La IA puede mejorar la Experiencia de Cliente (si queremos mejorarla).
Productividad, inteligencia aumentada de los equipos CX/UX/UI, creación de contenido e interacción personalizada en puntos de contacto... y chatbots que por fin funcionan.
Esta semana tuve el honor de participar en el XI Congreso DEC (Asociación para el Desarrollo de la Experiencia de Cliente). Haciendo honor a su misión, se trata sin duda de uno de los mejores eventos en los que he participado. La experiencia de ponente y de asistente ha sido maravillosa en cada momento y no puedo dejar de felicitar a Nanes Martínez-Arroyo y su equipo y a Mario Taguas (en representación de la Junta Directiva).
El Foro IA ha firmado un acuerdo de colaboración con DEC para ayudar a sus socios a entender mejor el impacto y el despliegue de la IA en el terreno de la experiencia de cliente. El informe que McKinsey Global Institute presentó hace más de un año sigue vigente y es bastante rotundo: las operaciones de gestión de clientes es una de las funciones corporativas más afectadas por la IA generativa.
Hace algunos meses, repasamos este impacto en profundidad en Rebel Intel, y recomiendo la relectura de ambos artículos (especialmente a los más de mil suscriptores que aún no lo eran en mayo :)
¿Queremos mejorar realmente la CX?
Un estudio de Which? en el Reino Unido pone de manifiesto cómo muchos clientes de aseguradoras las pasan canutas a la hora de presentar una reclamación relacionada con sus seguros de hogar, viaje, automóvil o mascotas. Casi la mitad (48%) se encontró con algún obstáculo en el proceso. Los más habituales: solicitar documentación justificativa varias veces, falta de respuesta, bajos niveles de empatía… La mala gestión aumentó el estrés del 31% de los clientes, uno de cada 10 tuvo problemas de sueño, otro 10% vio perjudicada su salud física.
Exageradas como puedan sonar estas cifras (consumidores preguntando a otros consumidores sobre un enemigo común), una pregunta queda en el aire: ¿se puede tratar mal a un cliente? En el congreso DEC, muchas conversaciones de pasillos giraban en torno a una degradación generalizada de la atención al cliente. Se esgrimían motivos económicos: la atención al cliente cuesta dinero y se ve como factor de coste, no de beneficio. También se hablaba de concentración de poder de negociación en pocos jugadores (oligopolios).
Lo cierto es que yo, que vengo del ámbito digital y de la tecnología, estoy muy acostumbrado a la idea de que la experiencia de usuario es un factor crítico de atracción y retención de clientes. Pero es evidente que no ocurre así en todas las industrias.
La IA puede ayudar.
Cada punto de contacto cuenta. Y en cada uno de ellos se puede aplicar inteligencia artificial. Según la fase del bucle de excelencia en el punto de contacto en la que nos encontremos, usaremos diferentes aplicaciones o tipologías de IA. Recupero un párrafo, de uno de los artículos enlazados más arriba:
En la fase de investigación, por ejemplo, podemos usar herramientas de monitorización de conversaciones online con análisis de sentimiento. El uso de LLMs ayudarán también a hacer más productivos los procesos de investigación tradicional como focus groups (transcripciones, resúmenes, estructuración, …). El uso de datos sintéticos irá ganando relevancia en esta fase: Brox.ai plantea preguntas a usuarios virtuales creados a partir de conversaciones con usuarios reales.
En las fases de ideación, diseño o implementación, la IA generativa ha ganado ya peso. Los GPT, Gemini y Claude del mundo nos ayudan a pensar y nos ofrecen ideas creativas y alternativas. Cuando nos ponemos manos a la obra, cada vez más herramientas ayudan a acelerar la construcción de bocetos (y en algunas ocasiones, casi el diseño final). Es el caso de AI Designer, un plugin para Figma que combina el uso de GPT y ofrece un conjunto de funciones inteligentes para crear plantillas UI eficaces y atractivas. Y en la implementación de los puntos de contacto digitales, los asistentes de programación como Github Copilot representan hoy el caso de uso con mayor impacto en la productividad de los trabajadores del conocimiento.
