Deja de Culpar a los Datos. Comienza a Arreglar tus Objetivos

El aprendizaje automático (AI) aprende de nosotros. Y nosotros estamos sesgados.

Porque el AI se entrena con contenido generado en gran medida por humanos, recoge nuestros sesgos y los incorpora. Es por eso que la mayoría de las conversaciones sobre el sesgo del AI se centran en los malos datos. Basura dentro, basura fuera. Simple enough. Pero incluso con datos limpios, el sesgo todavía se cuela.

Un problema más sutil y a menudo pasado por alto es el sesgo objetivo. Es menos visible que un problema de conjunto de datos y es uno de los mayores desafíos para el uso del AI orientado al cliente.

En este artículo, profundizaré en lo que el sesgo objetivo se parece como parte de la experiencia del cliente (CX), por qué importa y qué pueden hacer las marcas al respecto.

Definiendo el Sesgo Objetivo

El sesgo objetivo no se trata de datos defectuosos. Se trata de intención defectuosa. El AI hace exactamente lo que se le dice que haga, y si se le dice que maximice los ingresos, lo hará, incluso si eso significa dañar la relación con el cliente.

Toma el ejemplo de Delta Air Lines. Recientemente anunciaron un precio de boletos de avión impulsado por AI diseñado para determinar el máximo que el consumidor está dispuesto a pagar. Es un ejemplo perfecto de sesgo objetivo. El sistema no está entrenado para ayudarte a encontrar una buena oferta. Está entrenado para aumentar la conversión y reducir los costos operativos.

Supongamos que estás reservando un viaje a París. Quieres la mejor tarifa, pero el sistema quiere la mejor margen. El AI podría ofrecerte un vuelo de $800 cuando uno de $400 está disponible. No porque el AI esté equivocado, sino porque está haciendo su trabajo.

No exactamente el tipo de personalización que los consumidores están pidiendo …

Por qué es inevitable

El sesgo objetivo es un reflejo de los valores, la cultura y las prioridades de tu marca. Está tejido en la estructura de tu AI. La verdadera pregunta es, ¿en qué dirección se “inclina”? ¿Favorece los objetivos del cliente o los objetivos de ingresos?

Diferentes equipos, regiones y culturas tienen diferentes mentalidades y entrenarán el modelo de AI de manera diferente. Si el equipo de ventas toma el control, se inclinará hacia la conversión. Si el grupo de CX está a cargo, podría estar mejor alineado con el servicio y los ahorros.

Same architecture, different outcomes.

La solución no es eliminar el sesgo por completo, sino apuntarlo en la dirección correcta. Sesga tu AI hacia la lealtad a largo plazo, no hacia victorias a corto plazo.

Las Consecuencias del AI Desalineado

El mayor riesgo que enfrentan las marcas cuando se trata del sesgo objetivo es la pérdida de confianza.

Los clientes ya están hartos de interacciones genéricas e irrelevantes con las marcas. Cuando el AI hace que esas experiencias sean peores, frustra y aleja a tu comprador.

Si los grandes modelos de lenguaje (LLM) se entrenan con datos sesgados y basados en suposiciones, producirán respuestas impersonales. Como resultado, los clientes se sentirán como si la marca no se preocupara por ellos. Pueden comprar de ti hoy, pero es menos probable que se queden con tu marca a largo plazo.

La experiencia ahora impulsa la lealtad. Muchos clientes están dispuestos a pagar más por ella. Así que, cuando un AI intenta vender un producto de alto valor que no se adapta a la necesidad, lo notan. Optan por no comprar. No regresan.

El Problema del AI Agente

Ese riesgo se infla cuando miramos el AI agente.

El AI agente está diseñado para actuar por sí solo. Puede completar flujos de trabajo multietapa sin intervención humana. Pero si la lógica del AI es defectuosa o el entrenamiento está mal alineado, el daño crece.

