Usando Inteligencia Artificial para rediseñar la Experiencia de Cliente (y II).
En esta segunda entrega, profundizamos en puntos de contacto conversacionales, experienciales y de intercambio de producto físico.
El jueves impartí una masterclass al Grupo Anaya, invitado por Foxize. La industria editorial y del libro ha sido fuertemente afectada por las diferentes olas de digitalización (desktop publishing, amazon.com, ebooks, …) y ahora, de nuevo, se enfrenta a un seísmo que hace tambalear sus cimientos:
He argumentado que cada función en la publicación de libros comerciales hoy en día puede ser efectivamente automatizada con la ayuda de la IA generativa. Si esto es cierto, la edición de libros tal y como la conocemos quedará obsoleta. No es que los libros no se escriban, publiquen y lean, sino que los mecanismos por los que se desarrollan y venden estarán en gran medida guiados por software, y industria editorial tendrá una forma muy diferente. Tras las puertas que se cierran, aparecerán nuevas oportunidades.
Pero mi charla no se centró en los retos de la industria, sino en cómo las herramientas IA mejoran la productividad personal, un tema cada vez más acuciante porque sigo escuchando a una mayoría de profesionales decirme que usan poco ChatGPT (prácticamente nadie lo paga) o que no le encuentran especial utilidad. Algo que se trata fundamentalmente de una falta de hábito. Porque la investigación académica al respecto es cada vez más unánime: los LLMs nos permiten realizar más tareas, más rápido y con mejor calidad de entregable. Tanto si estamos buscando un argumento más persuasivo, redactando un email para pedir disculpas o buscando ideas para una campaña de lanzamiento.
Hoy retomamos la segunda parte de cómo utilizar la IA en la Experiencia de Cliente. Si no habéis leído la primera entrega, os puede interesar echarle un vistazo:
Me centraré ahora en los puntos de contacto conversacionales, los experienciales y los materiales, conforme a esta clasificación:
3.- Puntos de contacto conversacionales.
A diferencia de la categoría anterior (interactivo) estos puntos de contacto requieren de un diálogo o una sucesión de preguntas y respuestas. Puede tratarse de la recomendación de un dependiente, de una llamada al servicio técnico para resolver una incidencia, de un búsqueda asistida para contratar un servicio de configuración múltiple (imaginemos un viaje, un curso de formación, etc.). Y nos encontramos ante la gran promesa de la IA generativa: los asistentes virtuales.
En el inicio fueron los chatbots pre-ChatGPT. Por no remontarme a Eliza, digamos que la primera oleada de uso comercial arrancó a principios de los 2010s asomándose tímidamente a páginas web corporativas. Y se aceleró cuando Facebook habilitó su integración con Messenger. Estos chatbots están construidos sin apenas IA (predefinidos con respuestas que se desencadenan al identifican palabras clave) o con IA simbólica (NLP) que requieren de programación determinista (programándoles la sintáctica del idioma) y mediante bases de datos vectoriales, que les permiten dotan de capacidades más avanzadas de lectura y escritura. Existen cientos de miles de chatbots pre-ChatGPT en funcionamiento, que varían en grado de complejidad, y por tanto, en lo útiles o inútiles que pueden llegar a resultar. A veces se usan como como filtro inicial, cualificando a los potenciales leads a través de una serie de preguntas y dirigiéndoles a los recursos o áreas que mejor sirvan a sus intereses. Similar al chatbot que desarrollamos desde Good Rebels para Lexus en Londres, y que obtenía mejores resultados que otros artefactos publicitarios para conseguir que un usuario reservara una prueba de conducción en un concesionario.
A esta primera oleada, se le sumó la interacción por voz de asistentes tipo Siri y Alexa, y en general, el uso de los chatbots deja mucho que desear. Pero todo esto va a cambiar (ya está cambiando).
La llegada de los LLMs hace que las conversaciones se vuelven más naturales y completas. Y las consultas pueden ser más complejas. Ejemplos como Free Law Chat, desarrollado por Lawyer.com, responde a cuestiones jurídicas básicas. No pretende sustituir el trabajo especializado de un abogado, pero sí ofrece información sobre las cuestiones legales más comunes. Ask the FT es el chatbot de Financial Times para suscriptores premium: responde a cuestiones de actualidad o de fondo, buceando en el archivo de décadas del diario. Ikea ha lanzado en GPT Store un asistente que ofrece recomendaciones de diseño personalizadas, simulando cómo quedaría un espacio de la casa siguiendo las condiciones que le indiquemos. Por ejemplo, ''Muéstrame un diseño de salón acogedor para un apartamento pequeño empleando materiales sostenibles''.
