Inteligencia Artificial aplicada a la demanda de comunicación
Más del 70% de las empresas argentinas está recurriendo a la inteligencia
artificial (IA) conversacional para satisfacer las demandas de
comunicación.
Así lo concluye un nuevo estudio de Accenture, según el cual, mientras las
interacciones de este tipo representaban un 15% en 2018, el próximo año
llegarán al 70%.
Buenos Aires, 25 de agosto de 2021.- Las conversaciones pueden tener un valor
enorme. Esto es cierto en la vida personal, pero también en los negocios. Las
conversaciones permiten a una marca expresar propósito, aprender sobre los
clientes y fortalecer las relaciones. ¿Cómo combinar las personas y la
tecnología para permitir conversaciones que aporten un valor empresarial real?
Estamos pasando a un mundo en el que los clientes esperan relacionarse con las
marcas en cualquier momento, a través de múltiples dispositivos, canales y
puntos de contacto. Los clientes también esperan que las interacciones estén
en sintonía con sus preferencias personales y sus horarios. Estas expectativas
se reflejan en todas las categorías de productos y servicios.
Todo este cambio está empujando a las empresas a replantearse cómo se
comunican con las personas y organizar el negocio en torno a la entrega de
experiencias excepcionales. Cada vez que los clientes interactúan con su
marca, traen un propósito, un problema o una necesidad. También vienen con
expectativas sobre la rapidez o facilidad con la que se obtendrá ese
resultado. ¿Cómo pueden las empresas ofrecer experiencias que respondan a las
nuevas necesidades de los clientes, a menudo insatisfechas y que cambian con
frecuencia? Más del 70% de las empresas argentinas dice que actualmente está
cambiando su estrategia para "conquistar" el nuevo consumidor que surgió en el
contexto de la pandemia y muchas organizaciones están recurriendo a la
inteligencia artificial (IA) conversacional para satisfacer las demandas de
comunicación.
La adopción de chatbots e interfaces conversacionales está alcanzando una
escala sin precedentes a nivel mundial. En el caso de las empresas argentinas,
la IA se encuentra entre las tecnologías que más esperan escalar este año, es
decir, aplicar a través de todo el negocio. De esa forma, para el próximo año,
70% de las interacciones con los consumidores a nivel global contará con
tecnologías emergentes, mientras en 2018 esa cifra alcanzaba sólo un
15%. Además, hacia el 2025, el mercado de la IA conversacional alcanzará
los $13.9 mil millones a nivel mundial.
Sin embargo, las actuales soluciones de IA conversacional a menudo se quedan
cortas a la hora de satisfacer las expectativas de los clientes. En un estudio
realizado por Accenture, un tercio de los clientes que comenzaron en el chat
(ya sea en vivo o con agentes virtuales basados en IA) necesitaron o quisieron
ir a otro lugar para completar su consulta o transacción. Además, de los
clientes que utilizaron exclusivamente el chat en línea, menos de la mitad
(48%) dijo que querría volver a utilizarlo. Estas experiencias han hecho que
muchas personas desconfíen de los chatbots para todo lo que no sea tareas
básicas. En el mejor de los casos, la IA conversacional de baja calidad
representa oportunidades perdidas. En el peor de los casos, puede exponer a
las empresas a daños reputacionales. Esto se debe a que algunas organizaciones
se han centrado en replicar la interacción humana de forma limitada.
Aprovechan la IA conversacional en forma de asistentes de chat básicos, por
ejemplo, en lugar de utilizar la IA para la conversación de formas más sutiles
y ricas.
Juan Pablo Rodríguez Varela, Líder de Applied Intelligence de Accenture Argentina, explicó que “gran parte de las empresas están recién comprendiendo la complejidad de la conversación y los diversos mecanismos que intervienen incluso en las interacciones más básicas y los puntos de tensión que este tipo de tecnología puede crear. Ahora estamos en una etapa en la que la IA ha avanzado y puede ofrecer mucho más que una mayor eficiencia. Puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia del cliente e impulsar el crecimiento mediante la creación de conversaciones sumamente exitosas”.
El experto agregó que “para empezar, debemos distinguir entre la IA que imita
la conversación humana y la que la mejora y aumenta. Mientras que hay un
momento, un lugar y un caso de uso para las interfaces conversacionales
básicas, hay formas menos obvias y quizás más poderosas de aprovechar la
tecnología al servicio de la conversación. Identificarlas significa comprender
las distintas características de los diferentes tipos de IA, y cómo cada uno
se puede aprovechar para aumentar la comunicación, superar las limitaciones
humanas y satisfacer las necesidades de los clientes”.
