Cómo aprovechar la inteligencia artificial de última generación sin perder el control de la empresa

Como lo ejemplifican tecnologías como ChatGPT, la IA generativa (gen AI) está evolucionando rápidamente, lo que impulsa a las empresas de todos los sectores a perfeccionar sus estrategias de aplicación. El desafío en 2024 es aprovechar estas nuevas tecnologías para impulsar resultados comerciales positivos y mejorar la satisfacción del cliente de manera eficaz.

Desde su introducción, una de las principales revelaciones ha sido la diferenciación de funciones que puede cumplir esta nueva generación de IA, que pasa del enfoque tradicional en el análisis y la clasificación a la generación de contenido creativo. La IA generativa utiliza algoritmos complejos y redes neuronales para imitar la creatividad humana y producir diversos resultados, como texto, imágenes y música.

A diferencia de la inteligencia artificial general (IAG), que busca replicar las capacidades intelectuales humanas completas, la IA generativa es específica para cada tarea. Brinda soluciones prácticas dentro de las áreas en las que se entrena, manejando con destreza diversas tareas y adaptándose a nuevas situaciones en función de los datos que recibe.

Usos prácticos y límites de la tecnología de IA generativa

En la práctica, la IA generativa es una potente herramienta de productividad que permite generar rápidamente contenido en distintos medios, como texto, imágenes, sonidos, animaciones y modelos 3D. No solo aprende y retiene patrones y matices del lenguaje, sino que también recuerda interacciones pasadas, lo que permite intercambios más coherentes y contextualmente relevantes con los usuarios.

Sin embargo, actualmente la inteligencia artificial no logra tomar decisiones que impliquen numerosos factores complejos, en particular aquellos que requieren una comprensión profunda del contexto o de las emociones. Si bien se destaca en las sugerencias basadas en datos, la integración y la gestión de factores humanos matizados sigue estando fuera de su alcance, al menos por ahora.

Según Will Devlin, vicepresidente de marketing de la empresa de plataformas de interacción con el cliente MessageGears, los adoptantes empresariales e industriales pueden aprovechar la IA sin temor al fracaso.

“Cualquier profesional de marketing que haya realizado alguna vez una prueba A/B estándar puede decirte que el fracaso no siempre es algo que se pueda evitar. En nuestras carreras, aprendemos constantemente nuevas herramientas, tecnologías y técnicas. El miedo al fracaso siempre será una parte necesaria de ese proceso de aprendizaje y crecimiento. Como ocurre con cualquier cosa nueva, existen preocupaciones en torno a la IA que son relevantes y reales”, dijo a TechNewsWorld.

Entendiendo el camino a seguir de la IA

Michael Fisher, director de productos de la empresa de gestión de datos y cumplimiento digital Complykey (anteriormente Waterfield Technologies), tiene cuatro predicciones que abordan esas áreas.

Durante el último año, los centros de contacto, principales adoptantes de esta tecnología, han integrado rápidamente la IA generativa. Fisher predice que en 2024, el enfoque se desplazará hacia una comprensión más profunda del retorno de la inversión de la IA generativa.

Espera que los líderes de los centros de contacto y otros usuarios de IA se centren cada vez más en calcular el costo de la IA de manera más significativa. Este esfuerzo incluye una mejor comprensión de cómo se puede optimizar el costo de implementación en relación con la escala y el costo por transacción.

Gestión de riesgos en la rápida adopción de la IA

La IA de última generación seguirá adoptándose con mayor rapidez este año en el ámbito del marketing y la prospección de clientes, algo que afecta a todos los sectores, según la segunda predicción que ofreció Fisher. En el negocio de generación de oportunidades de venta, hay que tener en cuenta el valor, el coste y los riesgos.

Los riesgos inherentes están ralentizando la adopción en sectores altamente regulados como la atención sanitaria, el gobierno y las finanzas. El back-end del centro de contacto en estos sectores será agresivo en cuanto al uso de la IA generativa para resumir datos y elaborar informes.

"Pero en el frente de atención al cliente, todos esos sectores verticales se moverán más lentamente y de manera más deliberada. Cuanto más nos alejemos de las industrias que ya están altamente reguladas, como el comercio minorista, más rápida será la adopción de la IA generativa", observó.

Avances en soluciones de IA en la nube y en vídeo

Muchas empresas han seguido ofreciendo soluciones de centros de contacto locales y basados ​​en la nube que satisfacen las preferencias de los clientes. Sin embargo, mantener ambas soluciones activas genera una pérdida de costos de tecnología para los proveedores. Por lo tanto, es mejor optar por una en lugar de por la otra.

La tercera predicción de Fisher fue que “en 2024, más empresas abandonarán sus soluciones locales o aumentarán el precio significativamente para hacer que una solución local sea comercialmente inviable para los clientes, lo que esencialmente obligará a los clientes a adoptar la nube y a innovar”.

La industria de seguros utiliza comunicaciones basadas en video de manera única para tareas como la firma colaborativa de documentos o la visualización de daños a un vehículo causados ​​por un accidente. La mayoría de las industrias han sido lentas en adoptar el video como canal de servicio al cliente.

“Esto cambiará en 2024. Esperamos que el video se implemente de manera más amplia como canal de servicio al cliente en todas las industrias, especialmente para las empresas que venden un producto físico que se beneficia de una demostración y explicación”, señaló Fisher como su cuarta predicción de apalancamiento.

