La Inteligencia Artificial y la experiencia del usuario: ¿Qué hacer y qué no hacer?

Con la reciente aparición en escena del Chat GPT, se alcanzó el punto más alto del “ciclo de la exageración” (hype cycle) de la Inteligencia Artificial Generativa. Como consecuencia de estas altas expectativas, la mayoría de las empresas buscan implementar esta tecnología de la noche a la mañana, todos parecen ser expertos en Inteligencia Artificial (IA).

Este último ciclo de exageración ha dejado como herencia más de 70% de proyectos fallidos (cifra muy conservadora para el entorno mexicano y latinoamericano). En los próximos meses y años seremos testigos del doloroso tránsito por el “valle de la desilusión” que experimentarán muchas organizaciones por haberse dejado llevar por las expectativas de una tecnología innovadora que se ha adoptado de manera prematura sin una estrategia clara y sin una planeación adecuada.

En gran parte, este fracaso tiene que ver con un factor crítico para los negocios que quieren competir en un mercado digital y globalizado: el diseño y gestión de la Experiencia del Usuario (UX). Para lograr una UX competitiva, es muy importante alinear la estrategia del negocio a todos y cada uno de los procesos de generación de valor, tanto internos como externos.

Es fundamental poner al “cliente al centro”, un concepto muy mencionado en todas las visiones y misiones de empresas, pero muy pobremente incorporado en la estrategia, estructura y cultura organizacional. En gran parte esta falla de implementación se origina por un incipiente sistema de inteligencia de negocio el cual se enfoca solamente en la información de las aplicaciones transaccionales y, que rara vez, logra conectar con el cliente.

Los tomadores de decisiones no tienen conocimiento de lo que está pasando en todo el ecosistema de valor: en sus tableros se reflejan las ventas, ingresos, gastos y utilidades, pero no se puede visualizar ni analizar la experiencia real del cliente.

En el último año, se han generado experiencias muy negativas en algunas empresas de servicios que hicieron una mala implementación de herramientas de IA. Si bien los chatbots son una buena opción para la mayoría de los negocios, no son la solución completa a los problemas de servicio al cliente. Estas empresas aceleraron el proceso de implementación de las herramientas, despidieron a las personas que estaban capacitadas en dar soporte a los clientes y, de un día para otro, la calidad en el servicio percibida por el cliente se deterioró. ¿Por qué sucedió esto? Precisamente porque estos negocios hicieron lo que no se debe hacer (Don’ts): pensar que una herramienta genérica de IA por sí misma resolverá los problemas en los procesos de servicio y soporte al cliente.

Estas decisiones equivocadas las impulsan “expertos” en IA que tienden a simplificar la tecnología, ignorando y obviando importantes pasos, desde un buen análisis de la situación y herramientas, hasta la alineación estratégica de los procesos y colaboradores involucrados.

El resultado es predecible: un camino tortuoso por el valle de la desilusión. Una implementación a medias no solo no agrega valor a los procesos de servicio al cliente, sino que afecta de manera importante la calidad en el servicio. Esto se debe a que los clientes ya estaban acostumbrados a una velocidad y calidad de respuesta, y sin motivo aparente, la experiencia se torna más lenta e ineficaz, causándoles molestia.

Cuando esta experiencia se hace masiva, la organización se ve obligada a resolver los nuevos problemas. Otro de los efectos negativos de la carencia de metodología es omitir información estadística de los departamentos de servicio y soporte, las principales incidencias, causa raíz de los problemas e indicadores de la experiencia del cliente. Lo más crítico es que no se cuenta con una base de conocimiento que realmente sirva como fundamento de la Inteligencia Artificial que mejorará el desempeño de la organización. Recolectar, limpiar y analizar estos datos es fundamental para un buen funcionamiento de cualquier inteligencia artificial.

Ante este escenario de fracasos, la pregunta obligada es: ¿Qué se debe hacer entonces? (Do’s). Antes de tomar decisiones al respecto, recolectar datos y analizar los siguientes elementos:

1. ¿Cómo se alinea esta tecnología con la estrategia del negocio? Es importante entender cabalmente cómo la tecnología agrega valor al cliente para convertirla en una ventaja competitiva. El error más básico es pensar que un chatbot genérico implementado en poco tiempo será inalcanzable por la competencia. Si fuera tan fácil incorporar la herramienta, lo más seguro es que se volverá un commodity y no una ventaja competitiva. La pregunta estratégica es cómo incorporar tecnología de IA que realmente se convierta en valor al cliente y una ventaja para competir en el mercado.
2. ¿Cómo diseñar una experiencia al cliente superior a la de la competencia? Es muy importante que la organización cuente con expertos y con metodologías para el diseño y gestión de experiencias. Para entender qué es lo que el cliente espera y cómo está viviendo la relación con el negocio, es muy útil aplicar los “user persona” y “customer journey maps”. Si se aplican adecuadamente las metodologías de UX, los tomadores de decisión pueden tener claridad sobre el valor real de iniciativas tecnológicas como la IA.
3. ¿Cómo diseñar e implementar un sistema de gestión adecuado para la transformación del negocio? Para lograr la evolución de la empresa es muy importante diseñar las estructuras y desarrollar la cultura adecuada. Un adecuado sistema de gestión permite entender el tipo de estructura necesaria para afrontar los nuevos retos, habilita el empoderamiento de los colaboradores y agiliza los procesos de toma de decisión. Por otro lado, hace posible la gestión del cambio a través de un sistema adecuado de incentivos para lograr el engagement de los colaboradores.

En conclusión, para mejorar la experiencia del cliente mediante IA se debe primero pensar en cómo diseñar y gestionar una experiencia memorable para el cliente y posteriormente cómo la IA crea una ventaja competitiva alineada al cliente y al negocio. Lamentablemente, muchas empresas se van por el atajo aparente y se centran en las soluciones tecnológicas esperando que resuelvan los problemas de la noche a la mañana: es el camino corto al valle de la desilusión.

Los autores son profesor de Inteligencia de Negocios de EGADE Business School (Gilberto Olavarrieta Treviño) y profesor de cátedra de EGADE Business School (Carlos Rodríguez Maillard).

Artículo publicado originalmente en El Economista.