INTRODUCCIÓN
La inteligencia artificial (IA) se define y se distingue de otras tecnologías por sus capacidades de análisis de datos y producción de resultados. Los principales ejemplos son la predicción y la comunicación. Como tal, los usos de la IA se especializan en servicios que ponen al cliente en el centro para mejorar su retención y crean más y mejor valor empresarial. Sin embargo, su desarrollo puede ser engorroso y el resultado puede no cumplir con las expectativas. Esto puede ocurrir si no se define bien el problema, no se fijan bien las expectativas o no existen suficientes datos. Aquí proponemos tres preguntas que debe hacerse para asegurar que la IA es lo que necesita y que está preparado para utilizarla.
Que problema desea solucionar utilizando Inteligencia Artificial y como los datos adecuados pueden ayudarle?
Las capacidades de la IA, como la comunicación y el razonamiento, se utilizan para resolver una serie de problemas relacionados con una asistencia más centrada en el cliente, una mejor predicción de la retención de clientes y la personalización de contenidos como en el caso de los anuncios.
A pesar de que existen casos de uso muy concretos, la moda de la IA sigue dando de qué hablar y parecería que no se puede innovar sin ella. Sin embargo, si el problema no se plantea de la forma adecuada, la IA podría ser sólo un parche mal remendado. Esto puede crear falsas expectativas y, a la larga, hacer que la IA sea inútil para lograr el objetivo de una empresa. Es más, aún si el problema está correctamente delimitado, la falta de datos es suficiente motivo para desestimar una implementación de IA.
Los agentes conversacionales (chatbot) son aptos para resolver el problema de baja satisfacción de los clientes, pero desarrollar un chatbot esperando que se encargue de toda la atención al cliente puede crear expectativas equivocadas. Un agente conversacional (chatbot) puede dar buenas respuestas a preguntas repetitivas y tediosas que ocupan la mayor parte del tiempo de un agente humano, pero siempre habrá casos que se resuelven con la intervención de un agente.
Además de esto, si hacen falta detalles importantes para responder las preguntas de los clientes y existen interacciones con un prototipo del sistema de IA, hay la posibilidad de que el chatbot no cumpla las expectativas.
CONCLUSIÓN
Las capacidades de la Inteligencia Artificial se consolidan a través de una serie de casos de uso concretos. Los agentes conversacionales (chatbot) y la predicción de la pérdida de clientes son ejemplos destacados. Sin embargo, todavía hay entusiasmo desmedido en torno a la IA y a veces la innovación parece imposible sin ella. Esto no es verdad. La IA es un motor de innovación cuando se adapta a un propósito. Definir el problema de su empresa es la clave para establecer las expectativas correctas, permitiendo a sus equipos implementar las herramientas de IA en su flujo de trabajo de manera efectiva. Además antes de empezar el trabajo hay que disponer de los datos adecuados.
Pregúntese qué problema está tratando de resolver y si las capacidades de la IA pueden ayudarle y cómo -¿qué parte del problema pueden resolver? Inicie un debate abierto con las partes interesadas y establezca expectativas compartidas sobre los objetivos -¿qué puede conseguir con la IA y cómo va a apoyar en sus procesos? ¿Se necesita algún cambio en el flujo de trabajo del equipo? Asegúrese de conocer sus datos: ¿qué datos tiene? ¿Cómo están estructuradas sus bases de datos? ¿Qué datos necesita para mantener a un algoritmo bien adaptado y “vivo”?
