IA Generativa: guía completa para los que tienen poco tiempo

En el año transcurrido desde que se generalizó la IA generativa, el mundo ha cambiado enormemente. En febrero de 2023, ChatGPT estableció el récord de mayor crecimiento de usuarios. 

Lo que antes era una novedad, ahora forma parte de la base de diferentes tecnologías, incluso en sectores como 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 incorporarla 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% de los líderes de TI planea aumentar los presupuestos para dar cabida a la IA generativa durante el próximo año, y el 83% está de acuerdo en que “desbloqueará grandes eficiencias operativas en los próximos dos años”.

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En este artículo aprenderás:

• ¿Qué es IA generativa?
• ¿Quién la creó?
• ¿Cuál es la diferencia entre IA e IA generativa?
• ¿Cómo funciona?
• ¿Quién la usa?
• 3 deficiencias que se deben evitar en la carrera espacial de la IA generativa
• ¿Cómo usar la IA generativa en el servicio al cliente?
• La IA al servicio de la atención al cliente: ejemplos de empresas que la usan
• ¿Cómo Zendesk te ayuda a brindar un servicio humano e inteligente a tus clientes?

¿Qué es IA generativa?

El concepto de inteligencia artificial generativa se refiere a una tecnología que utiliza extensas bibliotecas de información para generar cosas nuevas, como historias, imágenes, videos, música y código de software.

¿Quién creó la IA generativa?

La inteligencia artificial generativa no fue creada por una persona en particular, sino que es el resultado del trabajo y avances en el campo de la IA y el aprendizaje automático realizados por investigadores, científicos y empresas de tecnología en todo el mundo.

¿Cuál es la diferencia entre IA e IA generativa?

La diferencia entre la IA tradicional y la generativa es que la IA tradicional utiliza aprendizaje automático, reglas predefinidas y lógica programada para realizar tareas específicas, mientras que la generativa aprende de grandes conjuntos de datos para crear contenido similar al humano.

	IA TRADICIONAL	IA GENERATIVA
OBJETIVO	Está basada en reglas y es capaz de llevar a cabo tareas específicas.	Generar contenidos en diferentes formatos.
¿CÓMO APRENDE?	Utiliza programación predefinida.	Identifica patrones de grandes conjuntos de datos.
¿QUÉ PUEDE HACER POR TU EMPRESA?	Predicciones fundamentadas basadas en los datos.	Creación de nuevos datos basados en conjuntos de datos proporcionados. También es capaz de adaptarse al contexto y producir contenido creativo y original.
EJEMPLO EN EL SERVICIO AL CLIENTE	La IA tradicional puede hacer que los sistemas de emisión de tickets sean más eficientes al identificar el sentimiento del cliente, la intención y el idioma de las solicitudes de servicio, enviándolos automáticamente al agente adecuado según criterios predeterminados (como experiencia, capacidades y disponibilidad).	Aumenta la productividad de los agentes al proporcionar herramientas de escritura inteligentes, lo que permite a los equipos abordar las solicitudes de manera más eficiente y brindar soporte consistente.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para analizar grandes conjuntos de datos. Eso significa que puedes alimentar a la inteligencia artificial con un montón de información existente sobre un tema, para que aprenda y encuentre patrones y estructuras. Según lo que aprende de estos datos, la IA puede crear contenido nuevo y original.

¿Quién usa la IA generativa?

Empresas de todos los tamaños utilizan la IA generativa de diferentes maneras para optimizar y mejorar los equipos de atención al cliente, ventas, marketing, TI, desarrollo, recursos humanos y capacitación. Algunos ejemplos de casos de uso incluyen:

• Mejorar las capacidades existentes de los agentes de atención al cliente con asistencia impulsada por IA.
• Analizar grandes cantidades de datos para obtener un lead scoring y un pronóstico de ventas más preciso para los equipos comerciales.
• Personalización de las comunicaciones de marketing.
• Optimización de las operaciones del centro de datos para los departamentos de TI.
• Generación de códigos para desarrolladores de software.
• Creación y actualización de contenidos y documentos internos para los departamentos de recursos humanos (RR.HH.).
• Agilización del onboarding y la capacitación de agentes.

Estos ejemplos de IA generativa son sólo la punta del iceberg. A medida que esta tecnología se generalice, las empresas encontrarán más y mejores formas de implementarla.

3 deficiencias que se deben evitar en la carrera espacial de la IA generativa

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% de los líderes encuestados cree que su uso en todo el recorrido del cliente será más importante durante el próximo año.

