Crear la columna vertebral tecnológica para casos de uso de inteligencia artificial generativa de clientes

La atención de los medios de comunicación que rodea a ChatGPT se ha centrado principalmente en el potencial transformador que tiene esta tecnología para cambiar la naturaleza del trabajo. Sin embargo, la historia más grande es sobre cómo la inteligencia artificial generativa transformará la experiencia del cliente. Un estudio de McKinsey encuentra que el 80 por ciento de las tareas de los clientes se pueden automatizar en todos los canales, lo que resulta en un ahorro del 20 por ciento en el costo de servir.

ChatGPT y herramientas similares se pueden utilizar para respaldar numerosos casos de uso, en funciones comerciales como marketing y ventas, cadena de suministro, soporte al cliente, desarrollo de productos y más. Al aumentar la productividad de los empleados, permitir el alcance proactivo y la resolución de problemas, y abordar los puntos de fricción comunes, las soluciones de inteligencia artificial generativa pueden ayudar a los equipos a evolucionar rápidamente las capacidades orientadas al cliente. Para lograr esta visión, sin embargo, los equipos empresariales necesitarán superar cinco obstáculos diferentes y desplegar dos arquitecturas diferentes: una para interacciones humanas mejoradas y otra para interacciones completamente automatizadas.

5 Desafíos para resolver para preparar a ChatGPT para el momento adecuado

Entonces, ¿cuáles son algunos de los obstáculos o riesgos para implementar la inteligencia artificial generativa – y cómo se pueden mitigar?

1. ChatGPT no personaliza mensajes: Las herramientas de inteligencia artificial generativa actuales no pueden personalizar mensajes, sin embargo, la personalización es clave para impulsar las ventas de productos y servicios, aumentar el gasto por compra, obtener ventas repetidas y mejorar la lealtad del cliente. Los marketeros necesitan tecnología de inteligencia artificial generativa de clase empresarial para poder personalizar nombres, imágenes, ofertas, recomendaciones de productos en función de compras recientes y mensajes de abandono de carrito.
2. ChatGPT alucina contenido: Las soluciones de inteligencia artificial generativa utilizan instrucciones y aprovechan el aprendizaje pasado para crear contenido. Esto significa que llenan los espacios con contenido aprendido de patrones estadísticos, a menudo “alucinando” información que no es cierta. Para aprovechar la inteligencia artificial generativa y escalarla en todos los segmentos de clientes y casos de uso, las empresas necesitan poder identificar y eliminar este contenido erróneo antes de que llegue a los usuarios y aprobadores o se distribuya a los clientes.

3. La inteligencia artificial generativa no puede aplicar reglas comerciales: Las reglas comerciales agilizan las interacciones con los clientes. Los chatbots de inteligencia artificial estrecha han destacado al detectar estas similitudes y servir respuestas aprobadas. La inteligencia artificial generativa no puede detectar estas similitudes y creará respuestas originales para cada pregunta, lo que genera confusión en los clientes y introduce errores en las interacciones. Una arquitectura de tecnología de clase empresarial que combine una herramienta de inteligencia artificial generativa con las políticas comerciales predefinidas de la empresa ayudaría a estandarizar estas respuestas, brindando respuestas consistentes en todos los clientes.
4. La inteligencia artificial generativa no puede garantizar el cumplimiento: El contenido orientado al cliente generalmente pasa por revisiones legales para garantizar que las imágenes, el texto, las ofertas y las promesas cumplan con las políticas legales, regulatorias y de los clientes de la empresa. Este proceso protege a las empresas de contratiempos con los clientes, censuras y multas regulatorias, y otros tipos de daños comerciales. La inteligencia artificial generativa no puede crear contenido cumplidor, ya que no comprende estas sutilezas. Como resultado, la tecnología que aprovecha la inteligencia artificial generativa debe integrar salvaguardias legales para identificar y eliminar el contenido no cumplidor antes de que se distribuya o utilice públicamente.
5. El uso no controlado de ChatGPT está creando riesgos de seguridad: El uso de ChatGPT es un fascinante estudio de caso sobre lo que sucede cuando a los individuos no se les controla con políticas de seguridad. Las historias de los medios de comunicación abundan sobre empleados que ingresan datos sensibles en este chatbot de acceso público, lo que pone en riesgo la exposición de datos y la pérdida de propiedad intelectual. Los equipos de datos y TI de la empresa pueden mitigar estos problemas segmentando la información: enviando contenido sensible a chatbots de dominio, que están protegidos por controles y sistemas de seguridad, y enrutando consultas generales a ChatGPT.

