Entre la IA genérica y la IA enfocada, ¡quédate con esta última!

Por André Fernandes, Director de Preventas de NICE.

No hay duda de que la Inteligencia Artificial guía todas las conversaciones sobre tecnología en estos días. Es una innovación que está modificando muchos procesos y más: está trayendo cambios culturales y organizativos decisivos.

Como vemos actualmente, hay multitud de proyectos y procesos que están siendo transformados por la IA y, por tanto, las empresas tienen un abanico de opciones a su disposición. Surge la pregunta: ¿qué tipo de Inteligencia Artificial es más conveniente para mi negocio?

Para empezar a responder a esta pregunta, un punto muy importante a tener en cuenta es: ¿hasta qué punto la IA que se ofrece entiende realmente su mercado? ¿las necesidades de sus clientes? ¿sus desafíos con la fuerza laboral?

La Inteligencia Artificial Generalista no abordará ninguno de estos puntos. Pero hay otra forma: la IA se centra en los temas principales de su negocio.

¡Esta diferencia es fundamental!

Hoy en día, la Inteligencia Artificial es proporcionalmente efectiva según los datos que la alimentan. Esto sucede porque la IA aprende de una base de información y, para crear realmente parámetros que colaboren de manera efectiva, se necesitan datos válidos y lo más precisos posible. Cuando esto no sucede, el uso de la Inteligencia Artificial trae grandes problemas.

Cuando una empresa opta por la IA genérica, recibe contenidos de diferentes universos para ser validados. A partir de ahí comienza el entrenamiento y luego el uso. Cuando la elección recae en una IA centrada en el core business, el escenario cambia mucho.

En este caso, el contenido que alimenta el sistema está enfocado, ya ha sido validado y, por tanto, es más seguro. La IA especializada también tiene un tiempo de implementación más corto, lo que se traducirá en un retorno de la inversión más rápido. La empresa ya está empezando a utilizar modelos pre validados, que están listos para su uso desde el primer momento. Además, la asertividad de los modelos es mucho mayor.

La seguridad y la reputación también son puntos importantes. La creación de modelos de Inteligencia Artificial no puede basarse en información extraída de internet, porque esta práctica genera contenidos no válidos, inapropiados e incluso falsos. Es necesario contar con capas de seguridad de la información para garantizar que las indicaciones estén alineadas con la industria y/o los datos de una empresa. También es importante que la solución de Inteligencia Artificial tenga barreras de seguridad bien definidas, para poder utilizar únicamente datos relacionados con el negocio de la organización, reduciendo el riesgo de alucinaciones.

Los problemas con el contenido pueden dañar la imagen de la empresa. Desde el momento en que proporciona información errónea y decenas de personas toman decisiones en base a ese contenido, las consecuencias son dramáticas.

Utilicemos el sector de la experiencia del cliente (CX) como ejemplo. Después de todo, la satisfacción del cliente es clave para la lealtad. Según Gartner, el 81% de las personas que cambiaron de opción al consumir un producto o servicio de una determinada empresa lo hicieron por un mal servicio.

Como la Inteligencia Artificial funciona a través de modelos, cuando estos están predefinidos, enfocados y validados para crear una gran experiencia para el cliente, es natural que el resultado sea más asertivo. Modelos específicos están enfocados a las necesidades y entre ellas está la satisfacción del cliente. Las IA especializadas en CX conocen los matices de la satisfacción y, a partir de ahí, brindan un servicio mucho más alineado.

Uno de los mayores desafíos para las empresas hoy en día es la desagregación de la información y las plataformas utilizadas para la atención al cliente. Cuando hay varias soluciones para la interacción, hay una pérdida en el recorrido del cliente, porque cada estructura tiene su propia base de datos, sus propios procesos internos e integraciones, lo que se traduce en una experiencia completamente desintegrada.

La Inteligencia Artificial necesita aprender de alguna parte y cuando lo hace a través de una variedad de datos desagregados, aprenderá a través de viajes dispersos.

Por tanto, lo ideal es utilizar una solución única, que proporcione una base agregada, independiente de los canales de contacto. Cuando se utiliza la Inteligencia Artificial en este contenido, hay un aprendizaje muy superior. A partir de ahí, las empresas pueden analizar y traer información, descubrir escenarios, descubrir viajes que podrían automatizarse y determinar qué tipo de retorno podrían brindarle a la empresa.

Este tipo de Inteligencia Artificial analiza el 100% de las interacciones e identifica qué partes se pueden automatizar en pequeñas entregas y, a partir de ahí, construir un verdadero viaje completo.

Para las empresas y departamentos que trabajan con CX, como los de mercados y atención sanitaria, telecomunicaciones, comercio electrónico y venta minorista, y para todos los demás, la mejor opción es la IA especializada. En un mundo cada vez más entrelazado por cadenas digitales, elegir mal es quedarse atrás en un proceso que requiere asertividad.