Lee también: Transformación de los equipos de atención al cliente con 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% 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 preocuparse por 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 inteligencia artificialgenerativa en sus aplicaciones de atención al cliente sin arriesgarse a violar la privacidad de los datos.

Lee el informe: El dilema de TI: equilibrar la privacidad de los datos y la personalización de 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% 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 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.

¿Cómo usar la IA generativa en el servicio al cliente?

De acuerdo con el CX Trends 2024, el 70% de los líderes de CX planean integrar la IA generativa en muchos de sus puntos de contacto en los próximos dos años.

Aquí te presentamos algunas formas de utilizarla para escalar el servicio que brindas en tu empresa:

1. Optimizar la creación de contenido de la base de conocimientos: Automatizar la creación de artículos del centro de ayuda agiliza y simplifica el proceso.
2. Inspirar creatividad en equipos de contenido: Puede ofrecer sugerencias y recomendaciones para inspirar a los equipos a crear contenido para el centro de ayuda.
3. Mejorar la interacción con los clientes a través de bots: Utilizando la base de conocimientos, los bots pueden ofrecer respuestas más naturales y conversacionales.

Además, la IA generativa puede optimizar el rendimiento de los bots al usar información de la base de conocimientos sin necesidad de desarrollar respuestas personalizadas, lo que acelera y mejora la experiencia del cliente.

También puede resumir transcripciones de llamadas para facilitar la búsqueda de información. En resumen, la IA generativa puede mejorar la eficiencia de los agentes de servicio al cliente, acelerar la capacitación de nuevos agentes y mejorar la producción de contenido para el centro de ayuda.

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La IA al servicio de la atención al cliente: ejemplos de empresas que la usan

1. Grove Collaborative

Grove Collaborative enfrentaba el desafío de brindar un servicio al cliente excepcional a su base de más de 1,2 millones de clientes, lo que requería innovación constante en CX para mejorar la eficiencia.

Grove aprovechó las capacidades de IA avanzada de Zendesk, como la clasificación inteligente y la inteligencia en el panel de contexto, para mejorar la eficiencia operativa. Implementaron la IA para automatizar tareas manuales, como la clasificación de solicitudes y la generación de respuestas, lo que les permitió mejorar la precisión de las respuestas y acelerar la atención al cliente.

Resultados clave

• Reducción del 80% en los volúmenes de chat mediante la implementación de la mensajería de Zendesk.
• Mantenimiento de la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) del 95% a pesar de contar con un personal más reducido.
• Aumento de la interacción con el centro de ayuda mediante la presentación de opciones de autoservicio a los clientes.
• Identificación y mejora del contenido de mejor rendimiento en el centro de ayuda mediante la función de pistas de contenido de Zendesk AI.

2. Liberty London

Liberty London necesitaba modernizar su servicio al cliente para adaptarse al aumento de las ventas en línea y ofrecer una experiencia de lujo en todos los canales.

Liberty implementó Zendesk para gestionar correos electrónicos, llamadas y mensajes de clientes, integrando funciones como Talk y Zendesk AI. La IA se utiliza para clasificar y desviar automáticamente los tickets entrantes, lo que mejora la eficiencia y la personalización del servicio.

Resultados clave

• Aumento del 9% en la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) y reducción del 73% en el tiempo de respuesta.
• Reducción del 11% en el tiempo promedio para resolver un ticket.
• Ahorro de $21,461 en costos de autoservicio.
• Mejora en la eficiencia operativa, permitiendo a los agentes enfocarse en casos más complejos y ofrecer respuestas más rápidas, amigables y precisas.
• Recolección automática de datos para medir y mejorar los KPIs de atención al cliente, lo que resultó en una retroalimentación positiva del 90% de los clientes.

¿Cómo Zendesk te ayuda a brindar un servicio humano e inteligente a tus clientes?

Hoy en día, el mercado está inundado de productos y promesas de IA. Pero hay algunos procesos que es mejor dejarlos 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.

Las herramientas de IA incorporadas a Zendesk Service te permiten:

• adelantarte a las necesidades de los clientes y brindarles recursos de autoservicio;
• ampliar, resumir y cambiar el tono de tus mensajes, lo que te permite resolver los problemas de los clientes con rapidez y coherencia;
• reducir la clasificación y priorización manuales de mensajes y correos electrónicos;
• convertir automáticamente unas cuantas viñetas en un artículo completo para tu centro de ayuda.

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