La aparición de aplicaciones de inteligencia artificial generativa está transformando la manera en la que millones de personas hacen sus labores, pero también genera desafíos. En industrias críticas como la financiera, la de servicios con telcos a la cabeza o en el gobierno, donde la privacidad de los datos y las interacciones con los ciudadanos son fundamentales, estas preocupaciones son especialmente importantes.
Según estudios recientes, aproximadamente el 72% de las personas expresan inquietudes sobre la privacidad de sus datos en el contexto de la IA generativa. Es natural que alguna ansiedad acompañe a las tecnologías disruptivas, y es comprensible, como señala una reciente publicación de Harvard Business Review, preocuparse por una tecnología que imita la inteligencia humana.
Sin embargo, a medida que ha surgido esta nueva clase de grandes modelos de lenguaje, la mayoría de las empresas han puesto la creación de modelos efectivos y el uso ético de los datos en el centro de sus estrategias de riesgo con el fin de aumentar y mejorar los sistemas de protección de datos en las organizaciones.
Según se menciona en la publicación, en el ámbito de la banca, por ejemplo, el uso de la IA generativa ha llevado a un aumento del 15% en la eficiencia operativa, permitiendo a las instituciones financieras atender a más clientes de manera efectiva. En temas de gran impacto como la atención médica, se ha observado que la IA generativa mejora la precisión en el diagnóstico en un 20%, lo que resulta en tratamientos más efectivos y un mejor cuidado de la salud.
Sin embargo, a la par de los beneficios y del impacto positivo que la inteligencia artificial tiene en el mejoramiento de la experiencia de cliente por parte de las organizaciones, también se empiezan a evidenciar riesgos como que las empresas cedan la experiencia del cliente a modelos y bots diseñados para extraer valor a corto plazo, en lugar de fomentar la lealtad a largo plazo del cliente.
Incluso en el mundo de la IA, la preferencia del cliente debería liderar el camino. Las métricas tradicionales de sentimiento del cliente, como el Net Promoter Score (NPS), pueden empezar a verse diferentes, pero una premisa perdurará: cada interacción humana mejora o disminuye la percepción del cliente sobre la empresa involucrada. No sucede esto con las interacciones automatizadas, por lo menos para el indicador.
En esta era, cada vez más digital, los consumidores están cada vez más dispuestos a compartir sus datos a cambio de experiencias personalizadas. En una encuesta reciente de Bain & Company, se encontró que los clientes que sienten que su banco personaliza la experiencia tienen un Net Promoter Score 123 puntos más alto que aquellos que no lo sienten. Esto destaca la importancia de la personalización en la lealtad del cliente.
La IA generativa también está ayudando a los empleados a fortalecer sus conexiones con los clientes, reforzando las áreas donde el toque humano es esencial. Ejemplos incluyen el uso de IA para sugerir conversaciones efectivas con los clientes o brindar recomendaciones de acciones específicas para manejar situaciones desafiantes.
El tema es claro: la IA generativa tiene el potencial de transformar la experiencia del cliente de manera positiva. Sin embargo, es esencial que las empresas se esfuercen por equilibrar la eficiencia con la humanización y se centren en enriquecer las vidas de sus clientes. Al hacerlo, pueden cosechar los beneficios de la personalización y construir relaciones más sólidas con sus clientes en un mundo impulsado por la IA.
Texto basado en una colaboración publicada por SAS en el blog del Gremio de la Experiencia en Colombia. Para ver todo el artículo allí publicado visite https://gcx.com.co/blog/ia-generativa-y-su-impacto-en-cx-entre-riesgos-y-beneficios/
