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Agentic By Design: Cómo el AI puede hacer o romper la experiencia del cliente

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Por qué las organizaciones que rediseñan los viajes del cliente antes de implementar el AI superarán a aquellas que no lo hacen

En el último año, el AI ha producido una serie de fracasos de experiencia del cliente de alto perfil. Pizza Hut está siendo demandada por $100 millones después de que un franquiciado alegara que un sistema de optimización de entrega impulsado por AI aumentó los retrasos y perjudicó la satisfacción del cliente en lugar de mejorarla. Air Canada (AC.TO ) fue considerada responsable después de que su agente automatizado de AI proporcionara a los clientes información incorrecta sobre tarifas de duelo. En ambos casos, la tecnología se desempeñó como se había desplegado, pero hubo fallos críticos en la forma en que el AI se diseñó en la experiencia del cliente.

Durante décadas, las organizaciones han perseguido plataformas tecnológicas como respuesta al crecimiento y la eficiencia. El patrón es familiar: emerge una capacidad convincente, los líderes se mueven rápidamente para adoptarla, y la tecnología se superpone a los viajes y flujos de trabajo que nunca se rediseñaron para respaldarla. El AI magnifica este problema. A diferencia de muchas tecnologías, los agentes de AI no se encuentran dentro de un sistema o un equipo, influyen en todo el viaje, desde cómo los clientes descubren y compran hasta cómo reciben servicio y permanecen leales. Cada interacción de AI es ahora una decisión de experiencia del cliente, y cada decisión de experiencia del cliente tiene consecuencias comerciales.

La pregunta crítica que todos los líderes empresariales deben hacer es dónde pertenece el AI y dónde no pertenece. La calidad de esas decisiones de diseño determinará si el AI se convierte en un motor de crecimiento, una carga operativa costosa o el catalizador para la destrucción del valor empresarial y de la marca.

No crees peores experiencias del cliente con el AI

Hay una presión extremadamente alta para implementar agentes de AI, de hecho, más del 90% de los líderes de servicio informan una urgencia ejecutiva para implementar el AI. Al mismo tiempo, el margen de error nunca ha sido más bajo: nunca ha sido más fácil cambiar de marca, y 80% de los clientes dijeron que han cambiado de marca debido a malas experiencias del cliente. Esta ecuación debería ser aterradora para los líderes empresariales. La mayoría de los líderes responden moviéndose rápidamente, pilotando agentes en todos los puntos de contacto del cliente y esperando que sigan ganancias de eficiencia. Este es el mismo patrón que las organizaciones experimentaron al perseguir la tecnología para responder a los desafíos de crecimiento y eficiencia.

Cuando el AI se introduce en viajes que ya estaban fragmentados, acelera la fragmentación. Los clientes encuentran respuestas inconsistentes en todos los canales, el contexto desaparece entre las interacciones digitales y humanas, los empleados dudan en actuar sobre recomendaciones que entran en conflicto con su experiencia, y las escalaciones aumentan incluso a medida que la automatización se expande.

El impacto comercial puede compilar silenciosamente, los tiempos de resolución se ralentizan debido a la reobra, el costo de servir aumenta a medida que las personas compensan la mala automatización con más alcance, o aumenta dramáticamente, si la confianza del cliente se erosiona y los clientes deciden dejar en masa. En última instancia, los clientes se irán si sus experiencias son malas.

El riesgo vive en la implementación de la tecnología. Cómo, dónde y por qué el AI se despliega son las preguntas clave que los líderes necesitan responder, y esto solo se responde con una estrategia de diseño de AI pensativa y pragmática.

Cuatro decisiones de diseño que los líderes deben tomar

Las organizaciones que están posicionadas para ganar con el AI se están moviendo deliberadamente. Antes de desplegar agentes, están haciendo algo que suena simple pero requiere disciplina real: cuantificar qué experiencias justifican la inversión en AI y luego diseñar cómo el AI, las personas, los datos y los flujos de trabajo deben trabajar juntos para brindar experiencias que los clientes confíen.

