No, ¡la IA no es mágica!

Existe una confusión total en torno a la inteligencia artificial (IA) y sus casos de uso, nos hemos olvidado de fijarnos en las aplicaciones reales de la IA. Es cierto que son menos impresionantes, pero más útiles en el día a día de las organizaciones, sobre todo en el ámbito de la relación con los clientes.

El juicio de la IA

El 79% de los participantes* de la encuesta de Davies Hickman y Odigo, declaró que aún no han superado el miedo a que la inteligencia artificial reemplace a las personas. Este temor nace con la aparición de la IA y su promesa de automatización de los procesos. La IA ha tenido mala reputación durante mucho tiempo… Y las causas son múltiples. En primer lugar, se debe a una innovación sobre valorada, una exageración impulsada por una prensa exaltada, ansiosa por una IA todopoderosa. La prensa, al igual que muchos analistas, se ha entusiasmado, como con el vehículo autónomo, la blockchain o el metaverso.

En segundo lugar, la culpa recae en la ciencia ficción y sus representaciones literarias y cinematográficas de poderosos robots, habitados por una IA vengativa, que han generado el miedo en la población a una inteligencia que reemplazará a la humanidad y, en el peor de los casos, al ser humano. Por último, las falsas promesas de muchas de las start-ups que disfrazan sus productos con una IA que no tienen o servicios que no necesitan ninguna inteligencia.

Sin embargo, la IA juega un papel fundamental en el tratamiento del lenguaje natural, con unos ROIs muy rentables y de fácil calculo. Esta faceta que tiene la IA suele ser muy discreta (no aparece en los medios de comunicaciones ni en las noticias en prime time), pero responde a necesidades de negocios muy tangibles, sin ruido ni falsas promesas.

La adopción discreta de NLP

El NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural), es una tecnología que permite a las máquinas entender el lenguaje humano. Tiene sus raíces en los años 50 y es hoy uno de los motores de la IA. Sin embargo, como correctamente recordó el analista independiente Nerys Corfield, citado en un artículo reciente de la comunidad NoJitter: “IA no es una herramienta plug-and-play”. De hecho, desplegar una solución de NLP no es algo que se pueda improvisar. Es posible crear un PoC (Prueba de Concepto) en un espectro bien definido, un embrión de un MVP (Producto Mínimo Viable) y obtener resultados satisfactorios. Sin embargo, escalar es más complejo. Requiere el apoyo de expertos, el tiempo del proyecto debe ser considerado, así como el apoyo necesario para el cambio. Además, un proyecto de IA es un proyecto vivo, necesita evolutivos y hay que estar preparados para ello. Según la misma encuesta mencionada anteriormente, aunque tres cuartos de las organizaciones europeas han invertido en una solución de NLP para la experiencia del cliente, para el 51% de los encuestados los resultados obtenidos fueron diferentes de lo que esperaban. A pesar de esto, la mayoría de los encuestados anuncia que quieren invertir aún más en NLP en los próximos dos años porque la solución resulta atractiva una vez adoptada: según la misma encuesta, el 74% está dispuesto a hacer progresar sus proyectos NLP, de diferentes maneras.

Múltiples casos de uso

En el ámbito de las relaciones con los clientes, utilizar aplicaciones de IA tiene sentido. Hoy en día se utilizan para una amplia gama de funciones de autoservicio, por ejemplo, ofrecer a los clientes respuestas instantáneas, la posibilidad de modificar datos u horarios de entrega o declarar la pérdida de una tarjeta bancaria, todo ello 24 horas al día, siete días a la semana. Estos clientes pueden conversar de forma natural con un callbot mientras este verifica información como la identidad y registra cambios con total fluidez sin necesidad de un agente. Según nuestra encuesta, este es el uso más popular para el 53% de los usuarios.

Otra petición del usuario revelada por el estudio* permite, a través de la IA, cualificar automáticamente las intenciones del solicitante durante la conversación con el bot o tratando los textos de los mensajes (Chat, Correo electrónico, redes sociales …) y luego enrutar dichas interacciones hacia el mejor agente disponible acompañadas con el contexto de estas. La IA también permitirá, gracias a este contexto, mejorar al agente al ofrecerle información relevante, borradores de respuestas, NBA (Next Best Action) o dándole indicaciones sobre el estado de ánimo del solicitante (análisis de sentimiento).

Otro punto para tener en cuenta es la discreción de la IA y su buena integración con las soluciones del contact center. Al usuario no le importa saber que es la inteligencia artificial la que lo va a ayudar, o que tecnología está usando, lo que busca es una resolución rápida y concisa a sus peticiones.

* Independent market research conducted by Davies Hickman Partners in June 2022 for Odigo with 1,035 European business executives in Belgium, the Netherlands, France, Germany, Spain, and the UK.