Más del 70% de las empresas recurre a la IA conversacional

Satisfacen así las demandas de comunicación. Así lo concluye un nuevo estudio de Accenture, según el cual, mientras las interacciones de este tipo representaban un 15% en 2018, el próximo año llegarán al 70%.

Las conversaciones pueden tener un valor enorme. Esto es cierto en la vida personal, pero también en los negocios. Las conversaciones permiten a una marca expresar propósito, aprender sobre los clientes y fortalecer las relaciones. ¿Cómo combinar las personas y la tecnología para permitir conversaciones que aporten un valor empresarial real?

Estamos pasando a un mundo en el que los clientes esperan relacionarse con las marcas en cualquier momento, a través de múltiples dispositivos, canales y puntos de contacto. Los clientes también esperan que las interacciones estén en sintonía con sus preferencias personales y sus horarios. Estas expectativas se reflejan en todas las categorías de productos y servicios.

Todo este cambio está empujando a las empresas a replantearse cómo se comunican con las personas y organizar el negocio en torno a la entrega de experiencias excepcionales. Cada vez que los clientes interactúan con su marca, traen un propósito, un problema o una necesidad.

También vienen con expectativas sobre la rapidez o facilidad con la que se obtendrá ese resultado. ¿Cómo pueden las empresas ofrecer experiencias que respondan a las nuevas necesidades de los clientes, a menudo insatisfechas y que cambian con frecuencia? Más del 70% de las empresas argentinas dice que actualmente está cambiando su estrategia para “conquistar” el nuevo consumidor que surgió en el contexto de la pandemia y muchas organizaciones están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) conversacional para satisfacer las demandas de comunicación.

La adopción de chatbots e interfaces conversacionales está alcanzando una escala sin precedentes a nivel mundial. En el caso de las empresas argentinas, la IA se encuentra entre las tecnologías que más esperan escalar este año, es decir, aplicar a través de todo el negocio. De esa forma, para el próximo año, 70% de las interacciones con los consumidores a nivel global contará con tecnologías emergentes, mientras en 2018 esa cifra alcanzaba sólo un 15%. Además, hacia el 2025, el mercado de la IA conversacional alcanzará los $13.900 millones a nivel mundial.

Sin embargo, las actuales soluciones de IA conversacional a menudo se quedan cortas a la hora de satisfacer las expectativas de los clientes. En un estudio realizado por Accenture, un tercio de los clientes que comenzaron en el chat (ya sea en vivo o con agentes virtuales basados en IA) necesitaron o quisieron ir a otro lugar para completar su consulta o transacción.

Además, de los clientes que utilizaron exclusivamente el chat en línea, menos de la mitad (48%) dijo que querría volver a utilizarlo. Estas experiencias han hecho que muchas personas desconfíen de los chatbots para todo lo que no sea tareas básicas. En el mejor de los casos, la IA conversacional de baja calidad representa oportunidades perdidas. En el peor de los casos, puede exponer a las empresas a daños reputacionales. Esto se debe a que algunas organizaciones se han centrado en replicar la interacción humana de forma limitada. Aprovechan la IA conversacional en forma de asistentes de chat básicos, por ejemplo, en lugar de utilizar la IA para la conversación de formas más sutiles y ricas.

Juan Pablo Rodríguez Varela, Líder de Applied Intelligence de Accenture Argentina, explicó que “gran parte de las empresas están recién comprendiendo la complejidad de la conversación y los diversos mecanismos que intervienen incluso en las interacciones más básicas y los puntos de tensión que este tipo de tecnología puede crear. Ahora estamos en una etapa en la que la IA ha avanzado y puede ofrecer mucho más que una mayor eficiencia. Puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia del cliente e impulsar el crecimiento mediante la creación de conversaciones sumamente exitosas”.

El experto agregó que “para empezar, debemos distinguir entre la IA que imita la conversación humana y la que la mejora y aumenta. Mientras que hay un momento, un lugar y un caso de uso para las interfaces conversacionales básicas, hay formas menos obvias y quizás más poderosas de aprovechar la tecnología al servicio de la conversación. Identificarlas significa comprender las distintas características de los diferentes tipos de IA, y cómo cada uno se puede aprovechar para aumentar la comunicación, superar las limitaciones humanas y satisfacer las necesidades de los clientes”.

