Globant (NYSE: GLOB), compañía nativa digital afirmó que la
inteligencia artificial promete cambiar sustancialmente la manera en la que las
empresas ofrecen servicios a sus clientes. Esa promesa incluye una mayor
personalización, servicios a medida y una amplia capacidad predictiva, lo que
está llevando a los ejecutivos a aumentar drásticamente su inversión en este
conjunto de tecnologías. De hecho, los analistas de mercado predicen que el
mercado de software basado en IA valdrá unos 37.000 millones de dólares en
2025. Otras proyecciones indican que las ganancias de los sectores de
servicios, software y hardware basado en IA tendrán un crecimiento interanual
de 16,4 % en 2021.
Sin embargo, en Globant creemos que invertir únicamente en habilidades
y capacidades en relación con la IA ya no es suficiente. Las expectativas de
los clientes han aumentado de tal manera que ahora las personas esperan lo que
llamamos «IA centrada en las personas». Durante mucho tiempo, las
organizaciones se han enfocado en usar la tecnología para crear productos y
servicios más eficientes, automatizando los procesos tanto como fuera posible
con el objetivo de ofrecer servicios rápidos y eficaces. Sin embargo, en
ocasiones se ha ignorado el factor humano.
Las experiencias basadas en IA centrada en las personas están cobrando
mayor importancia como consecuencia de dos elementos opuestos:
Estudios demuestran que las personas tratan y responden a la tecnología
como si estuvieran interactuando con otro ser humano. Esto se basa en la teoría
conocida como «media equation», según la cual, por ejemplo, las personas
describen a los robots a través de cualidades que se le suelen atribuir a los
seres humanos, o incluso les responden de manera educada a los ordenadores. Las
personas quieren que la tecnología les sea útil, y cuando lo es, rápidamente se
vuelve una parte integral de su vida cotidiana.
Sin embargo, el 59 % de los consumidores siente que las empresas han
perdido el factor humano en la experiencia del cliente. Esto en general se debe
a un uso deficiente o ineficaz de la tecnología. Por ejemplo, si bien la
tecnología de reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje hoy está muy
avanzada, todos hemos tenido experiencias frustrantes al interactuar con un
chatbot, asistente virtual o sistema de recomendación de voz. Al no diseñar un
flujo conversacional similar a la interacción entre dos personas, manejando
adecuadamente los posibles errores de interpretación y entendimiento, se pierde
el factor humano y la experiencia se empobrece. Eso pasa con muchos sistemas
basados en IA.
El aumento en las experiencias potenciadas por la IA centrada en las
personas implica la necesidad de aprender a combinar diferentes elementos y
tecnologías. Por ejemplo, los rápidos avances alcanzados en el área del
procesamiento del lenguaje natural (PLN) hacen posible que les podamos brindar
a las personas respuestas altamente personalizadas en tiempo real cuando interactúan
con un bot u otra interfaz conversacional.
La IA centrada en los humanos implica abandonar el uso de las
aplicaciones estandarizadas a las que tanto nos hemos acostumbrado. La
aplicación de un banco es la misma para ti, para tus padres jubilados y para
los adolescentes, a pesar de que cada uno tenga necesidades y objetivos
financieros diferentes. De igual manera, al ser utilizada por los diferentes
sectores demográficos, las aplicaciones de las tiendas minoristas en general
resultan poco atractivas para los clientes. Sin embargo, mediante el uso de la
IA podemos personalizar las interfaces del usuario de estas aplicaciones
dependiendo de las características del cliente o del uso que le dará a la
aplicación.
Además, la IA centrada en el ser humano implica comprender lo que
conocemos como la «caja negra» de la IA, es decir, aquello que ocurre tras
bastidores y la manera en la que el algoritmo toma decisiones. Si queremos
confiar a los sistemas basados en IA la toma de decisiones cada vez más complejas
y vitales, es esencial que todos los grupos de interés comprendan muy bien de
qué manera funciona el sistema. Esto será importante para todos, desde los
ejecutivos de las empresas que utilicen los datos para tomar decisiones
estratégicas, hasta los reguladores que necesitarán entender los datos para
confiar en los resultados. Existen abordajes como LIME («local interpretable
model-agnostic explanations») que te brindan mecanismos para comprender mejor
tus modelos de machine learning.
No cabe duda, que las experiencias basadas en IA centrada en las
personas serán fundamentales para construir un vínculo emocional entre las
marcas y sus clientes. También jugarán un rol clave en la adopción más amplia
de productos y servicios potenciados por la IA. Alcanzar esto implica mantener
a las personas en el juego, enfocándonos en crear un “customer journey” que
genere una conexión íntima entre las personas y la IA.
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