Personalización real a través de la IA generativa
Quizá la mayor capacidad de la IA generativa sean las posibilidades de hiperpersonalización. Los clientes se enfrentan a múltiples puntos de contacto fragmentados y a una personalización incoherente en cada momento. Basta con pensar en todas las interacciones que supone planificar un viaje al extranjero. Está el transporte (comprar billetes, conseguir taxis, organizar traslados), el alojamiento y todo lo demás, como planificar actividades, reservar mesa y gestionar la logística local del viaje. Con tantos elementos interdependientes, un contratiempo puede repercutir en todo el itinerario. ¿No sería la vida más fácil si alguien (o algo) ayudara a gestionar todo esto? Aunque todavía un poco futurista, nos estamos acercando a una era en la que la IA generativa, junto con el flujo de trabajo y la ejecución, consolidará múltiples puntos de contacto y actuará como un asistente personal para los clientes.
Supongamos que te diriges al aeropuerto pero te encuentras atrapado en un atasco. Como no sabes si podrás coger tu vuelo, abres la aplicación del aeropuerto y preguntas por las opciones disponibles. La IA generativa evalúa rápidamente varios factores, como la hora de llegada al aeropuerto y la posibilidad de que el vuelo se retrase. Mediante la interacción por voz, sugiere acciones personalizadas que puede realizar en tu nombre, como preparar tus compras con antelación, reservar una plaza de aparcamiento de corta duración u organizar un servicio rápido que te permita agilizar la facturación en el aeropuerto.
El asistente va más allá de las meras recomendaciones. Conecta los flujos de trabajo necesarios de los distintos puntos de contacto y coordina la ejecución de las acciones sugeridas. Esto puede significar que, si no se coge el vuelo, el asistente virtual puede volver a reservar sin problemas los billetes de avión, cambiar las fechas de alojamiento, hacer nuevas reservas en restaurantes, e incluso enviar la queja y la reclamación de indemnización a la aerolínea.
Hoy en día, las grandes marcas de productos de consumo simplemente no están equipadas para proporcionar a cada cliente individual un contenido contextual preciso, coherente y siempre personalizado. La IA generativa puede hacer alcanzable lo que antes era inviable. El concepto visionario que subyace en el libro pionero de hace 30 años, The one-to-one future: building relationships one customer at a time (El futuro uno a uno: construyendo relaciones cliente a cliente), puede por fin adoptarse y ampliarse en todo su esplendor.
Haz que funcione la CX
Aunque las tecnologías generativas pueden ayudarnos a crear contenidos útiles y contextuales, siguen necesitando un marco holístico que las empresas puedan utilizar para mejorar la experiencia del cliente. A alto nivel, cualquier empresa necesitará cuatro elementos clave para adoptar la IA generativa en CX (además de elementos estándar como datos, algoritmos, integraciones):
- Casos de uso de negocio: Aunque hay muchos casos de uso imaginables para la IA generativa en CX, es importante comprender la viabilidad y el valor que aportará cada uno. Una empresa necesitará una estrategia refinada para seleccionar los casos de uso adecuados que ofrezcan resultados tangibles (aplicables a su negocio).
- Orquestación CX: El contenido generativo puede utilizarse para crear una experiencia de cliente más atractiva y personalizada. Sin embargo, es importante orquestar cuidadosamente este contenido para garantizar que sea coherente con los valores de la marca (tono, voz), el público objetivo y los objetivos generales de CX. Si se tienen en cuenta estos factores, las empresas pueden utilizar el contenido generativo para crear una experiencia del cliente más coherente y memorable..
- Delimitación: Es necesario aplicar una poderosa capa de controles de la experiencia del cliente (directrices de la marca, valores fundamentales, visión de la marca, etc.) a las solicitudes y entradas y, lo que es más importante, a la seguridad de los modelos (alcance de los datos y uso). Al poner barreras, las empresas pueden garantizar que la IA generativa se utiliza de forma responsable y ética. Esto puede ayudar a proteger la marca, los clientes y los datos.
- Metodología de adopción: Las soluciones generativas no pueden considerarse de forma aislada, ya que se convierten en parte del trabajo existente realizado por el equipo en el espacio CX (marketing, ventas, servicio o comercio). Las empresas deben contar con una metodología de adopción que garantice que todos los elementos de tecnología, personas y procesos se adapten a los cambios que conlleva la tecnología generativa.
Un enfoque estratégico para un impacto controlado
Aunque la plena madurez de la IA generativa no se espera hasta dentro de 2-5 años, el 70% de las organizaciones mundiales ya han empezado a explorar el probable futuro de esta tecnología. Esto ha hecho que los reguladores se apresuren a crear directrices y restricciones en torno a su uso. Por primera vez -antes de que la fantasía de la IA se convirtiera en realidad-, el Parlamento Europeo ha elaborado un proyecto de ley, la Ley de IA, que se publicará a finales de este año. No cabe duda de que pronto le seguirán más normativas.
La mayoría de las organizaciones que han puesto en marcha sus experimentos con IA no han tenido en cuenta las implicaciones que estas normativas tendrán en sus creaciones finales. Podrían verse obligadas a volver a la mesa de dibujo, aumentando los costes y retrasando el progreso. Aquí es donde un asesor hábil puede ser más beneficioso. Sabrán a qué atenerse y podrán anticiparse para evitar los escollos habituales, sobre todo si han superado con éxito los retos de anteriores evoluciones tecnológicas. Las ideas se acelerarán, los esfuerzos se minimizarán y el valor transformador de la IA generativa calará en cualquier organización dispuesta a provocar un cambio sin precedentes en la experiencia del cliente.