Por último, en la fase de evaluación y validación, se pueden realizar diferentes tipos de análisis de datos (descriptivo, diagnóstico, predictivo o prescriptivo). Es en el análisis predictivo donde más pueden ayudarnos los algoritmos de machine learning.
Octupus Energy: dando apoyo a los agentes que dan apoyo.
Octopus Energy es una empresa de energía fundada en UK en 2016, y luego expandida internacionalmente, incluyendo España. Una empresa comprometida con la sostenibilidad y la innovación, y con gran foco en la atención al cliente y en la tecnología. Kraken es la plataforma tecnológica de Octopus Energy desarrollada para atender a 54 millones de clientes, y Magic Ink la herramienta construida con IA generativa para la interacción con los clientes.
Magic Ink se alimenta de datos procedentes de todo el customer journey, además de las especificaciones de sus productos y servicios. Los LLMs procesan esas fuentes y en segundos la aplicación resume el historial de interacciones de un cliente, redacta borradores de respuesta o sugiere acciones al agente. Ha escrito alrededor del 35% de los correos a los clientes, con un 70% más de valoraciones de satisfacción. Magic Ink ha resumido más de 6 millones de llamadas y ha generado casi 9,5 millones de mensajes. La escalabilidad es clave: Kraken no sólo gestiona cuentas, sino que constantemente recopila datos (historiales de facturación, solicitudes de servicio, etc) que se convierten en combustible para el sistema.
Pero no es oro todo lo que reluce. En este hilo de Reddit se comenta un caso en el que un mensaje contenía información incorrecta que contradecía la información en la propia página web y se achaca precisamente, al uso del sistema IA sin la supervisión adecuada del agente.
¿A qué extremo lo llevamos? El ejemplo de los Albright Cancer Centers.
Albright Cancer Centers (ACC) es una asociación privada especializada en el tratamiento del cáncer y el cuidado de los pacientes, con sede en diferentes ciudades de EEUU. La asociación buscaba mejorar la comunicación con pacientes y familiares, que se realizaba a través de un sistema obsoleto y poco eficiente. El enfoque más disruptivo buscaba sustituir a los agentes humanos de atención al paciente por un sistema de IA generativa proporcionado por Air.ai.
La integración tecnológica no debería ser muy diferente de la de cualquier organización con un repositorio de datos de clientes. En cada llamada se identificaría el tipo de interacción, a la persona y se le daría el tratamiento correspondiente. Pero surge un dilema importante bien: ¿puede un algoritmo, por avanzado que sea, reproducir la empatía y la comprensión necesarias para afrontar las complejidades emocionales del tratamiento del cáncer? ¿Es capaz de tratar con personas vulnerables, que no solo buscan respuestas a sus preguntas, sino consuelo y sosiego? La solución final ha ido por un camino intermedio: integrar la IA para hacer uso de su potencial y eficiencia, pero sin prescindir de la empatía, la comprensión y el toque humano de los agentes.
La IA se va a colar por todos los resquicios y cambiará (ya lo está haciendo) cómo las empresas se relacionan con sus clientes. No se trata solo de ser más eficientes, sino de crear conexiones más auténticas y personales. Imagina chatbots que realmente entienden lo que se necesita y nos resuelven incidencias, o páginas web que se adaptan a tus gustos en tiempo real. Pero puede que no tenga sentido ir demasiado lejos, demasiado rápido. Se trata de usar la tecnología de forma inteligente, sin perder ese toque humano que nos hace sentir comprendidos. La clave está en encontrar el punto justo entre lo automático y lo personal.
El próximo domingo, vuelvo a tu buzón.
Fernando.