Fundamentalmente, las máquinas pueden hacer cosas que los humanos no pueden.
Siempre activos y nunca cansados, los sistemas de IA ofrecen muchas ventajas
sobre la interacción. Para aprovechar todo el potencial y el valor de la IA
para una conversación eficaz, se deben potenciar las capacidades no humanas de
la IA. La disponibilidad, la posibilidad de interactuar con los sistemas de IA
a cualquier hora del día o de la noche. Los aspectos "siempre activos" de
estos sistemas tienen claras ventajas para el negocio, sobre todo cuando se
trata de la atención al servicio al cliente. Otra ventaja es la asincronía, en
la que una conversación se prolonga durante muchos días. Las máquinas son
mucho mejores en conversaciones de este tipo, ya que pueden conservar el
contexto y el estado de la conversación.
Así también, cuando se trata de rapidez, eficiencia y en las relaciones con
los clientes, hay ventajas claras de la conversación máquina-humano. Una IA
bien entrenada debería ser capaz de responder a una pregunta infrecuente y
compleja con la misma facilidad que a una sencilla. Además, no debería
necesitar una preparación extensa cuando se lanza un nuevo producto o
servicio. Los altos niveles de consistencia y estandarización son
características clave. Los asistentes conversacionales con IA no se limitan a
información básica que necesitan los clientes, sino que también alimentan a
los agentes humanos con datos y análisis inteligentes para ofrecer mejores
resultados sin que los clientes se den cuenta.
La objetividad es otra característica. Las máquinas tienen una ausencia de
emoción y juicio moral que proporciona una clara ventaja en algunas
situaciones. En los escenarios donde el tema es sensible, las interacciones
con la IA pueden permitir un grado de anonimato que algunos clientes
agradecen. Esta inherente falta de juicio también hace que la IA sea un buen
candidato para cobrar deudas. Los deudores pueden preferir interactuar con los
bots por varias razones, entre ellas la neutralización de situaciones tensas.
Mediante el uso de máquinas, podemos ofrecer un enfoque más empático que los
clientes pueden experimentar con las llamadas de alta presión de los agentes
humanos.
El cumplimiento de regulaciones y la detección del fraude son preocupaciones
fundamentales para las instituciones financieras. La actividad fraudulenta,
así como las multas por incumplimiento, pueden costar millones a las empresas.
Sin embargo, puede ser difícil para los humanos garantizar el cumplimiento en
sistemas complejos y a través de grandes volúmenes de transacciones. Aquí es
donde la IA tiene una ventaja: puede apoyar el cumplimiento detectando
patrones y anomalías en vastas franjas de datos.
La IA sofisticada es capaz también de captar las emociones a través del
reconocimiento facial, el tono de voz y otras métricas fisiológicas. Entender
el contexto o el estado de ánimo de un cliente es enormemente importante para
determinar la forma correcta de interactuar con él.
Un chatbot que interactúa con millones de clientes podría tener mucho más
impacto en la percepción de una marca que una conversación con el director
general de la empresa. En otras palabras, la IA conversacional potencia
momentos "decisivos" que no deberían diseñarse e implementarse únicamente con
un enfoque tecnológico. La IA conversacional exige un enfoque mucho más
matizado, que incluye una un lente multifacético para identificar qué
aplicaciones son necesarias, incorporando el toque humano y navegando por una
creciente lista de desafíos de seguridad, éticas y morales.
Rodríguez Varela concluyó que “para una implementación exitosa, hay ciertos
elementos clave a tomar en cuenta: primero, escalar las conversaciones. En
segundo lugar, comprender la complejidad de conversaciones con los clientes
existentes en una organización, ya que abordan diferentes necesidades, abarcan
múltiples canales e implican a diferentes personas. Esta base es necesaria
para informar los diseños del futuro. Así también, las expectativas de los
clientes y las demandas del negocio son fluidas: la inversión en capacidades
de experimentación es clave para el éxito continuo. Dada la escala de las
conversaciones con los clientes en toda la empresa, es fundamental aprovechar
un modelo operativo humano + máquina para diseñar conversaciones a escala a
través de las necesidades, las posibilidades y los canales”.
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