Los casos de uso específicos ayudarán a impulsar la demanda de esta función. El cambio en las preferencias de los consumidores, liderado por la comodidad y familiaridad de la Generación Z con el contenido basado en video, también puede ayudar, compartió.

Precisión en el manejo de conjuntos masivos de datos de IA

Devlin, de MessageGear, cree que es vital que a medida que las marcas comiencen a aprovechar la IA, en particular la IA generativa, establezcan límites y desarrollen procedimientos operativos estándar y pautas para que sus equipos los sigan.

Será un proceso de aprendizaje. Las empresas deben darse cuenta de que la inteligencia artificial no es una solución única para todos.

“Espero que la tecnología de IA mejore a medida que la utilicemos más en forma práctica”, advirtió, y agregó: “Debido a que la IA es una tecnología tan nueva, las marcas aún están tratando de averiguar cómo gestionarla y asegurarse de usarla de manera responsable y en todo su potencial”.

Una encuesta realizada recientemente por MessageGears a especialistas en marketing de marcas empresariales mostró que los desafíos más importantes que enfrentan las marcas al implementar soluciones de IA son la experiencia limitada, la capacitación del personal y la complejidad de la integración.

“El modelado de IA es tan bueno como los datos que se introducen en él. Por el contrario, la IA puede ser una herramienta poderosa que ayude a las marcas a mejorar las conversiones y el retorno de la inversión, ahorrar tiempo, reducir el tiempo de obtención de valor y mejorar las pruebas y el aprendizaje”, dijo Devlin a TechNewsWorld.

Integración de la percepción humana con la tecnología de inteligencia artificial

Shahid Ahmed, vicepresidente ejecutivo del grupo de nuevos emprendimientos e innovación en la firma de consultoría digital NTT Data, reveló que el Informe Global sobre Experiencia del Cliente 2023 de su empresa encontró que la mayoría de las interacciones de CX aún requieren alguna forma de intervención humana.

Según este informe, los ejecutivos coinciden en que esta seguirá siendo una parte fundamental de la experiencia del cliente. A pesar de que el 80 % de las organizaciones planean incorporar IA a la experiencia del cliente en los próximos 12 meses, el elemento humano será fundamental para su éxito.

“A medida que las empresas centren su atención en cómo la automatización puede complementar y mejorar las capacidades humanas, pondrán mayor énfasis en cerrar la creciente escasez de habilidades que desafiará las aspiraciones de IA”, dijo Ahmed a TechNewsWorld.

Advirtió que los fundamentos de la IA y el análisis de big data se convertirán en habilidades básicas para la mayoría de los trabajos en todas las industrias, y las nuevas contrataciones no serán el único camino.

“La investigación de NTT Data reveló que los líderes empresariales tienen más probabilidades de haber obtenido una rentabilidad de más del 25 % en los últimos tres años gracias a las inversiones en iniciativas de reciclaje y mejora de las habilidades. Esta tendencia continuará en 2024, con más experiencias de enseñanza seleccionadas para ayudar a cerrar las brechas de habilidades y satisfacer las necesidades de las organizaciones”, aconsejó.

Los riesgos de implementar la IA por cuenta propia

La mejor estrategia para aprovechar la IA podría ser una combinación de nube administrada. La IA está en todas partes hoy en día. Quienes la adopten deberían reflexionar sobre qué cifras reflejan este crecimiento explosivo.

Un informe del proveedor de seguridad en la nube Wiz muestra una conexión clave entre el uso de servicios de IA a través de una plataforma de nube administrada. Su análisis de datos agregados relacionados con una gran muestra de organizaciones proporciona una descripción general completa de cómo se utilizan la IA generativa y el aprendizaje automático en la nube y sus implicaciones para las organizaciones.

Según esa investigación, la IA está ganando terreno rápidamente en los entornos de la nube. Más del 70 % de las organizaciones ahora utilizan servicios de IA administrados. En ese porcentaje, la adopción de tecnología de IA rivaliza con la popularidad de los servicios de Kubernetes administrados, que Wiz ve en más del 80 % de las organizaciones.

Otro punto de vista digno de mención es que muchas organizaciones experimentan con IA pero no van más allá de ese paso.

Solo el 10 % son usuarios avanzados que implementaron 50 o más instancias en sus entornos. Si bien la adopción de IA en la nube está en aumento, muchas organizaciones (32 %) aún parecen estar en la fase de experimentación con estas herramientas, implementando menos de 10 instancias de servicios de IA en sus entornos de nube, según el informe.

Mejorar la inteligencia artificial con análisis predictivos

Para la mayoría de las personas, 2023 fue el año en que la IA se convirtió en el centro de atención y los usuarios se preguntaron cómo aprovecharla al máximo, observó Devlin de MessageGear. Ahora, si aún no han comenzado a usar la IA con regularidad, la mayoría de las marcas sienten, como mínimo, curiosidad por ella.

“Quieren probar y ver cómo puede ayudarlos y están listos para explorar. A medida que las marcas se sientan más cómodas con la idea de la IA, creo que veremos que ciertos roles se vuelven más complejos mientras que otros se vuelven más eficientes utilizando herramientas de IA”, señaló.

La IA generativa se vuelve especialmente poderosa cuando se combina con los conocimientos de la IA predictiva. No solo sabe cuándo y dónde quiere recibir noticias de un cliente, sino que también sabe la probabilidad de que realice una compra y qué lenguaje e imágenes probablemente lo incitarán a actuar.

“Es una combinación que las marcas apenas están empezando a aprovechar y tiene un potencial casi infinito”, concluyó.