Fran Loftus, Directora de Experiencia, EliseAI – Serie de Entrevistas

Fran Loftus, Directora de Experiencia de EliseAI, es una líder dinámica conocida por su energía creativa y su experiencia versátil, que combina el impulso empresarial con una profunda experiencia operativa. Antes de unirse a EliseAI, cofundó HOM, una plataforma de comodidades y compromiso tecnológico adquirida por Alfred, donde más tarde ocupó varios puestos ejecutivos que dieron forma a las experiencias de los residentes en cientos de miles de unidades. En EliseAI, ha ocupado puestos de liderazgo operativo senior que informan al CEO y al Consejo, impulsando la eficiencia entre empresas, supervisando los resultados de los clientes y colaborando estrechamente con ingeniería y ventas en la estrategia y lanzamiento de productos. Reconocida como fundadora y líder de pensamiento de la industria, ha sido nominada como Fundadora destacada en MIPIM y ha sido nombrada repetidamente como una de las principales influyentes femeninas de CRETech.

EliseAI es una empresa de software de inteligencia artificial con sede en Nueva York que transforma la forma en que las organizaciones de vivienda y atención médica gestionan la comunicación y los flujos de trabajo operativos de alto volumen a través de una inteligencia artificial conversacional y agente avanzada. Su plataforma automatiza tareas como la programación de giras, la comunicación de arrendamiento, las solicitudes de mantenimiento, las renovaciones, la admisión de pacientes y el apoyo administrativo a través de texto, voz, correo electrónico y chat, lo que permite a los equipos operar de manera más eficiente mientras mejoran la respuesta y la experiencia del cliente. Al centralizar estas interacciones en un sistema de inteligencia artificial unificado, EliseAI ayuda a las organizaciones a ampliar sus operaciones, reducir la carga de trabajo manual y ofrecer mejoras de rendimiento medibles en funciones críticas de la misión.

Como Directora de Experiencia en EliseAI, aportas una mezcla única de experiencia en comunidad, operaciones y tecnología. Fundaste HOM, una plataforma que ayudó a los edificios de viviendas multifamiliares a ofrecer comodidades y un sentido de comunidad a gran escala, y luego dirigiste la experiencia y la entrega de servicios en Alfred, una empresa de servicios residenciales integrada en miles de edificios de apartamentos. ¿Cómo influyen esos roles profundamente prácticos y centrados en las personas en la forma en que diseñás y operacionalizás experiencias de inteligencia artificial en EliseAI hoy en día?

Mi experiencia en la gestión de propiedades físicas me enseñó que la tecnología solo es tan buena como el servicio que realmente ofrece en el terreno. En HOM y Alfred, aprendí que a un residente no le importa una interfaz elegante si su solicitud de mantenimiento desaparece en un agujero negro o su mudanza se retrasa. Esto me ha hecho obsesionarme con cerrar el círculo. No diseño inteligencia artificial solo para manejar conversaciones, diseño para gestionar todo el ciclo de vida de una tarea. Priorizo al residente en crisis o al miembro del personal que está demasiado estresado, asegurándome de que la inteligencia artificial no sea solo otra cosa que deban monitorear, sino una herramienta que les quite peso de los hombros.

Desde una perspectiva de experiencia del cliente, ¿cómo se ve la inteligencia artificial efectiva en entornos de vivienda y atención médica donde la confianza, la claridad y el seguimiento son tan importantes como la velocidad o la automatización?

En vivienda y atención médica, ser rápido es genial, pero realmente seguir adelante es lo que genera confianza. Una buena inteligencia artificial no debería solo darte una respuesta rápida; debe asegurarse de que algo realmente suceda. Si un paciente pregunta sobre una factura o un inquilino quiere renovar su contrato de arrendamiento, la inteligencia artificial debe actualizar los registros, informar al gerente adecuado y dejar que esa persona sepa que las ruedas están en movimiento. Se trata de ser claro y proactivo para que la gente no sienta que tiene que llamar tres veces solo para verificar el estado.

EliseAI ha adoptado un enfoque vertical en lugar de ofrecer una capa de inteligencia artificial de propósito general. ¿Cómo cambia esa decisión la experiencia diaria para los equipos de propiedades, residentes y personal de atención médica en comparación con las herramientas de inteligencia artificial horizontales?

Las herramientas de inteligencia artificial generales requieren que el cliente realice el trabajo pesado de enseñarle al software las reglas de la industria. Como somos una solución vertical enfocada exclusivamente en vivienda y atención médica, nuestro sistema llega con una comprensión profunda de los flujos de trabajo específicos, como las regulaciones de depósitos de seguridad o las complejidades de programación de pacientes. Para el personal en el terreno, esto significa que no están gestionando un chatbot genérico que podría “alucinar” una política. Están trabajando con un sistema que ya está integrado en su software existente y habla el lenguaje de sus operaciones diarias desde el primer día.

¿Puedes explicar cómo hacer sombra a los trabajadores de primera línea para capturar flujos de trabajo de extremo a extremo mejora el comportamiento del modelo y la experiencia del cliente final en comparación con entrenar solo con datos abstractos?

