Evita estas 3 deficiencias de la IA generativa y conoce lo que debes hacer en su lugar, según los líderes de TI

En el año transcurrido desde que se generalizó la IA generativa, el mundo ha cambiado enormemente. En febrero, ChatGPT estableció el récord de mayor crecimiento de usuarios. La IA generativa, que antes era una novedad, ahora forma parte de la base de diferentes tecnologías. Incluso más allá de la tecnología, la IA generativa se está imponiendo en las finanzas, la industria farmacéutica y el arte.

Con la IA generativa, existe una fuerte sensación de territorio inexplorado en cuanto a su uso. Es una era realmente emocionante (y confusa) ya que tecnologías y procesos, que antes considerábamos evidentes, están cambiando ante nuestros ojos.

Los líderes de TI buscan formas de incorporar la IA generativa a sus propios productos. Mientras que algunas aplicaciones son obvias, como los chatbots de atención al cliente, otros casos de uso son más creativos o abstractos. En el informe de Zendesk para líderes de TI de 2023, descubrimos que el 80 por ciento de los líderes de TI planea aumentar los presupuestos para dar cabida a la IA generativa durante el próximo año, y el 83 por ciento está de acuerdo en que la IA generativa “desbloqueará grandes eficiencias operativas en los próximos dos años”.

En 2023, estas marcas abrazaron las posibilidades de la IA generativa

Las empresas han tenido un año para experimentar con la IA generativa, y muchas de ellas han encontrado formas de simplificar el recorrido del cliente y personalizarlo. Con todo este entusiasmo, puede parecer que las empresas que no invierten en algún tipo de experiencia impulsada por IA se están quedando atrás. Pero a medida que las marcas innovan, existe una fuerte sensación de que casi todo es posible.

• TripAdvisor lanzó Trips, un generador de itinerarios impulsado por IA, para ayudar a los viajeros a obtener recomendaciones personalizadas al instante.
• Wendy’s puso a prueba controles de voz con IA en algunos sitios de atención desde el auto para automatizar y simplificar el proceso de pedido.
• Google está haciendo pruebas virtuales para seleccionar marcas en su motor de búsqueda, lo que permite a los compradores visualizar cómo le queda la ropa a una variedad de modelos con diferentes tipos de cuerpo y tonos de piel.
• Etcembly, una empresa de biotecnología, utilizó un gran modelo lingüístico (LLM) de creación propia para elaborar un fármaco de inmunoterapia.
• El DJ de Spotify ofrece recomendaciones musicales intercaladas con una voz realista generada por IA para ofrecer una experiencia de escucha personalizada.

Aunque algunas marcas pueden aprovechar los datos para crear experiencias o productos personalizados y aumentados por la IA, muchas empresas se van quedando atrás. En un estudio de caso sobre una empresa que se vio “sorprendida” por la rápida propagación de la IA generativa, Wired informó que se debió a que “los consumidores [están adoptando] herramientas experimentales pero capaces como ChatGPT”, lo que provocó que la empresa experimentara una cantidad de bajas sin precedentes en muy poco tiempo.

No es la única. La IA generativa es una fuerza disruptiva, desde la tecnología hasta el arte, y las empresas deben prepararse para su impacto.

3 deficiencias que se deben evitar en la carrera espacial de la IA generativa, y qué buscar en su lugar

En el informe de Zendesk de 2023 titulado “Los líderes de TI afrontan nuevos desafíos con seguridad, IA y CX”, identificamos tres deficiencias comunes que los líderes de TI deben evitar para seguir siendo competitivos en un panorama de rápido cambio.

1. Falta de dirección y priorización

Más de la mitad de los líderes de TI encuestados en el informe expresó su preocupación por la rapidez con la que está cambiando el panorama de la IA, lo que afecta su capacidad para seguir el ritmo de la competencia.

Un director de tecnología digital y de la información de una empresa manifestó: “Me interesa aplicar la tecnología, pero no estoy seguro de cómo utilizar la IA generativa en mi sector”.

Aunque la velocidad del cambio es abrumadora, lo cierto es que la mayoría de los líderes de TI ven el potencial de la IA generativa en la CX: El 83 por ciento de los líderes encuestados cree que el uso de IA generativa en todo el recorrido del cliente será más importante durante el próximo año.

Más información: Así es como los equipos de atención al cliente utilizan realmente la IA

2. Mala calidad de los datos y pilas de tecnología poco preparadas

Los líderes de TI están preocupados por la calidad de sus datos, ya que el 60 por ciento de los encuestados afirma que su organización tiene dificultades para recopilar y etiquetar suficientes datos de alta calidad para entrenar eficazmente los modelos de IA para la automatización. Poco menos de la mitad de los encuestados afirma preocuparles la implementación de la IA generativa en su pila de tecnología.

Si bien algunas marcas destacadas pueden aprovechar sus propios datos para crear experiencias personalizadas para los clientes, la realidad para la mayoría de las empresas es que hacerlo puede suponer un riesgo para la privacidad o la seguridad. Al asociarse con proveedores de confianza, las empresas pueden implementar la IA generativa en sus aplicaciones de atención al cliente sin arriesgarse a violar la privacidad de los datos.

Lee el informe: Equilibrar la privacidad de los datos y la personalización en la experiencia del cliente

3. Falta de habilidades en los equipos de TI

Un sentimiento frecuente encontrado en el informe es que algunos equipos de TI no se sienten preparados para la oleada de la IA generativa debido a la falta de habilidades en sus equipos.

“No somos una empresa grande”, afirma un director de TI. “No dispongo de recursos en el personal con conocimientos científicos de datos. Queremos saber cómo podemos escalar con el personal que tenemos”.

El 57 por ciento de los líderes de TI señala la falta de habilidades relacionadas con las tecnologías de IA emergentes, por lo que las empresas con ventaja sobre la competencia están trabajando con socios estratégicos de confianza para aprovechar el potencial de la IA generativa en sus campos.

Aunque la IA generativa suele requerir largos periodos de preparación, muchas de las soluciones que la utilizan pueden estar listas para funcionar desde el primer momento. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar bots de IA generativa entrenados en el material de la base de conocimientos existente para desviar las conversaciones de los clientes de los agentes de soporte.

Más información: Las capacidades y limitaciones de ChatGPT para la atención al cliente

La IA al servicio de la atención al cliente

Hoy en día, el mercado está inundado de productos y promesas de IA. Pero hay algunos procesos que es mejor dejárselos a los expertos. La IA de Zendesk se basa en miles de millones de interacciones reales de atención al cliente, con aplicaciones tangibles para mejorar la experiencia del cliente justo delante de él y entre bastidores, detrás del telón.

Para obtener más información sobre la IA generativa en la atención al cliente, consulta todo lo que ofrecemos aquí.