Los expertos están de acuerdo en que el AI agente tiene un largo camino por recorrer. De hecho, un informe reciente muestra que, si bien casi todos los directores financieros saben sobre el AI agente, solo el 15% está considerando seriamente adoptarlo. Los datos correspondientes indican que la capacidad de monitorear y prevenir el sesgo de manera precisa fue una barrera clave para la adopción.

La mayoría de los sistemas agente todavía luchan con la ambigüedad, la memoria persistente y la rendición de cuentas. Eso es una combinación peligrosa cuando no hay una forma clara de diagnosticar o corregir errores o sesgos a medida que ocurren.

Las marcas no deben sentarse en la banca, pero necesitan proceder de manera estratégica.

Cómo las Marcas Pueden Minimizar el Sesgo Objetivo

Sea claro: no puedes eliminar el sesgo. Tú eres el sesgo.

Tu marca da forma a cómo se comporta el AI, para mejor o para peor. Esos sesgos ya existen en tus interacciones actuales con los clientes. Están en la fricción de tu flujo de cancelación, la transparencia de tus términos y condiciones o patrones oscuros en tu sitio web.

La diferencia con el sesgo del AI es la escala. El AI puede amplificar esas decisiones más rápido y con mucha menos supervisión, lo que erosionará los objetivos a largo plazo como la lealtad de la marca y el valor de vida.

Eso es por lo que necesitas adelantarte:

1. Haz las preguntas correctas

Antes de comenzar tu viaje de AI, detente y pregunta: “¿Tenemos realmente lo que necesitamos para hacer esto bien? ¿Podemos hacerlo sin poner en riesgo la experiencia del consumidor y nuestra marca?”

Demasiadas marcas se lanzan al AI porque no quieren quedarse atrás. Pero tratar de mantenerse al día con los Jones es una mala estrategia.

¿Tienes los datos de cliente correctos, las integraciones y la gobernanza para respaldar un caso de uso de AI orientado al cliente sin aumentar el sesgo? ¿Entiendes completamente los objetivos de tus clientes?

Si la respuesta es no, o incluso “quizás”, no estás listo.

2. Equilibra los objetivos

Para equilibrar eficazmente los objetivos del cliente y los objetivos comerciales, piensa en las necesidades del cliente como el objetivo, mientras que tus objetivos comerciales son los límites. Tu AI debe operar dentro de esos límites, pero apuntar a un resultado centrado en el cliente. También puedes verlo como un equilibrio entre el pensamiento a corto y largo plazo.

Las métricas a corto plazo, como los ingresos por interacción, son importantes. Pero a menudo entran en conflicto con el valor a largo plazo. Incluso el “padre del AI” advirtió contra el AI impulsado por ganancias a corto plazo, porque esa mentalidad no se escala.

Tu AI podría alcanzar su objetivo de ingresos hoy, pero ¿estás dispuesto a intercambiar la lealtad del cliente por una ganancia rápida?

Considera el ejemplo de Delta nuevamente. La estrategia es técnicamente inteligente y alineada con los negocios. Pero los consumidores no estaban emocionados con la idea de pagar más por los boletos de avión, y la marca recibió un golpe.

Piensa en plazos de cinco años. Necesitas crecer el valor de vida de manera lenta y sostenible.

3. Entiende las necesidades evolutivas de tus clientes

No solo en general, sino en cada caso de uso. ¿Qué están tratando de lograr?

Si no entiendes eso, tu AI solo estará adivinando. Es por eso que tus perfiles de cliente necesitan ser actuales, completos y específicos, tanto a nivel general como individual.

Segmentos amplios y suposiciones desactualizadas no serán suficientes. Necesitas datos que representen a la persona real del otro lado de la interacción. Eso conducirá a una comprensión más profunda del cliente y formará la base de tu entrenamiento de LLM.

Los modelos de generación aumentada de recuperación (RAG) también ayudan aquí, extrayendo de datos relevantes y curados para darle al consumidor una mejor experiencia para la tarea específica que está tratando de realizar.