Pero … existe un gran pero. Y es que un LLM es un sistema probabilístico (no determinista) y no tenemos control de la respuesta. Que estos sistemas alucinen inventándose sugerencias o precios u ofertas que no existen es uno de los principales reparos para su despliegue masivo. Para superar estos obstáculos se utilizan diferentes tecnologías y procedimientos. Los system prompts son añadidos automáticos al prompt del usuario para conseguir un comportamiento determinado del chatbot (uno de los mecanismos para establecer “guardarraíles”) o evitar respuestas indeseadas. El RAG (Retrieval Augmented Generation por sus siglas en inglés) que explicaba allá por noviembre, hace que el asistente busque primero en fuentes de información que nosotros le proporcionamos (unas FAQs, por ejemplo). Y el Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF, siglas en inglés) ayuda a que el asistente vaya mejorando sus respuestas gracias a una evaluación humana de las respuestas. Text-to-SQL permite la consulta en bases de datos estructuradas en lenguaje natural. Un día dedicaremos un número entero para explicar estos detalles técnicos que hacen toda la diferencia. Este es uno de los casos de uso con mayor impacto económico; según McKinsey, hasta un 40% del presupuesto actual que las empresas invierten en operaciones de atención al cliente podría ser liberado.
El pasado mes de febrero, Klarna lanzó una bomba en este ámbito, anunciando que llevaba operando un mes con un asistente basado en GPT-4 y que había gestionado 2.3 millones de interacciones directas con clientes y marcado un antes y un después. Trabajando directamente con OpenAI, aseguran que la satisfacción de sus usuarios está a la par que cuando les atienden agentes humanos, por lo que esperar ahorrar 40 mill $.
Pero dejando aparte los chatbots de interacción directa con usuario, la dificultad de mantener a raya a los LLMs, está llevando a muchas empresas a construir asistentes para mejorar la productividad y eficacia de los agentes humanos de atención a cliente. Fin AI Copilot, desarrollado por Intercom, ayuda a los equipos de atención al cliente a mejorar la asistencia, aumentando el tiempo de respuesta y la productividad. La herramienta bucea en conversaciones pasadas y en bases de conocimiento propio (centros de ayuda, artículos internos, sitios web, PDFs, servicios de terceros) para reducir el riesgo de alucinaciones o imprecisiones. Otro ejemplo: NICE, fabricante de software para contact centers, utiliza la IA para crear customer journeys hiper-personalizados. Su Enterprise Connect toma toda la información de un cliente -conversaciones, metadatos y análisis-, y crea un gráfico de memoria para cada uno. Con ese historial a mano, cada agente sabe en tiempo real con quién está hablando, cómo han sido las interacciones pasadas y cómo adaptarse dinámicamente a la conversación.
4.- Experiencias en entornos físicos.
La IA puede también ayudar a mejorar y personalizar la experiencia dentro de espacios físicos, como museos, aeropuertos, superficies comerciales, universidades, edificios en general (recientemente hablaba con Fernando de la Rosa sobre ascensores inteligentes). Cuando doy clase en IE Business School, sistemas de reconocimiento facial (deep learning) me permiten el acceso al edificio. Y los micrófonos en el techo están optimizados con software e IA (mucha IA para optimizar sonido como en los airpods de Apple) para gestionar la compleja acústica de un aula, ajustar dinámicamente el origen del sonido y el volumen y permitir así a los alumnos en remoto no perderse ninguna conversación.
Al estilo Minority Report, algún tipo de reconocimiento biométrico podría identificarnos en un centro comercial, activando mensajes de bienvenida o recomendaciones personalizadas. Incluso realizar pagos con reconocimiento biométrico, como hace Bold Commerce con una solución desarrollada por Wink.
5.- El punto de contacto material.
En esta categoría, hablamos del momento de la verdad: la adquisición o entrega de producto. En este ámbito, la logística de producto físico suele ser el gran olvidado de la experiencia de cliente. Y sin embargo, la producción y la logística ha transformado industrias y creado gigantes como Toyota, Ikea o Zara.
Mi corazoncito logístico sale a relucir cada vez que alguien olvida que la entrega de mercancía de Mercadona Online, en el slot de una hora escogido es uno de los momentos mágicos de la experiencia de sus clientes, los jefes. Esta entrevista a Juana Roig, CEO de Mercadona Online en el podcast de Ignit, no tiene desperdicio.
Y evidentemente, la logística y las operaciones de distribución y almacén encuentran en la IA a su mejor aliado:
La inteligencia es verdaderamente "artificial", ya que los trabajadores de un almacén pueden ser sustituidos por robots en muchas tareas. Además, los sensores y cámaras impulsados por IA permiten el seguimiento y la supervisión del inventario en tiempo real, lo que permite una mejor gestión de éste y una reducción de las pérdidas. Esto crea una abundancia de nuevos datos en tiempo real, que pueden utilizarse para el análisis predictivo y la mejora de los controles de los procesos del almacén. Como resultado, la automatización impulsada por la IA ha transformado los almacenes tradicionales en centros de distribución eficientes y de alta tecnología, capaces de mantener el ritmo exigido en el entorno de consumo actual y ayudar a mejorar la experiencia del cliente.
