Atraer consumidores en un mundo de IA Generativa

La Inteligencia Artificial Generativa y los grandes modelos lingüísticos (LLM) han marcado el comienzo de una nueva era en la captación y retención de clientes, según el estudio “Engaging Consumers in a Generative AI World” de Boston Consulting Group.

Dependiendo del caso, existen dos enfoques de acción: ceder el control de la interfaz a asistentes virtuales mediante API (Interfaz de Programación de Aplicaciones, por sus siglas en inglés) y complementos -como Chat GPT-, o mantener el control con modelos de IA personalizados en las propias plataformas. Investigar y elegir adecuadamente serán las claves para la implementación de la tecnología en el momento crucial.

Los proveedores de LLM están adoptando una estrategia de plataforma que permite a las empresas interactuar con los clientes a través de asistentes virtuales impulsados por sus propios modelos de lenguaje. Dichos asistentes podrían evolucionar para convertirse en el principal portal de acceso a Internet, similar a la aplicación china WeChat.

“En el futuro, los asistentes virtuales podrían ofrecer una experiencia más conversacional y automatizada para los usuarios, permitiéndoles buscar servicios y realizar tareas de manera eficiente.”, comenta Cristian Carafí socio de Boston Consulting Group. “El asistente tomaría decisiones sobre las opciones presentadas al cliente y de esta manera, podría actuar como un ‘agente de confianza’, llevando a cabo el proceso completo, desde la búsqueda hasta la transacción final, sin que el usuario tenga que analizar múltiples opciones por sí mismo. Este cambio tendría un impacto significativo en las estrategias de optimización en motores de búsqueda y en la interacción con los clientes”, agrega.

¿Qué se debe considerar al contratar herramientas de IA y LLM de terceros?

La integración de un asistente virtual de terceros es una opción rápida y sencilla para llegar a nuevos clientes en la era de la IA generativa. El uso de plataformas para ofrecer servicios ha demostrado ser eficaz para interactuar con una amplia base de clientes, quienes valoran la accesibilidad y variedad de servicios en un solo lugar. Aunque aún se debe desarrollar completamente la IA conversacional para alcanzar el nivel de plataformas ya establecidas, su novedad impulsa la participación de los clientes y acelera los factores clave para el éxito de la plataforma: escala, aprendizaje y red.

Sin embargo, las empresas enfrentan ciertos riesgos al contratar estas herramientas externas. Aunque estos riesgos pueden mitigarse con tecnología y contratos, la intermediación comercial podría reducir los puntos de venta únicos de las empresas y estandarizar servicios, afectando el reconocimiento de la marca y las ofertas premium. Además, depender en exceso de un canal de ventas de terceros puede llevar a perder conexiones directas con clientes y datos críticos de interacción, afectando la lealtad a la marca y las relaciones con los clientes.

Un segundo enfoque: la personalización con herramientas propias

Los modelos especializados diseñados internamente pueden ser más eficientes y personalizables, especialmente para empresas con datos valiosos y específicos que pueden aprovechar su ventaja competitiva creando experiencias para el cliente impulsadas por LLM y la IA generativa. Agregar análisis a los datos puede aumentar aún más el valor del modelo; por ejemplo, Bloomberg GPT superó a modelos generales en tareas financieras específicas como la evaluación de riesgos.

El control interno brinda a las empresas la flexibilidad para ofrecer funcionalidades y experiencias únicas, sin depender de otras compañías. Mantener acceso directo a los clientes permite una comprensión más profunda de estos, así como también el desarrollo de relaciones sólidas y mutuamente beneficiosas. Además, fomenta la confianza del cliente al brindar seguridad y promover la marca, especialmente en interacciones sensibles como las bancarias.

Aunque se requiere de una inversión costosa para desarrollar capacidades internas, las empresas no necesitan comenzar desde cero, sino que pueden ajustar modelos de código abierto o incorporar modelos de terceros. Los líderes también deben considerar riesgos estratégicos menos obvios, como mantener capacidades internas de clase mundial y la escasez de talento en ciencia de datos.

¿Qué considerar al momento de elegir una estrategia?

Las empresas pueden optar por la venta directa al consumidor o utilizar una solución de LLM de terceros. Balancear las ventajas y riesgos de ambas opciones es complejo y dependerá de las capacidades y objetivos de las compañías.

Por un lado, a las empresas con presupuestos más pequeños o nichos de mercado les puede resultar más eficaz y favorable aprovechar las plataformas y plug-ins de terceros, para acceder rápidamente a una audiencia más amplia. Esto permite que la relación con sus respectivos clientes sea económicamente más viable. No obstante, estas compañías deberán estar atentas al progreso de las plataformas y evitar la dependencia, ya que puede conllevar a riesgos inherentes, como la mercantilización, dado que los asistentes virtuales se enfocan primordialmente en los servicios y se llevan comisiones por ventas.

Por su parte, aquellas que cuenten con la capacidad de desarrollar sus propias herramientas, tendrán una mayor personalización y adaptación a las necesidades y objetivos de la marca, aunque requerirá una alta inversión y un largo proceso de adopción y ajustes hasta conseguir el producto final que sea de utilidad para la empresa.

La base de clientes, la calidad de los datos, el talento y la capacidad informática al tomar decisiones de implementación serán factores a tener en cuenta para la elección de una estrategia. Los proveedores de LLM compiten por atraer a los usuarios y aún no está claro quién dominará el mercado. Para proteger su posición, las empresas deben buscar integraciones portátiles y acuerdos ventajosos de reparto de ingresos y protección de datos y propiedad intelectual.

En conclusión, en el mundo de la IA generativa, los ejecutivos deben tomar decisiones rápidas para definir su estrategia de participación. El compromiso temprano con proveedores de LLM brinda ventajas competitivas a las empresas tradicionales, permitiéndoles establecer condiciones contractuales favorables y tener influencia en la dirección tecnológica. Aunque los modelos de código abierto actuales son buenos, las investigaciones privadas podrían dejarlos atrás en el futuro. Aquellas empresas que deseen un enfoque directo al consumidor no pueden esperar a que eso ocurra o que otros ofrezcan soluciones más tentadoras. El momento actual de inflexión será determinante en el campo de la competencia futura.