El informe Asistentes virtuales y agentes IA elaborado por el Foro IA, es un fantástico trabajo liderado por David Carro, Federico López e Isabel Benítez, con la coordinación de Carmen Queipo de Llano, que busca arrojar luz sobre el cambio de paradigma que va a transformar en muchos aspectos la forma que tienen de conectar marcas y consumidores.
Puedes consultarlo completo (PDF, sin registro) aquí.
Lecturas IA para el profesional MCX.
Enlaces seleccionados de la semana:
La paradoja de la IA es la siguiente: mientras las organizaciones adoptan soluciones IA esperando mejores resultados, los trabajadores las ven como una potencial amenaza y se resisten muchas veces a aceptarlas. Por eso, la IA no es una solución plug and play, sino que requiere de una profunda transformación cultural. El cambio lo generan las personas, por lo que las organizaciones deben invertir en la transformación organizativa si quieren beneficiarse de las mejoras tecnológicas. LINK
El dilema del innovador de las agencias publicitarias. Cuando se venden servicios en base a horas, y no a resultados, la productividad que proporciona la IA ataca el modelo de negocio. LINK
Meta anuncia su tiro al vídeo (por ahora en modo experimental y de investigación). Los ejemplos que presenta son realmente espectaculares (clicarlo para creerlo). Movie Gen permite editar vídeo, crear desde imagen estática o crear de cero, con sencillos comandos de texto. META
Finalmente hay resolución para el controvertido proyecto de ley SB 1047. El gobernador de California, Gavin Newsom, ha vetado la adopción, alegando que supondría un freno para la innovación y un desincentivo que podría alejar a las empresas desarrolladoras de IA. Scott Wiener, el senador que redactó el texto, cree que esta decisión deja manos libres a empresas que están creando una tecnología "extraordinamente poderosa", especialmente ante la "parálisis del Congreso para regular la industria". Newson, cree el proyecto de ley era bienintencionado pero defectuoso, y ha prometido consultar con expertos en IA para incluir guardarraíles en futuros esfuerzos legislativos. Andrew Ng, una persona de la que tantos hemos aprendido, cree que es una buena noticia: hay que regular siguiendo criterios de ciencia, no de ciencia-ficción. POLITICO
Liquid AI ha presentado una nueva serie de modelos IA denominados Liquid Foundation Models (LFM), que desafían la arquitectura tradicional trnasformer, con rendimientos superiores y mayor eficiencia en modelos de menor tamaño. Los benchmarks demuestran que hay más de una fórmula para conseguir altos rendimientos (la arquitectura transformer está detrás de todos los modelos de IA desde 2017), y podrían abrir nuevas posibilidades para sistemas más ligeros y accesibles. LINK
HuggingFace ha alcanzado la cifra de un millón de modelos públicos. ¿Por qué esto es importante? Porque la IA no se compone sólo de los grandes nombres que todos conocemos. Una bibloteca abierta de ideas y modelos, donde cualquiera puede acceder y contribuir, democratica el acceso y la difusión de la IA para todos los que quieran entenderla y utilizarla. Un ejemplo: un probador virtual desarrollado por Kolors. X
¿La IA nos ha vuelto más suspicaces? Según un estudio de Adobe, el 75% de los norteamericanos cuestiona la autenticidad de fotos y vídeos incluso de sitios de noticias reputados. Y casi la mitad ha dejado de utilizar o ha reducido el uso de redes sociales por culpa de la desinformación. LINK
Hace dos semanas, escribíamos por aquí sobre el impacto de la IA generativa en el software empresarial. Aunque mucha gente habla de agentes, hay poca atención al impacto y el potencial que tendría desplegar y orquestar ejércitos de cientos o miles de agentes para automatizar las empresas. Es probable que estas capacidades provengan de los proveedores de aplicaciones, los proveedores de plataformas de datos, los actores de la nube y algunas otras startups. LINK
