La fase de luna de miel de la IA ha terminado, ¿qué viene a continuación?

Se han llevado a cabo innumerables discusiones sobre el potencial transformador de la IA en los últimos dos años desde que la primera versión de ChatGPT generó tanto entusiasmo. Los líderes corporativos han estado ansiosos por utilizar la tecnología para reducir los gastos operativos. Quizás sorprendentemente, sin embargo, para muchos líderes, la métrica clave utilizada para evaluar el éxito de una herramienta de IA no es el retorno de la inversión (ROI) a lo largo de la vida. Es la velocidad del ROI.

En medio de una tolerancia al riesgo cada vez menor y una mayor presión para generar ingresos, los líderes esperan que las inversiones generen cambios y produzcan resultados rápidamente. Al mismo tiempo, el entusiasmo por la IA se está desvaneciendo, lo que permite tener conversaciones más pragmáticas sobre el retorno de las inversiones en IA.

La próxima fase: Ser realista sobre dónde funciona la IA

El éxito en el mercado actual, donde las suscripciones son fundamentales, depende de cómo se retienen a los clientes, no de cómo se adquieren. En la mayoría de los sectores, el mercado está saturado y muchas organizaciones ofrecen servicios de calidad casi idéntica. Sumar a esto una disminución de la lealtad del cliente, expectativas en aumento y una mayor disposición a cambiar de marca, y las organizaciones se encuentran con que no tienen margen de error para mantenerse al día con la feroz competencia. La experiencia del cliente (CX) es el factor que determina si las organizaciones basadas en suscripciones prosperan o fracasan.

En este entorno, las organizaciones pueden competir mejor inclinándose hacia mejoras incrementales en lugar de alejarse del gasto. Cada elección que toma la organización debe estar orientada hacia objetivos específicos y centrados en el cliente, incluso si cuesta un poco más al principio. Esto se aplica también a la implementación de la IA. Las organizaciones han estado preguntando cómo la IA puede recuperar su costo utilizando la IA como reemplazo de los recursos existentes. Ahora, necesitan preguntar cómo la IA puede crear valor para la organización mejorando la forma en que trabajan con los clientes.

La respuesta es lo suficientemente sencilla. La IA tiene numerosas aplicaciones potenciales que mejoran la CX tanto directa como indirectamente. Las herramientas impulsadas por la IA pueden mejorar la personalización utilizando los datos del comportamiento del cliente para asegurarse de que los usuarios vean el mensaje o promoción adecuados en el momento adecuado. Los mismos datos pueden ayudar a guiar el desarrollo de productos, destacando las brechas en el mercado que la organización podría capitalizar para servir mejor a las necesidades de los clientes. También pueden hacer que las organizaciones sean más proactivas, ayudándolas a anticipar interrupciones, activar planes de contingencia y comunicar la información necesaria a los usuarios.

Sin embargo, este trabajo sucede principalmente detrás de escena y no puede suceder de la noche a la mañana.

¿Quieres la IA en su mejor momento? Comienza con aplicaciones ‘invisibles’

La única forma de saber con certeza si un caso de uso de back-end o front-end dará los resultados que busca es aprovechar las capacidades más discretas y detrás de escena de la IA primero.

Detrás de los titulares sobre la transformación instantánea está la capacidad central de la IA: el análisis. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT llamaron la atención por su aparente flexibilidad, pero solo realizan una tarea, independientemente de dónde operen. Resumen la información. Depende de las organizaciones hacer que la información adecuada esté disponible, y eso lleva tiempo. Esos son dos hechos que a menudo se han perdido en la conversación, y representan el final de la reputación de “solución rápida” que la IA ha venido a disfrutar.

La próxima era estará definida por las mejoras invisibles facilitadas por la IA a medida que las organizaciones construyen sus fundamentos técnicos. Las organizaciones pueden comenzar con LLM que ayuden a:

1. Integrar bases de datos existentes y descomponer silos para proporcionar visibilidad de extremo a extremo – y el contexto que conlleva.
2. Implementar herramientas de recopilación de datos en tiempo real para garantizar que las perspectivas estén actualizadas y reflejen las tendencias, patrones y interrupciones más recientes.
3. Acelerar la reconciliación y el manejo para garantizar la precisión y liberar a los trabajadores para centrarse en tareas de nivel superior que requieren un toque humano.