Fundamentalmente, las máquinas pueden hacer cosas que los humanos no pueden. Siempre activos y nunca cansados, los sistemas de IA ofrecen muchas ventajas sobre la interacción. Para aprovechar todo el potencial y el valor de la IA para una conversación eficaz, se deben potenciar las capacidades no humanas de la IA. La disponibilidad, la posibilidad de interactuar con los sistemas de IA a cualquier hora del día o de la noche. Los aspectos “siempre activos” de estos sistemas tienen claras ventajas para el negocio, sobre todo cuando se trata de la atención al servicio al cliente. Otra ventaja es la asincronía, en la que una conversación se prolonga durante muchos días. Las máquinas son mucho mejores en conversaciones de este tipo, ya que pueden conservar el contexto y el estado de la conversación.

Así también, cuando se trata de rapidez, eficiencia y en las relaciones con los clientes, hay ventajas claras de la conversación máquina-humano. Una IA bien entrenada debería ser capaz de responder a una pregunta infrecuente y compleja con la misma facilidad que a una sencilla. Además, no debería necesitar una preparación extensa cuando se lanza un nuevo producto o servicio. Los altos niveles de consistencia y estandarización son características clave. Los asistentes conversacionales con IA no se limitan a información básica que necesitan los clientes, sino que también alimentan a los agentes humanos con datos y análisis inteligentes para ofrecer mejores resultados sin que los clientes se den cuenta.

La objetividad es otra característica. Las máquinas tienen una ausencia de emoción y juicio moral que proporciona una clara ventaja en algunas situaciones. En los escenarios donde el tema es sensible, las interacciones con la IA pueden permitir un grado de anonimato que algunos clientes agradecen. Esta inherente falta de juicio también hace que la IA sea un buen candidato para cobrar deudas.

Los deudores pueden preferir interactuar con los bots por varias razones, entre ellas la neutralización de situaciones tensas. Mediante el uso de máquinas, podemos ofrecer un enfoque más empático que los clientes pueden experimentar con las llamadas de alta presión de los agentes humanos.

El cumplimiento de regulaciones y la detección del fraude son preocupaciones fundamentales para las instituciones financieras. La actividad fraudulenta, así como las multas por incumplimiento, pueden costar millones a las empresas. Sin embargo, puede ser difícil para los humanos garantizar el cumplimiento en sistemas complejos y a través de grandes volúmenes de transacciones. Aquí es donde la IA tiene una ventaja: puede apoyar el cumplimiento detectando patrones y anomalías en vastas franjas de datos.

La IA sofisticada es capaz también de captar las emociones a través del reconocimiento facial, el tono de voz y otras métricas fisiológicas. Entender el contexto o el estado de ánimo de un cliente es enormemente importante para determinar la forma correcta de interactuar con él.

Un chatbot que interactúa con millones de clientes podría tener mucho más impacto en la percepción de una marca que una conversación con el director general de la empresa. En otras palabras, la IA conversacional potencia momentos “decisivos” que no deberían diseñarse e implementarse únicamente con un enfoque tecnológico. La IA conversacional exige un enfoque mucho más matizado, que incluye una un lente multifacético para identificar qué aplicaciones son necesarias, incorporando el toque humano y navegando por una creciente lista de desafíos de seguridad, éticas y morales.

Rodríguez Varela concluyó que “para una implementación exitosa, hay ciertos elementos clave a tomar en cuenta: primero, escalar las conversaciones. En segundo lugar, comprender la complejidad de conversaciones con los clientes existentes en una organización, ya que abordan diferentes necesidades, abarcan múltiples canales e implican a diferentes personas. Esta base es necesaria para informar los diseños del futuro. Así también, las expectativas de los clientes y las demandas del negocio son fluidas: la inversión en capacidades de experimentación es clave para el éxito continuo. Dada la escala de las conversaciones con los clientes en toda la empresa, es fundamental aprovechar un modelo operativo humano + máquina para diseñar conversaciones a escala a través de las necesidades, las posibilidades y los canales”.

 

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