La IA y la experiencia del cliente una aliada para las empresas

La inteligencia synthetic se ha venido convirtiendo en una gran aliada transformadora de las experiencias de los clientes en las empresas y organizaciones en normal. Los chatbots, la realidad aumentada y la realidad digital están cambiando la forma en que los clientes interactúan con las marcas, y la IA y la experiencia del cliente está desempeñando un papel clave en este proceso.

Una de las áreas en las que la IA está teniendo un impacto más significativo a este respecto es en la interacción y experiencia del cliente. Los chatbots, por ejemplo, suelen utilizarse para proporcionar asistencia al cliente 24/7, responder preguntas, resolver problemas e incluso para actividades comerciales básicas compartiendo precios de referencia, disponibilidad de productos para despachos o tomando pedidos de manera automatizada. Esto libera personas para que se centren en tareas más complejas como la creación de experiencias hiperpersonalizadas o diferenciales, lo que conlleva mejoras en la experiencia del cliente en normal.

Gracias principalmente a los aplicativos de IA actuales, las empresas están logrando personalizar cada vez más la experiencia del cliente, lo que hace que los clientes se sientan más valorados y apreciados. Así mismo, estos aplicativos ayudan a resolver problemas o inquietudes de forma rápida y eficaz, lo que mejora la satisfacción del cliente. Y, como lo decíamos, puede llegar a recomendar productos o servicios relevantes a los clientes, lo que puede llegar a traducirse en ventas adicionales para las empresas.

Los beneficios de la IA y la experiencia del cliente mejoran en la gestión de las interacciones, no hay duda, pero eso no debería llevar a enceguecer a nadie y hacerlo pensar que se debe dejar en manos de la IA toda la experiencia de clientes.

No obstante, así como nos preocupamos de conocer los beneficios de la IA en relación a la experiencia de clientes, también es conveniente conocer las oportunidades que tienen este tipo de tecnologías para seguir evolucionando.

Aquí algunos de esas oportunidades que se deben tener en cuenta:

Sesgos: Algunos sistemas de IA pueden resultar sesgados en función del ingreso de los datos en los que se entrenan. Cuidar y evolucionar este tipo de temas a la hora de dotar de capacidades de IA los equipos, puede llevar a que esta nueva inteligencia asegure tratar a todos los clientes de manera equitativa.
Vulnerabilidad de los datos: Tener presente este tema desde que se toma la decisión de incorporar capacidades de IA en los procesos es important, pues ese tiempo de ganancia que se genera es lo que puede llegar a reducir las vulnerabilidades, las posibilidades de ataques de piratería o el poder reaccionar y reducir el impacto en caso de producirse esos ataques.
IA y puestos de trabajo: Es un tema recurrente y del que mucho se ha hablado. La IA conlleva la automatización de algunas tareas, con lo que se puede generar un desplazamiento de labores sencillas por actividades más estratégicas en los que los humanos ahora pueden participar. Además, así como hay estimativos de cargos que serían automatizados, también hay cálculos de nuevas actividades o de crecimiento de otras (entrenadores de IA, por ejemplo).
Transparencia: Los sistemas de IA pueden resultar en algunas ocasiones complejos y difíciles de entender cuando toman decisiones. Quienes se encargan de habilitar capacidades de IA en las organizaciones lo deben tener en cuenta desde la planeación para reducir la desconfianza que puedan llegar a tener los clientes en los sistemas de IA.
Empatía: Se debe tener presente que algunos sistemas de IA pueden no ser capaces de comprender las emociones humanas, lo cual podría proporcionar una atención al cliente deficiente.

No hay que irse a los extremos. La solución no está entonces en no usar la IA en relación a la experiencia de los clientes y perderse los beneficios señalados al comienzo (además porque se perdería competitividad y capacidad de innovación). Está justamente en lo contrario: tomar esas oportunidades de mejora que aún se tienen y poner límites a la IA para sacar su máximo potencial.

Por ejemplo, en relación a los sesgos, los líderes deben asegurarse de que los sistemas de IA sean entrenados por sistemas y personas idóneos con datos representativos y que eviten, mitiguen o corrijan lo más oportunamente posible los factores de sesgo en los que se pueda incurrir. En ciberseguridad los responsables en las empresas deben implementar medidas, soluciones y procesos que protejan efectivamente los datos de los clientes. Así mismo, debería ser un actuar responsable por parte de los líderes el pensar en aprovechar el potencial de sus empleados para asignarlos a proyectos más estratégicos para las compañías.

En cuanto a la empatía, la analítica avanzada tiene dentro de sus posibilidades avances como el del análisis de sentimientos que incorporados a la implementación de la IA en normal lo que puede ayudar a corregir o suplir ciertas falencias en las que se pueda incurrir al dejar en manos de máquinas tareas que eran de humanos.

En normal, se trata de sopesar los beneficios y las oportunidades de mejora de la IA a la hora de decidir poner la experiencia del cliente en manos de la IA. La analítica no solo ayuda a que los procesos sean cada más más estructurados y eficientes, sino que también los hace más inteligentes, aportando diferentes insights e información para poder tomar mejores decisiones, prever escenarios, planear entrenamientos o reducir las posibilidades de enfrentar escenarios negativos en el futuro.  Conocer las ventajas y también las oportunidades de mejora que aún se tienen es clave a la hora de decidir cuándo y cómo se debe dejar en manos de la IA la experiencia de los clientes.

apoyando las estrategia de  ser consciente de que es necesario hacerlo, se sabe bien que sus beneficios y ventajas al hacerlo son incalculables en la mayoría de los casos, pero hay que hacerlo con responsabilidad para tener el mejor resultado esperado.