Desde que llevamos gps, Google Maps y Waze en los coches, entendemos mucho mejor lo que significa optimizar una ruta de entrega. Y no se trata sólo de experiencia de cliente, también hablamos de impacto medioambiental.
Y a la hora de gestionar inventarios en tiendas físicas, muchas empresas utilizan una combinación de IA y computer vision para evitar roturas de stock. The Home Depot utiliza ML y CV para que los empleados sepan cuáles son los productos más demandados, puedan localizar cualquier producto y las estanterías estén siempre abastecidas.
Además de los usos actuales, existe mucha innovación tecnológica por llegar: entrega mediante drones o robots autónomos. O incluso robots en las tiendas. La IA nos ayuda a convertir cada interacción en una oportunidad para crear una conexión más profunda y significativa con los clientes. A veces será más visible, y a veces pasará desapercibida. Pero su uso no dejará de crecer.
Hasta el próximo domingo, en tu buzón.
Fernando.
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Lecturas seleccionadas de la semana:
La semana comenzó el lunes con la presentación de Chat PGT-4o y nos volvió a dejar a los muchos que miramos de cerca con la boca abierta. La posibilidad de interactuar directamente por voz, con la naturalidad de la entonación y que el sistema visualice y describa el mundo en tiempo real parece, otra vez, un game changer. Un resumen con las diez demos. LINK
Y siguió el martes con la Conferencia I/O de Google. Hay quien lo ha comparado con celebrar Thanksgiving y al día siguiente Año Nuevo. La demo de Google iba en línea con lo presentado, junto a muchos otros avances. Un resumen con los highlights del evento. TECHCRUNCH
Claude 3 por fin está disponible en Europa, a través de la web claude.ai o vía app para iOS. Además, la Consola de Anthropic crea prompts más precisos, fiables y optimizados, a partir de lenguaje natural. ANTHROPIC
Más sobre Google: las respuestas facilitadas por SGE son desde ya el estándar en los EEUU, y antes de que acabe el año las verán mil millones de personas en todo el mundoi. Esto tiene implicaciones muy profundas: cambia la manera de acceder a la información tal y como la hemos conocido los últimos 25 años ("Let Google do the Googling"). Y aquellos cuyos ingresos dependen de los referrals, se asoman al abismo temiendo una total deshumanización de la Web.
Un primer borrador del Model Spec, cómo OpenAI le da forma al comportamiento deseado del modelo y cómo se evalúan las compensaciones cuando surgen conflictos. OPENAI
X ha anunciado el lanzamiento de AI Audiences: los anunciantes describen el público al que quieren hacer llegar sus mensajes, y la IA facilita una lista de usuarios relevantes. Hay quien lo critica por endogámico y sesgado. LINK
La integración de la IA generativa en el diseño UI/UX aporta dos mejoras significativas: actuar como colaborador en el diseño y mejorar la finalización del código para la creación rápida de prototipos. La IA Gen permite a los diseñadores visualizar y explorar ideas de forma más eficaz, reduciendo la fricción y potenciando la creatividad. A16Z
El New York Times ha publicado un breve manifiesto con los principios que rigen el uso de la IA Generativa: será una herramienta al servicio de su misión (contar historias), bajo las órdenes y supervisión de sus periodistas (el verdadero elemento diferenciador) y empleada siempre de modo transparente y ético. NYTIMES
Extensa entrevista sobre lo divino y lo humano a Shantanu Narayen, CEO de Adobe, a la que muchos llaman "el gigante invisible detrás de la IA". Desarrollo de productos, visión de la evolución de la IA en empresas y consumidores, y mucho más. THE VERGE
“A tree once grew here” es uno de los cortos animados por IA finalistas del Runway Film Festival, que ha tenido lugar esta semana. RunWay intentando no perder pie con Sora de OpenAI. YOUTUBE, FORBES
Un extenso informe sobre AdVon, una empresa que se ha hecho tristemente famosa por crear contenido generado por IA que se intenta colar como generado por periodistas reales en medios de comunicación reconocidos. FUTURISM
Un informe filtrado revela cómo OpenAI está promoviendo las asociaciones con grupos editoriales. ADWEEK
Un post escrito en un blog, un artículo, una descripción en un PDF... Formatos de textos que se convierten fácilmente en vídeos gracias a herramientas text-to-video. LINK
Visa compartirá información de las preferencias de sus usuarios (anonimizadas y con consentimiento previo) con la idea de mejorar la experiencia de compra. COMPUTER WORLD
La IA como planificador de viajes es uno de los ejemplos clásicos cuando se habla de las posibilidades de los agentes inteligentes. Dos casos práctios: Romie de Expedia planifica itinierarios, incluyendo sugerencias y actualizaciones en tiempo real. Y Skyscanner incorpora ChatGPT para orientar a los usuarios en la fase de inspiración.