Los datos abstractos te muestran el “qué”, pero estar en el terreno con los clientes te muestra el “cómo”. Cuando mi equipo pasa tiempo en el entorno real donde se despliega el software, ven los puntos de fricción que un conjunto de datos pasaría por alto. Por ejemplo, durante las sesiones de descubrimiento con un operador de viviendas militares, identificamos flujos de aprobación complejos y restricciones diarias estrictas que no estaban en ningún manual. Al capturar esos detalles mundanos y reales y traducirlos en el producto, podemos construir inteligencia artificial que no solo funciona en una demostración, sino que sobrevive al caos de una oficina ocupada.

¿Cuándo los sistemas de inteligencia artificial van más allá de responder preguntas para ejecutar tareas, qué nuevos riesgos de experiencia surgen, y cómo aseguras que la automatización se sienta de apoyo y confiable en lugar de intrusiva u opaca?

El riesgo principal se desplaza de que la inteligencia artificial diga algo incorrecto a que la inteligencia artificial haga algo incorrecto. Para mitigar esto, he establecido un modelo de soluciones de productos donde tenemos expertos, muchos de los cuales son ex fundadores, que poseen dominios específicos del producto. Establecen las reglas y barreras específicas para cómo la inteligencia artificial ejecuta una tarea, asegurándose de que nunca tome una acción que sorprenda o confunda a un miembro del personal humano.

En vivienda y atención médica, incluso pequeñas fallas pueden erosionar rápidamente la confianza. ¿Cómo diseñás sistemas de inteligencia artificial agente que permanezcan transparentes, predecibles y fáciles para que los humanos intervengan y corrijan cuando sea necesario?

Diseñar para la confianza comienza con alejarse de una mentalidad reactiva tradicional donde simplemente esperas a que las cosas fallen. En su lugar, he construido un equipo que actúa como un puente entre la complejidad operativa del mundo real y la lógica de la inteligencia artificial. Estos no son agentes de soporte; son estrategas y ex fundadores que poseen dominios específicos del producto de extremo a extremo.

Pasen su tiempo haciendo sombra a los trabajadores para entender las reglas no negociables de una industria, como flujos de aprobación de viviendas militares complejos o tiempos de respuesta médicos estrictos, y hornean esas directamente en cómo se comporta la inteligencia artificial. La transparencia proviene del hecho de que nuestros sistemas están diseñados para marcar proactivamente posibles problemas antes de que se conviertan en quejas de residentes o pacientes. Cuando la inteligencia artificial detecta una situación de alta emoción o una solicitud compleja para la que no ha sido entrenada, no adivina. Dispara una transferencia que proporciona al miembro del personal humano la historia completa y el contexto de la interacción, permitiéndole intervenir como un socio informado en lugar de comenzar desde cero.

Desde tu perspectiva supervisando la implementación y el éxito del cliente, ¿cuáles son los puntos de fricción más comunes que los clientes enfrentan al adoptar inteligencia artificial en flujos de trabajo operativos, y cómo reduce EliseAI esa fricción temprano en la implementación?

La mayor fricción rara vez es la tecnología en sí, sino la ansiedad de que la tecnología perturbará el flujo del equipo o reemplazará sus roles. Abordamos esto centrándonos en un alivio práctico y rápido. En la primera semana, usamos la inteligencia artificial para tomar las tareas repetitivas y de alto volumen que típicamente causan el mayor agotamiento, como el seguimiento inicial de leads. También usamos nuestra propia inteligencia artificial para gestionar nuestras operaciones internas de la empresa. Esto nos ayuda a entender los puntos exactos de estrés de cambiar un flujo de trabajo, para que podamos ser mejores socios cuando nuestros clientes atraviesan esa misma transición.

Muchas organizaciones luchan por ir más allá de las fases de prueba. ¿Cómo ayudás a los clientes a evolucionar sus procesos y expectativas para que la inteligencia artificial se convierta en una parte normal de las operaciones diarias en lugar de permanecer como un experimento lateral?

La inteligencia artificial solo se mantiene cuando deja de ser un proyecto lateral y se convierte en una parte normal del día laboral; ayudamos a los líderes a reorganizar sus equipos para que, una vez que la inteligencia artificial maneje el trabajo pesado, las personas puedan centrarse en las tareas que realmente requieren un toque humano.

EliseAI ahora apoya aproximadamente una de cada seis apartamentos en EE. UU. ¿Cómo cambian las expectativas de los clientes a este nivel de escala, y qué nuevos desafíos de experiencia surgen a medida que la inteligencia artificial se convierte en parte de las operaciones estándar?

A esta escala, la inteligencia artificial ya no es una innovación impresionante. Es una utilidad, al igual que la electricidad. La expectativa cambia de ser impresionante cuando funciona a ser inaceptable cuando falla. Tenemos que gestionar esa variación mientras mantenemos una confiabilidad del 100%.

Mirando hacia adelante 2 a 3 años, ¿cómo ves evolucionar el papel del Director de Experiencia a medida que los sistemas de inteligencia artificial asumen más responsabilidad dentro de servicios esenciales como vivienda y atención médica?

El papel evolucionará de gestionar el servicio al cliente a orquestar la asociación entre humanos y inteligencia artificial. A medida que la inteligencia artificial asume las partes administrativas y repetitivas del trabajo, el enfoque del Director de Experiencia se desplazará completamente a los puntos de contacto estratégicos y emocionales. Nuestra responsabilidad será asegurarnos de que, a medida que el mundo se vuelve más automatizado, las interacciones humanas en vivienda y atención médica se vuelvan más intencionadas y más impactantes.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar EliseAI.