Inteligencia Artifical y empresas

Este artículo se publicó originalmente en Influencers

La inteligencia artificial promete cambiar sustancialmente la manera en la que las empresas ofrecen servicios a sus clientes. Esa promesa incluye una mayor personalización, servicios a medida y una amplia capacidad predictiva, lo que está llevando a los ejecutivos a aumentar drásticamente su inversión en este conjunto de tecnologías. De hecho, los analistas de mercado predicen que el mercado de software basado en IA valdrá unos 37.000 millones de dólares en 2025. Otras proyecciones indican que las ganancias de los sectores de servicios, software y hardware basado en IA tendrán un crecimiento interanual de 16,4 % en 2021.

Sin embargo, en Globant creemos que invertir únicamente en habilidades y capacidades en relación con la IA ya no es suficiente. Las expectativas de los clientes han aumentado de tal manera que ahora las personas esperan lo que llamamos «IA centrada en las personas». Durante mucho tiempo, las organizaciones se han enfocado en usar la tecnología para crear productos y servicios más eficientes, automatizando los procesos tanto como fuera posible con el objetivo de ofrecer servicios rápidos y eficaces. Sin embargo, en ocasiones se ha ignorado el factor humano.

Las experiencias basadas en IA centrada en las personas están cobrando mayor importancia como consecuencia de dos elementos opuestos:

  1. Estudios demuestran que las personas tratan y responden a la tecnología como si estuviesen interactuando con otro ser humano. Esto se basa en la teoría conocida como «media equation», según la cual, por ejemplo, las personas describen a los robots a través de cualidades que se le suelen atribuir a los seres humanos, o incluso les responden de manera educada a los ordenadores. Las personas quieren que la tecnología les sea útil, y cuando lo es, rápidamente se vuelve una parte integral de su vida cotidiana.
  2. Sin embargo, el 59 % de los consumidores siente que las empresas han perdido el factor humano en la experiencia del cliente. Esto en general se debe a un uso deficiente o ineficaz de la tecnología. Por ejemplo, si bien la tecnología de reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje hoy está muy avanzada, todos hemos tenido experiencias frustrantes al interactuar con un chatbot, asistente virtual o sistema de recomendación de voz. Al no diseñar un flujo conversacional similar a la interacción entre dos personas, manejando adecuadamente los posibles errores de interpretación y entendimiento, se pierde el factor humano y la experiencia se empobrece. Eso pasa con muchos sistemas basados en IA.

El aumento en las experiencias potenciadas por la IA centrada en las personas implica la necesidad de aprender a combinar diferentes elementos y tecnologías. Por ejemplo, los rápidos avances alcanzados en el área del procesamiento del lenguaje natural (PLN) hacen posible que les podamos brindar a las personas respuestas altamente personalizadas en tiempo real cuando interactúan con un bot u otra interfaz conversacional.

La IA centrada en los humanos implica abandonar el uso de las aplicaciones estandarizadas a las que tanto nos hemos acostumbrado. La aplicación de un banco es la misma para ti, para tus padres jubilados y para los adolescentes, a pesar de que cada uno tenga necesidades y objetivos financieros diferentes. De igual manera, al ser utilizada por los diferentes sectores demográficos, las aplicaciones de las tiendas minoristas en general resultan poco atractivas para los clientes. Sin embargo, mediante el uso de la IA podemos personalizar las interfaces del usuario de estas aplicaciones dependiendo de las características del cliente o del uso que le dará a la aplicación.

Además, la IA centrada en el ser humano implica comprender lo que conocemos como la «caja negra» de la IA, es decir, aquello que ocurre tras bastidores y la manera en la que el algoritmo toma decisiones. Si queremos confiar a los sistemas basados en IA la toma de decisiones cada vez más complejas y vitales, es esencial que todos los grupos de interés comprendan muy bien de qué manera funciona el sistema. Esto será importante para todos, desde los ejecutivos de las empresas que utilicen los datos para tomar decisiones estratégicas, hasta los reguladores que necesitarán entender los datos para confiar en los resultados. Existen abordajes como LIME («local interpretable model-agnostic explanations») que te brindan mecanismos para comprender mejor tus modelos de machine learning.

No cabe duda, que las experiencias basadas en IA centrada en las personas serán fundamentales para construir un vínculo emocional entre las marcas y sus clientes. También jugarán un rol clave en la adopción más amplia de productos y servicios potenciados por la IA. Alcanzar esto implica mantener a las personas en el juego, enfocándonos en crear un “customer journey” que genere una conexión íntima entre las personas y la IA.

Facebooktwitterredditlinkedinby feather

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

You may use these HTML tags and attributes:

<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>