Cada semana somos testigos de los avances extraordinarios de la Inteligencia Artificial (IA) a nivel de capacidades, pero no podemos decir lo mismo de la adopción. Las barreras que las empresas deben superar para integrar la IA no solo son culturales o tecnológicas, también se deben a procesos mal diseñados: desde dar de alta a un proveedor hasta armar un pronóstico de ventas en Excel o gestionar quejas de clientes de forma manual.
Aun así, no debería sorprendernos que la principal barrera sea cultural. Llevamos décadas con implementaciones fallidas de sistemas empresariales como los ERP o de plataformas de gestión de clientes como los CRM. Si analizamos el origen de estos intentos fallidos –imposición de sistemas, cambios constantes de tecnología, etc. —, vemos claramente que el humano no necesariamente fue involucrado de la forma correcta. La IA enfrenta retos muy similares.
Uno de los mejores casos de aplicación de IA que he conocido no destaca por su sofisticación tecnológica, sino por su diseño humano. Se trata de un agente de voz en una institución financiera. Lo relevante no fue la tecnología, sino la pregunta de negocio que la originó.
Todo empezó con un proceso que nadie quería hacer en la compañía: llamar a clientes para cobrarles. Es una tarea emocionalmente desgastante, ya que los clientes evaden las llamadas, cuelgan o incluso gritan. La actitud de los agentes encargados de esta tarea cambia durante el día y entran en un círculo vicioso de frustración que afecta a su desempeño, la experiencia del cliente y, finalmente, a la capacidad de la empresa para generar ingresos.
Era un caso ideal para integrar la IA: un proceso complejo, repetitivo, personalizado, medible y con cierta tolerancia al error (nadie quiere fallar, pero si fallamos no se acaba el mundo). Además, requería horarios inusuales (temprano por la mañana o al final del día) y, sobre todo, era una labor que el humano prefería evitar.
La visión del proyecto fue clara desde el inicio. Primero se pensó en el colaborador, luego en el cliente. Los propios agentes empezaron a dar retroalimentación y a entrenar al modelo. La comunicación fue transparente: hacemos esto para que ustedes puedan dedicarse a casos más sensibles y a labores más estratégicas, como idear acciones de prevención o diseñar y ejecutar nuevas formas de contacto y generación de valor para el cliente. Cuando haces felices a tus colaboradores, ellos hacen felices a tus clientes.
Otra razón del éxito del proyecto fue repensar el proceso antes de introducir la tecnología. El nivel de efectividad de los contactos responde a aspectos como los horarios óptimos de llamada, los canales preferidos, las frases que mejor funcionan y ofrecimientos específicos. Con machine learning, la información permitió identificar en qué puntos del journey del cliente se debería integrar la IA, llegando a la conclusión de que era en momentos iniciales y no críticos de la deuda acumulada. Solo entonces entró la IA generativa. Modelos de lenguaje y síntesis de voz se entrenaron sobre ese proceso ya optimizado, ajustándolo y luego accionando campañas y seguimientos con precisión.
Este proyecto aportó resultados medibles satisfactorios. Mostró un incremento de cobranza (sobre todo en momentos iniciales) y disminuyó el ausentismo y la rotación de personal. Pero quizá el efecto más importante fue la reacción del resto de la compañía. Cuando un área usa una solución y demuestra resultados para el negocio, otras se animan a experimentar y los casos de éxito se multiplican. Al final, siempre es un humano quien detona el cambio y lo expande en la compañía.
Este caso nos debería aportar una dosis adicional de optimismo en medio de la ansiedad que rodea a la evolución de la IA. Es un ejemplo claro de aumentar la capacidad humana. No se trata de poner a la tecnología en el asiento de conductor, ese lugar está reservado a los humanos que conocemos el negocio y el proceso. Será nuestra maravillosa mente humana la que rediseñará el mundo en el que queremos vivir, no la IA.
Artículo publicado originalmente de Forbes.
Autor
Profesor de Cátedra de EGADE Business School