El cambio organizacional es el primer paso para una implementación efectiva y se extiende tanto a los sistemas como al personal. En este punto, los líderes también deben considerar las formas en que las implementaciones de IA podrían afectar al personal y trabajar para anticiparse a los obstáculos potenciales. Desarrollar programas de capacitación y reciclaje ayudará a garantizar que el personal esté listo para trabajar de manera efectiva junto a las nuevas tecnologías. La IA en sí puede ayudar en estos esfuerzos, otra de sus aplicaciones invisibles. Por ejemplo, puede resaltar las brechas de conocimiento individuales en función de los datos de utilización. Esta información puede guiar los programas de capacitación para asegurarse de que los trabajadores tengan todo lo que necesitan para prosperar.

Una vez que las organizaciones hayan integrado registros precisos y actualizados y un personal que comprenda cómo y cuándo utilizar la IA, pueden agregar otra capa de “herramientas invisibles”. La próxima oleada de soluciones debe centrarse en análisis que ayuden a cultivar una comprensión profunda de cómo funciona el negocio, qué quieren los clientes y qué obstáculos se interponen en el camino. Estas soluciones se construyen unas sobre otras, con cada paso que revela un nuevo nivel de información.

Más específicamente, los análisis descriptivos utilizan datos históricos para identificar patrones históricos; nos dicen qué sucedió. Los análisis diagnósticos utilizan datos adicionales para contextualizar qué sucedió, identificar causas y resaltar los efectos de incidentes y cambios; nos dicen por qué las cosas sucedieron de la manera en que lo hicieron. Los análisis predictivos utilizan información de eventos pasados para modelar los impactos de los cambios propuestos y mantener un seguimiento de las tendencias; nos muestran qué podría suceder. Los análisis prescriptivos utilizan todas estas salidas para tomar decisiones informadas; nos dicen qué hacer a continuación.

Aunque las soluciones de análisis como estas pueden aprovechar las capacidades más avanzadas de la IA, es importante destacar que, al principio, casi todos estos procesos suceden detrás de escena. Eventualmente, los algoritmos predictivos y prescriptivos pueden hacer su camino hacia soluciones orientadas al consumidor, pero eso solo puede suceder una vez que se haya sentado esta base crítica interna.

A medida que la fase de luna de miel de la IA llega a su fin, también lo hará su reputación como solución mágica, pero perder esta percepción es fundamental para realizar todo el potencial de la tecnología. Los líderes que quieran hacer titulares mañana con aplicaciones innovadoras de IA deben completar primero este trabajo fundamental, lo que puede ser una píldora difícil de tragar en medio de la presión para obtener retornos más rápidos. Sin embargo, avanzar hacia evaluaciones más holísticas, incrementales y a largo plazo del valor de la IA permitirá a las organizaciones acelerar los retornos. Este enfoque les da a los líderes las herramientas y el tiempo para desarrollar una imagen clara de qué necesita ser arreglado, información sobre los pequeños cambios que tendrán el mayor impacto y la capacidad de desarrollar estrategias sólidas que produzcan retornos hoy sin dañar la rentabilidad de mañana.

Pragmatismo de extremo a extremo

Aunque los casos de uso llamativos pueden atraer a los clientes a primera vista, y las oportunidades de reducción de costos pueden llamar la atención de los líderes corporativos, ni uno ni otro es probable que defina el impacto de la IA a largo plazo. En cambio, la tecnología se volverá sinónimo de trabajo detrás de escena que impulsa mejoras tangibles a gran escala.

El final de la fase de luna de miel marca el comienzo de una relación más madura con la IA, una que requiere una consideración cuidadosa de cómo puede mejorar genuinamente las experiencias del cliente y impulsar la rentabilidad. En última instancia, la clave es ver la IA no como una solución rápida, sino como un socio estratégico en la búsqueda de la lealtad del cliente, experiencias satisfactorias y soluciones simples en operaciones cada vez más complejas.

En los próximos meses y años, las organizaciones que sobresalgan serán aquellas que profundicen, se comprometan con el cambio y reconozcan el potencial de la IA como una inversión a corto y largo plazo.