío por delante. ¿Traerá esta nueva tecnología el salto cuántico en calidad de atención que los consumidores venimos esperando? El tiempo lo dirá.
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*Juan Pablo Stamati es líder de Alianzas, Avaya, Américas International
