Cree experiencias de cliente ganadoras con la IA generativa

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por Nicolaj Siggelkow

Resumen:

El lanzamiento de ChatGPT será recordado en la historia empresarial como un hito en el que la inteligencia artificial pasó de muchas aplicaciones limitadas a una herramienta más universal que se puede aplicar de formas muy diferentes. Si bien la tecnología todavía tiene muchos defectos (por ejemplo, alucinaciones, sesgos y falta de transparencia), está mejorando rápidamente y es muy prometedora. Por lo tanto, es un buen momento para empezar a pensar en las implicaciones competitivas que inevitablemente se derivarán de esta nueva tecnología. Muchos ejecutivos se están planteando la cuestión de cómo aprovechar esta nueva tecnología y reimaginar la experiencia digital del cliente. Para crear valor, tenemos que pensar en modelos lingüísticos extensos como solución a una necesidad insatisfecha, que requiere una comprensión precisa de los puntos débiles de las experiencias de los clientes. Desde las finanzas hasta la sanidad y desde la educación hasta los viajes, los observadores del sector esperan una explosión de innovaciones en los servicios y nuevas experiencias de usuario digitales en el horizonte.

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Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT, el chatbot desarrollado por OpenAI, ha arrasó en el mundo empresarial. Tras este éxito, Microsoft ha aumentado su inversión en OpenAI y tiene lanzó una nueva versión de su motor de búsqueda Bing que proporciona a los usuarios respuestas generadas en respuesta a las búsquedas, en lugar de proporcionarles miles de enlaces entre los que elegir. No es sorprendente que Google, como empresa dominante en el mercado de los motores de búsqueda, reaccionara rápidamente y es lanzando a Bard, su propio intento de crear un chatbot de IA que aproveche el poder de los modelos lingüísticos extensos e integrarlo en el proceso de búsqueda. (Los «modelos de lenguaje extenso» son algoritmos de aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural que pueden resumir, traducir y generar texto nuevo).

Más allá de la búsqueda, tanto Google como Microsoft ahora ponen sus chatbots a disposición a través de una API (interfaz de programación de aplicaciones, una forma de protocolo), lo que permite a los desarrolladores de software de otras firmas integrar sus sistemas con estos nuevos chatbots. Desde las finanzas hasta la sanidad y desde la educación hasta los viajes, los observadores del sector esperan una explosión de innovaciones en los servicios y nuevas experiencias de usuario digitales. Aprovechando las capacidades de los grandes modelos lingüísticos, los chatbots han desarrollado capacidades increíbles para generar respuestas parecidas a las humanas y para hablar en diferentes idiomas y estilos.

Ante estas nuevas posibilidades tecnológicas, vemos a los ejecutivos luchando con la cuestión de cómo aprovechar esta nueva tecnología y reimaginar la experiencia digital del cliente. Está claro que ChatGPT y Bard todavía tiene muchos defectos (por ejemplo, alucinaciones, sesgos y falta de transparencia), pero la tecnología mejora rápidamente y es muy prometedora. Por lo tanto, ahora es un buen momento para empezar a pensar en las implicaciones competitivas que inevitablemente se derivarán de esta nueva tecnología. Basado en nuestra investigación y en nuestro libro reciente, Estrategia conectada, ofrecemos las siguientes recomendaciones para crear una experiencia de cliente ganadora.

Recomendación 1: Céntrese en el cliente, no en la tecnología.

La primera reacción visceral ante las nuevas tecnologías suele ser centrarse en la tecnología y preguntarse: «¿Qué puede hacer esta tecnología?» Preferimos animar a los gerentes a que piensen primero en el problema del cliente que haya que resolver y, después, se pregunten: «¿En qué puede ayudar esta tecnología?» Para identificar los puntos débiles, nos resulta útil pensar en la experiencia del cliente como un recorrido por tres fases, todas ellas empezando por la letra R.

La fase inicial del viaje del cliente es la reconocimiento de una necesidad del cliente. El cliente o el proveedor de servicios (con o sin chatbot) tienen que comprobar que el cliente tiene una necesidad insatisfecha. Dada la capacidad de los modelos lingüísticos extensos para interpretar textos e integrar datos, estos modelos podrían convertirse en excelentes asistentes. Por ejemplo, un usuario podría dar permiso a un asistente de este tipo para leer de forma continua información como el historial médico, los datos de Fitbit y la documentación legal. El sistema de IA podría entonces avisar al usuario de que hay posibles necesidades al acecho, ya sea la necesidad de una visita de control médico o la necesidad de una cobertura de seguro más completa. Tenga en cuenta que el chatbot puede iniciar esas experiencias de cliente y, por lo tanto, superar las fuerzas de la inercia y la miopía que frenan al usuario en muchos aspectos de la vida. Siguiendo las prompt del chatbot, esta nueva generación de modelos lingüísticos extensos también permite a los clientes entablar una conversación con el chatbot, lo que ayuda a describir y descubrir las necesidades con más claridad que en el pasado.

En la segunda fase del recorrido del cliente, estas necesidades de los usuarios se traducen en un Solicitud. Los modelos lingüísticos extensos son muy buenos para extrapolar puntos de datos y predecir lo que el usuario querrá ver a continuación. Como resultado, el sistema puede crear una lista de ideas novedosas sobre cómo resolver una necesidad concreta de los clientes y seleccionar un conjunto de recomendaciones de productos y servicios que ayuden a satisfacer esa necesidad insatisfecha.