OpenAI tiene previsto duplicar el precio de la suscripción a ChatGPT en los próximos cinco años, según el NYT, que ha accedido a documentos preparados para potenciales inversores. Antes de que acabe este año subirá la suscripción de 20 a 22$ mensuales, y en 2028 habrá que pagar 44$/mes. NYT
Un estudio de HBR revela que la IA Generativa supera con creces a los CEOs humanos en la toma de decisiones estratégicas, sobre todo en tareas basadas en datos. Sin embargo, la IA tiene problemas para gestionar imprevistos y para manejar los aspectos humanos del liderazgo. HBR (enlace para suscriptores)
"No necesitas un modelo de lenguaje para escribir un poema sobre perros y gatos comiendo espaguetis debajo de un puente. Lo necesitas para responder a preguntas relacionada con RRHH". Birgi Tamersoy, analista sénior de Gartner para IA, explica en esta charla la utilidad de los SLMs. GARTNER
Las seis catacterísticas que definen a un agente IA son: percepción, interactividad, persistencia, reactividad, proactividad y autonomía. Los agentes demuestran al menos cinco de estas seis características, mientras que los asistentes se centran en la percepción, la interactividad y la persistencia, pero dependen de la intervención humana para decisiones finales. El artículo propone un espectro para evaluar el comportamiento de ambos, en lugar de adoptar una clasificación binaria de "agente" o "no agente". Este enfoque ayuda a las empresas a comprender mejor el desarrollo incremental de la IA. LINK
El Rabbit R1, presentado el pasado enero en el CES, finalmente va a poder cumplir con el potencial que prometía con la incorporación de un LAM (Large Action Model) que de verdad funcione. LAM permite que el dispositivo aprenda de las acciones del usuario y las ejecute después de forma autónoma. El LAM que venía de serie era limitado a unas pocas aplicaciones (Uber, Spotify y DoorDash) y fallaba con frecuencia. ZDNET
A veces se nos olvida que la IA (la que usa redes neuronales) ya está transformando profundamente muchas industrias. Es el caso del diseño y fabricación de chips. Esta es la historia de cómo AlphaChip ha cambiado el diseño de chips, en una aplicación similar de Google Deepmind al de Alphafold -proteínas- y AlphaGo -juego del go. GOOGLE DEEPMIND
Microsoft se empeña en no dar por muerto el Copilot... Ha anunciado mejoras IA para su asistente PC con Windows, entre ellas nuevas funciones de visión y voz, mejoras de personalización y una nueva versión de la controvertida función Recall. MICROSOFT
Off Tópicos.
Las apps de citas cada vez se usan menos para ligar, y más para buscar relaciones de amistad. Las startups ven una ooprtunidad en la llamada "economía de la soledad". FT.COM
Las empresas de medios se alegran ahora de que el Departamento de Justicia americano haya demandado a Google por su control de la publicidad de display en Internet. Pero todos habrían preferido que el caso se hubiera presentado hace cinco o seis años, cuando la diferencia entre lo que los editores “independientes” y los gigantes de la tecnología obtienen por la publicidad digital no era tan grande como ahora. Los ingresos se han disparado un 125% en los últimos cinco años hasta los 263.400 mill de dólares previstos para 2024 en EEUU. Pero la mayor parte de ese aumento del gasto se ha destinado a búsquedas, redes sociales y comercio o venta al por menor. Todos ellos mercados dominados por Google, Meta Platforms o Amazon. El dinero destinado a sitios web de pequeñas y medianas empresas -para anuncios en pantalla y vídeo- creció sólo un 27%. THE INFORMATION (suscriptores)
Cuesta creer que todavía exista la idea de que hay que escatimar en la atención al cliente, cuando suelen decir que conseguir uno cuesta 6 veces más que retenerlo. Ahora, estoy con vosotros: la reticencia de interactuar con un agente (¡para hablar de mi cáncer!) es una barrera que costará mucho derribar. Mientras tanto, atención al cliente-AI powered.
Me encantaría probar Movie Gen pero parece que en Portugal todavía no está operativa. ¿Sabes cuándo se plantea Meta abrirla?