Viaje hacia la IA agéntica: La guía para una experiencia centrada en el cliente

La presión es fuerte. Los clientes esperan una interacción cada vez más rica, personalizada y receptiva en todos los canales, desde los centros de contacto hasta las redes sociales.

Aquí es donde la IA está cambiando las reglas del juego. Las empresas más ocupadas la utilizan para reducir el tiempo de atención, adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda y aligerar la carga de los equipos de atención al cliente, mientras que al tiempo que aumentan la coherencia y la calidad en todos los puntos de contacto con el cliente.

Pero la IA avanza deprisa, puede que te sientas un poco abrumado por la vertiginosa velocidad de su avance, la variedad de herramientas de GenAI y cómo integrarlas en un entorno existente; o puede que te preguntes por qué los beneficios de la IA aún no se están materializando en tu empresa.

Primero entendamos la reciente evolución de GenAI en cuatro etapas clave (cada una de las cuales integra las capacidades de la etapa anterior).

Etapa 1: Generación de textos. Se trata de la capacidad de producir de forma autónoma contenidos escritos similares a los humanos. En Konecta, hemos diseñado e implementado muchos asistentes digitales que ayudan a los agentes humanos redactando, resumiendo y traduciendo textos de forma autónoma. Aunque es una tarea sencilla, está demostrado que ayuda a los agentes a trabajar más rápido, al tiempo que mejora la fluidez en varios idiomas.

Etapa 2: Recuperación. Estas herramientas pueden consultar fuentes externas y acceder a diversas bases de conocimientos para localizar e integrar la información pertinente. Hemos desarrollado ejemplos en múltiples sectores, ahorrando mucho tiempo a los agentes y produciendo respuestas muy precisas a consultas especializadas de los clientes.

Etapa 3: Memoria a corto y largo plazo. Los agentes de IA pueden recordar el contexto de conversaciones anteriores, creando así continuidad y coherencia en las respuestas a lo largo del tiempo. Hemos implementado copilots de IA en tiempo real que equipan a los agentes humanos con guiones personalizados, sugerencias de los mejores pasos siguientes y alertas para resolver las consultas de los clientes de forma exhaustiva y rápida.

Etapa 4: Arquitectura de agentes integrada. Se trata, en esencia, de agentes inteligentes de IA que toman decisiones y ejecutan procesos de forma autónoma, utilizando otras herramientas existentes e integrando datos estructurados y no estructurados. Entre los ejemplos recientes en los que hemos trabajado se incluye un agente de IA de voz inteligente en el comercio minorista que puede procesar la mitad de todos los pedidos, escalando sólo los más complejos a seres humanos.

Si tu empresa se centra en el cliente, ¿qué significa esta evolución en la práctica? Puedes aprovechar cualquiera de estos tipos de capacidades, o todos ellos, en función de tus clientes, tu entorno y lo que quieras conseguir.

El objetivo es construir lo que se denomina «arquitectura componible», una forma de concebir e implantar un ecosistema digital moderno preparada para el futuro. Significa diseñar e integrar las capacidades de GenAI como componentes modulares, conectados mediante interfaces de programación de aplicaciones (API). Los cambios pueden realizarse en módulos individuales sin afectar a todo el ecosistema, por lo que puede mejorar y adaptar las operaciones de tus clientes con mayor velocidad, flexibilidad y escalabilidad.

Dondequiera que te encuentre en tu viaje hacia la IA, un buen punto de partida, de reinicio o de balance de tu progreso es llevar a cabo una evaluación holística de la madurez de la IA. Esta evaluación debe abarcar todas las funciones empresariales pertinentes, así como las TI, con el aporte de los directivos y los agentes de atención al cliente (que suelen tener una gran visión de la experiencia de sus clientes). 

Recuerda: diseñar para la IA significa diseñar para el diálogo, por lo que co-crear soluciones con las personas que viven estas experiencias día a día es lo que impulsa la velocidad y maximiza el valor. Una evaluación de la madurez de la IA debe incluir:

• Puntos de dolor y métricas clave. ¿Cuáles son los mayores obstáculos, problemas y puntos de fricción en el recorrido actual del cliente? ¿Cómo sería el éxito? ¿Existen indicadores clave de rendimiento que definan sus objetivos?
• Procesos empresariales. ¿Qué procesos y puntos de contacto son clave? ¿Qué puede automatizarse o rediseñarse? ¿Dónde podría aprovecharse mejor el conocimiento para mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa?
• Datos. ¿Qué datos se necesitan y dónde están? ¿Cómo están clasificados? ¿Están los datos completos, protegidos y preparados para la IA? ¿Existen silos de datos que obstaculicen el progreso?
• Tecnología. ¿La infraestructura es local, híbrida o basada en la nube? ¿Existen limitaciones de API que puedan afectar al despliegue de la IA?
• Riesgo y cumplimiento. ¿Qué normativas y estándares del sector deben cumplirse? ¿Cuáles son los sesgos y los problemas éticos relacionados con la toma de decisiones basada en IA?
• Preparación empresarial. ¿Quiénes son los usuarios clave y dónde están? ¿Cómo cambiará su papel? ¿Cómo se les puede capacitar y cualificar?

Las respuestas a estas preguntas dependerán, por supuesto, de las particularidades de tu negocio. Estas respuestas serán clave para definir y orientar tu hoja de ruta de transformación, a medida que evolucionan tus entornos tecnológicos y de negocio. 

En futuras publicaciones, profundizaremos en los factores críticos de éxito para una transformación impulsada por IA, en tanto, compartimos tres lecciones importantes basadas en nuestra experiencia reciente. 

1. Establece un marco de gobernanza sólido para que tus iniciativas de IA sigan siendo conformes, éticas y transparentes (el mundo de la «IA responsable»). Abordar y mitigar el sesgo -junto con garantizar una seguridad y privacidad estrictas- es vital para salvaguardar la reputación y garantizar un crecimiento sostenible impulsado por la IA.
2. Identifica los casos de uso adecuados (evaluados según su grado de preparación y retorno), junto con métricas claras para medir el impacto de la IA, como los tiempos de respuesta o resolución, los niveles de satisfacción del cliente y la reducción de costos operativos. 
3. No tengas miedo de experimentar. La experiencia en empresas líderes subraya la importancia de una mentalidad de «falla rápido, aprende rápido». Poner en marcha proyectos piloto te permite probar capacidades en entornos controlados, al tiempo que desarrolla las mejores prácticas y perfecciona la integración de la IA con sus sistemas heredados. 

La Quinta Revolución Industrial se caracterizará por una colaboración cada vez más estrecha e interdependiente entre las personas y las máquinas. Paradójicamente, a medida que la IA se hace más sofisticada, la experiencia del cliente se hace más humana. Esto se debe a que la IA permite a los agentes humanos personalizar las respuestas e interactuar de forma más empática y personal, mejorando así la percepción de cuidado y atención hacia los clientes individuales.

Aunque el futuro nunca puede ser seguro, tu próximo paso sí puede serlo si te basas en una visión clara de tu negocio en la actualidad. Las personas siguen estando en el centro de la innovación de la IA: vincular a tu equipo en la evaluación de la IA podría desbloquear un potencial que potenciará tus objetivos en los próximos años.

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Con la contribución de Oscar Verge, Chief AI Deployment Officer, y Diana Catalina Velasquez, Head of AI Deployment for LATAM.