Por último, la empresa tiene que Responder de vuelta al cliente. Aquí se puede aprovechar la habilidad de los modelos lingüísticos extensos para escribir sin la participación humana. Por ejemplo, se pueden generar nuevos informes médicos e informar a los proveedores de atención correspondientes o incluso pedirles la disponibilidad de citas. Del mismo modo, se pueden generar o actualizar contratos y pólizas de seguro. Todo esto se puede realizar con el nivel de sofisticación adecuado (informe al paciente contra el médico) e incluso se puede ajustar para encontrar el tono adecuado para el estado de ánimo actual del usuario (ansioso, feliz, decepcionado).

Recomendación 2: Céntrese en el aprendizaje.

Las tres R que analizamos (reconocer, solicitar, responder) permiten a las empresas crear excelentes experiencias de cliente. Para transformar una serie de experiencias en una relación más profunda con el cliente, entra en juego una cuarta R: repetir. En cualquier interacción que una empresa mantenga con un cliente, debería haber nuevos conocimientos sobre el cliente para que, en la siguiente interacción, la empresa pueda reconocer, solicitar y responder aún mejor. La dimensión de repetición puede crear un poderoso ciclo de comentarios positivos: cuanto más pueda deleitar una empresa al cliente, más probabilidades hay de que la empresa pueda repetir la interacción con el cliente, lo que a su vez le da otra oportunidad de aprender sobre el cliente y le permitirá deleitar aún más al cliente en el futuro.

Los modelos lingüísticos grandes son buenos por naturaleza para aprender de experiencias anteriores. Utilizan las interacciones anteriores como comentarios y se entrenan para utilizar la información que reciben en las interacciones con un usuario en particular. Por lo tanto, su base de conocimientos con respecto a un usuario crece con cualquier interacción, básicamente codificando de forma rígida el ciclo de comentarios positivos que describimos anteriormente. Además, estos sistemas también pueden hacer inferencias de otros clientes similares, lo que acelera aún más el proceso de aprendizaje.

Recomendación 3: Utilice la tecnología para complementar sus capacidades, no para sustituirlas.

Gracias a las API de Google, Microsoft y otros, la capacidad de integrar modelos lingüísticos extensos en las experiencias de usuario digitales no se limitará a las grandes empresas de tecnología. La buena noticia es que todo el mundo, incluso una pequeña start-up de atención médica o un distrito escolar con una infraestructura tecnológica anticuada, tendrán acceso a esta tecnología. Pero, desde un punto de vista estratégico, estas también son las malas noticias. Integrar las habilidades de los grandes modelos lingüísticos se convertirá en algo en juego (es decir, todas las empresas lo harán) en lugar de ser una fuente de ventaja competitiva. En otras palabras, se puede predecir con seguridad que una empresa que utilice esta tecnología obtendrá una ventaja competitiva sobre una que no la utilice. Pero puede que esto no baste para crear una experiencia de cliente ganadora.

Para ilustrarlo, considere lo que ha sucedido con el uso compartido de patinetes y bicicletas sin muelle. Una nueva tecnología (aplicaciones móviles y GPS) permitió una experiencia de usuario futurista, en la que el cliente podía encontrar una bicicleta, autorizar su uso de forma remota, disfrutarla y dejarla donde quisiera. Este enfoque era tan atractivo que varios proveedores de movilidad decidieron ofrecer exactamente la misma experiencia de cliente. Esto era bueno para los clientes, que podían cambiar de un proveedor a otro en cuestión de segundos, pero provocó una competencia feroz y la quiebra de muchas de las empresas.

Las empresas deben recordar que la tecnología por sí sola no es una fuente de ventaja competitiva, especialmente cuando está disponible para todo el mundo. La pregunta clave es cómo una empresa puede utilizarla de una manera que sea valiosa y que mejore la disposición de sus clientes a pagar por ella, pero tampoco otras personas no puedan imitarlo fácilmente.

Para responder a esta pregunta, proponemos que se piense en las nuevas tecnologías como un complemento de las capacidades actuales de la empresa, y no como un sustituto. Gran parte del debate actual en torno a los chatbots se basa en el modelo mental según el cual la tecnología basada en la IA sustituirá al trabajo humano: los costes se reducirían y la disposición general a pagar no se vería afectada. Probablemente sea cierto, pero no deja mucho espacio para la diferenciación competitiva. Un mejor modelo mental es pensar en los chatbots como complementos, que mejoran las capacidades existentes de una empresa de formas que son exclusivas de la empresa. Para ello, hay que identificar la propuesta de valor distintiva que una empresa ofrece a sus clientes, es decir, tener un conocimiento profundo de cómo implementar las cuatro R que describimos anteriormente. Un sistema de salud que busque obtener una ventaja competitiva en relación con sus competidores mediante la conectividad y el fácil acceso a la atención se beneficiará más de los modelos lingüísticos extensos al buscar formas de fortalecer y mejorar aún más sus relaciones con los pacientes, en lugar de ofrecer la misma relación que ha mantenido en el pasado a un nivel de costes más bajo.

El lanzamiento de ChatGPT será recordado en la historia empresarial como un hito en el que la inteligencia artificial pasó de muchas aplicaciones limitadas a una herramienta más universal que se puede aplicar de formas muy diferentes. Pero una tecnología en sí misma no crea valor. Para crear valor, tenemos que pensar en modelos lingüísticos extensos como solución a una necesidad insatisfecha, que requiere una comprensión precisa de los puntos débiles de las experiencias de los clientes. Como ya hemos dicho, estos modelos pueden ayudar a abordar los puntos débiles que se producen a lo largo de un viaje y abarcan las fases de reconocer, solicitar y responder. Una vez creado el valor, las empresas se enfrentan al desafío de defender el valor de sus competidores. Como todos los actores de un sector pueden utilizar ChatGPT o sistemas similares, es importante centrarse no solo en el problema de ingeniería de solucionar las necesidades insatisfechas de los clientes, sino también abordar la cuestión estratégica de cómo puede ayudar a aprovechar las capacidades de la empresa.

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