Evaluando nuevas arquitecturas para inteligencia artificial generativa

Para habilitar operaciones B2C y B2B mejoradas por humanos y operaciones B2C completamente automatizadas, las empresas necesitarán dos arquitecturas diferentes.

Ambas arquitecturas aprovechan herramientas de inteligencia artificial generativa de código abierto como ChatGPT y otras soluciones que guían procesos desde la entrada de instrucciones; hasta la síntesis de datos; hasta la creación de contenido, limpieza y personalización; y gobernanza.

Usando ChatGPT para optimizar las interacciones B2C/B2B mejoradas por humanos

Consideremos un escenario común. Un profesional de marketing ingresa una instrucción en una interfaz empresarial, utilizando un cuestionario pre diseñado para guiar el desarrollo de contenido, como para una campaña de correo electrónico.

El empleado ingresa información clave, incluidas las instrucciones de correo electrónico, la audiencia deseada, el nombre del producto, las afirmaciones de marketing y las características del producto, y cualquier instrucción de uso.

La arquitectura aprovecha luego las personas del cliente para enriquecer las instrucciones con información que atraerá a este segmento, siempre que estos modelos de datos estén disponibles. La pregunta mejorada se envía a través de una API externa a ChatGPT o a cualquier herramienta similar de inteligencia artificial generativa.

A continuación, un curator aplica reglas comerciales y salvaguardias legales para garantizar que el contenido cumpla con los estándares empresariales y regulatorios. El profesional de marketing revisaría y aprobaría el correo electrónico resultante antes de enviarlo a la base de clientes.

Usando ChatGPT para automatizar interacciones B2C

Entonces, ¿qué hay de las interacciones que se pueden automatizar completamente?

Después de que un usuario ingresa una pregunta, se enriquece con datos de la persona del cliente, como antes. Sin embargo, la consulta actualizada se envía de una de dos maneras: a un chatbot de dominio que puede personalizar respuestas para contenido empresarial específico o a través de una API externa a ChatGPT para preguntas rutinarias. El chatbot de dominio personaliza el contenido, mientras que ChatGPT no.

El contenido resultante se limpia entonces de errores y se compara con las reglas comerciales y las salvaguardias antes de distribuirse automáticamente a los clientes.

Obtener nuevo valor comercial de ChatGPT mediante la implementación de nuevas arquitecturas tecnológicas

La carrera está en marcha para impulsar el ROI de la inteligencia artificial generativa. Los líderes empresariales están analizando los procesos comerciales para costos y desperdicio, hablando con proveedores para comprender su enfoque y soluciones, y desarrollando pruebas de concepto. Están buscando ideas y soluciones que puedan aprovechar para lograr velocidad para valor y velocidad para escalar.

Mientras realizan este importante trabajo, estos líderes pueden evaluar a todos los proveedores según su capacidad para resolver estos cinco desafíos comunes de inteligencia artificial generativa y habilitar interacciones mejoradas por humanos y completamente automatizadas.

Al utilizar estas dos arquitecturas fundamentales diferentes, las empresas podrán lograr numerosos beneficios comerciales. Podrán aumentar la productividad del equipo, mejorar la experiencia del cliente, disminuir los costos de interacción de servicio y impulsar las ventas de nuevos productos.