Pero no es un ejercicio de una sola vez. Los objetivos de los clientes cambian y las expectativas evolucionan. Las marcas necesitan actualizar sus sistemas de AI regularmente para reflejar los últimos desarrollos. Eso significa revisitar los datos de entrenamiento y facilitar el aprendizaje continuo, no solo afinar las salidas.

4. Examina a los proveedores de AI de cerca

No todos los proveedores son creados igual, y las grandes promesas no siempre significan grandes resultados. Elige socios con experiencia en el mundo real y un historial comprobado, no solo demos llamativos. Los proveedores con décadas de datos específicos del dominio pueden usarlos para entrenar mejor los modelos en comparación con una marca más nueva que confía en conjuntos de datos generalizados.

Tu cliente puede notar la diferencia en la profundidad de los datos cuando necesite soporte especializado.

Y recuerda, si el AI falla en la práctica, tu marca sufrirá. Solo pregunta a las personas afectadas por la interrupción de IT de CrowdStrike en 2024. El consumidor promedio no culpó al proveedor. Culpó a las marcas que desplegaron la tecnología.

Busca proveedores que hayan hecho esto antes, en tu industria, con tus casos de uso. El conocimiento del dominio supera la ambición cada vez.

5. Incorpora la gobernanza

Si no defines la lógica de manera clara y consistente, tu AI comenzará a tomar decisiones basadas en patrones, no en políticas. Esos patrones pueden no representar a tu marca, tus valores o tus obligaciones legales.

La orquestación centralizada y la configuración de reglas son críticas para asegurarte de que el AI haga lo que se supone que debe hacer, cada vez, en cada interacción con el cliente. Sin este tipo de gobernanza, un modelo puede manejar una pregunta de facturación de una manera, mientras que otro da una respuesta completamente diferente.

Adhiérete a las mejores prácticas de la industria y apóyate en marcos de gestión de riesgos para salvaguardar la marca. Una buena gobernanza no te frenará. Te salvará de la limpieza posterior.

6. Aborda el AI Agente con Precaución

Los medios lo hacen sonar como si los sistemas basados en agentes fueran el futuro de todo. En realidad, la mayoría de las marcas no están listas, y eso está bien.

Como no hay mucha prueba todavía, comienza pequeño. Asocíate con un proveedor de tecnología que haya hecho esto antes y pueda guiarte en el camino. Prioriza flujos de trabajo de bajo riesgo con pasos claramente definidos donde el nivel de agencia pueda ser confiable, idealmente, propiedad de un solo equipo. Estos casos de uso suelen tener lógica clara, rendición de cuentas y supervisión. Luego puedes aprender y escalar desde allí.

Si múltiples equipos están involucrados o el proceso carece de estructura, no esperes que la toma de decisiones de la máquina funcione para tus clientes.

Para tener verdadero éxito, el AI agente requiere acceso a un perfil de cliente completo y actualizado. Sin contexto en tiempo real, incluso los mejores modelos producirán experiencias desconectadas y sesgadas.

El Sesgo es un Espejo, no un Fallo

El AI no inventa el sesgo. Lo refleja lo que se le dice a través de los datos, el entrenamiento y las prioridades comerciales. Es por eso que la alineación importa. Si tus sistemas no están diseñados alrededor del cliente, el AI solo ampliará la desconexión.

El sesgo objetivo no se puede eliminar por completo, pero se puede gestionar.

Establece la lealtad a largo plazo como tu objetivo principal. El resto seguirá. Cuando cada decisión del modelo se filtre a través de la retención, el valor de vida y la confianza, el resto de las prioridades (gobernanza, comprensión del cliente, objetivos equilibrados) se colocarán naturalmente en su lugar.

Los atajos de hoy casi siempre cuestan mañana, pero procede con la lealtad en el corazón de tu estrategia, y el AI pasa de ser una responsabilidad a una ventaja.