Esta acción deliberada es lo que llamamos Agentic By Design. No es un modelo de madurez ni una lista de verificación de implementación, Agentic By Design es una lente de funcionamiento estratégico construida alrededor de cuatro componentes que deben abordarse juntos antes de que los agentes de AI se integren en las experiencias del cliente: diseño de decisión, orquestación de flujo de trabajo, roles humanos y de máquina, y realización de valor.

  1. Diseño de decisión. ¿Qué decisiones dan forma a la experiencia del cliente y quién debe tomarlas? No todas las decisiones deben automatizarse. Las organizaciones que crean el mayor valor con el AI definen deliberadamente dónde actúa el AI, dónde lideran las personas y dónde el juicio humano sigue siendo esencial.
  2. Orquestación de flujo de trabajo. ¿Cómo se mueve el trabajo a través de las personas, los sistemas y el AI sin romper la experiencia? Es un viejo adagio de la experiencia del cliente: los clientes no experimentan funciones, experimentan viajes. Los mayores fracasos en el AI agente no son los modelos en sí, sino las entregas donde se pierden el contexto, la responsabilidad y la continuidad.
  3. Roles humanos y de máquina. ¿Cuándo debe actuar el AI de forma autónoma, cuándo debe asistir y cuándo deben intervenir las personas? La definición clara de roles genera confianza, mejora la adopción y garantiza que el AI aumente a los empleados en lugar de crear nueva fricción operativa.
  4. Realización de valor. ¿Qué mejoras en la experiencia justifican la inversión? El AI debe evaluarse como cualquier inversión estratégica con una conexión clara entre la experiencia del cliente, el rendimiento operativo y los resultados comerciales. Sin esa conexión, las organizaciones luchan por priorizar las inversiones, demostrar el ROI o ampliar lo que funciona.

Estos cuatro componentes son interdependientes. Cuando se abordan juntos, crean las condiciones para que el AI acelere el valor; cuando se abordan de forma aislada, o no en absoluto, son donde las inversiones en AI se estancan o causan crisis de valor de la marca y del cliente de cara al público.

El mejor momento para diseñar es antes de construir

No todas las organizaciones comienzan en el mismo lugar, y no todos los viajes del cliente necesitan autonomía. Algunas organizaciones necesitan reducir la fricción operativa antes de introducir el AI, otras están listas para orquestar el trabajo a través de las personas, los sistemas y el AI. Un grupo más pequeño está preparado para brindar experiencias proactivas, personalizadas y altamente autónomas. El objetivo no es subir una escalera de madurez, sino comenzar donde la experiencia del cliente, la confianza y la economía se cruzan más agudamente.

Virgin Voyages adoptó este enfoque. En lugar de implementar un chatbot para reducir el volumen de llamadas, el equipo identificó primero las interacciones de servicio que creaban el mayor esfuerzo del cliente y el costo de servir. Descubrieron que el AI estaba creando trabajo en lugar de reducirlo. Al rediseñar las entregas de AI a humanos, aclarar la propiedad de la decisión y definir dónde el juicio humano seguía siendo esencial, la organización redujo las escalaciones del centro de llamadas en más del 20% en el lanzamiento.

El AI orientado al cliente es fundamentalmente un desafío de diseño. La mayoría de las organizaciones pueden implementar tecnología, pero muy pocas pueden determinar dónde pertenece el AI, cómo debe cambiar el trabajo alrededor de él y cómo se creará valor debido a él.

Agentic By Design se centra centralmente en la intención. La intención, no el modelo, el presupuesto o la cantidad de agentes en producción, es el diferenciador. Las organizaciones que diseñan deliberadamente antes de desplegar crearán un valor compuesto. Aquellas que no lo harán, pasarán años desenredando el costo de moverse demasiado rápido.

Josh Buchholtz es un líder en la práctica de estrategia de crecimiento y cliente de Slalom. Trabaja con empresas de mercado medio y empresariales en inteligencia de cliente, estrategia comercial y diseño de experiencia agente.