Publicación por John Atkinson, docente Facultad de Ingeniería y Ciencias Universidad Adolfo Ibáñez
La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se enfoca en el desarrollo de algoritmos capaces de generar contenido nuevo y creativo - aka. datos sintéticos - tales como texto, imágenes, música y videos. A través de técnicas avanzadas principalmente basadas en lo que se denomina redes neuronales profundas, la IAG puede producir contenido realista y personalizado, lo que la convierte en una herramienta poderosa para el diseño de experiencias y la interacción con los clientes. Su capacidad para crear contenido único ha tenido un impacto significativo en diversos sectores, y se ha convertido en un nicho atractivo como nuevo paradigma para mejorar la experiencia de los clientes.
Lo anterior está muy alineado con las necesidades y demandas actuales en donde los clientes buscan cada vez más experiencias personalizadas, relevantes y memorables que se ajusten a sus perfiles y expectativas. En este contexto, la IAG puede llegar a transformar significativamente la experiencia de los clientes. Si sólo se considera la experiencia de interacción entre clientes y servicios de atención empresarial, se proyecta hacia el fin de la década que más del 80% de las interacciones de clientes serán gestionadas sin humanos por medio de herramientas de automatización basadas en IA. Por otro lado, en términos de las experiencias en personalización, la IAG está permitiendo a las empresas crear contenido y soluciones hiper-personalizadas, anticipar las necesidades del cliente y mejorar significativamente la interacción en todos los puntos de contacto.
Algunos casos concretos de este tipo de experiencias incluyen los siguientes:
Personalización y recomendaciones ajustadas a perfiles: uno de los aspectos más destacados de la IAG es su capacidad generar contenido personalizado y nuevo a gran escala. A partir de grandes cantidades de datos, la IAG puede identificar patrones y preferencias individuales, lo que permite a las empresas ofrecer recomendaciones altamente precisas, aumentando la satisfacción y la lealtad.
Mejora de la interacción y la comunicación: los sistemas conversacionales tales como chatbots impulsados por la IAG pueden proporcionar respuestas rápidas y precisas a las preguntas frecuentes, lo que mejora la eficiencia de la atención al cliente. Además, esto ha permitido el desarrollo de asistentes virtuales cada vez más sofisticados que pueden mantener conversaciones más naturales y comprender el contexto del cliente, especialmente potenciados con herramientas como ChatGPT y BARD.
Creación de contenido atractivo y único: el surgimiento reciente de la IAG ha generado nuevas posibilidades para crear contenido original y atractivo. Con ello, se puede generar contenido que se ajuste específicamente a los gustos y preferencias de cada cliente, que tradicionalmente tomaría mucho tiempo. Esto no solo ahorra tiempo y recursos para las empresas, sino que también ayuda a mantener la atención del cliente, creando experiencias más cautivadoras.
Optimización de procesos y eficiencia operativa: la IA en general y la IAG en particular, poseen una capacidad única para optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa. Mediante la automatización de tareas repetitivas, las empresas pueden liberar recursos para enfocarse en actividades más estratégicas y de mayor valor para el cliente. Esto se traduce en una experiencia más fluida y rápida, lo que mejora la percepción del cliente hacia la marca.
Aunque los beneficios de la automatización con IA en la experiencia de clientes son claros, existen otros problemas más complejos en que esta necesidad no es tan evidente, pero que eventualmente podrían beneficiarse de la IA.
Según datos recientes del SERNAC en torno a los reclamos sobre el viaje de clientes en experiencias de e-commerce, se detectó que el 65% del total de estas quejas se concentraron en la etapa de postventa. Los principales motivos incluyeron problemas para poner término a los contratos, incumplimientos al ejercicio del derecho a la garantía legal cuando los productos vienen defectuosos y la entrega de productos distintos a los adquiridos, entre otros. Interesantemente, algunas de estas situaciones tienen que ver con la generación de contenido de documentos mientras que otros se relacionan con aspectos logísticos de la entrega de productos.
En estos casos, la IAG podría tener un rol clave en la generación automática de contratos justos, estándares y personalizados, considerando los intereses (y restricciones) de ambas partes. Esto ayudaría a minimizar las ambigüedades y las cláusulas unilaterales que podrían ser problemáticas para una de las partes. Por otro lado, la IA siempre ha sido exitosa como medio para monitorear y detectar defectos en materiales y productos. Así, las herramientas de IAG pueden entrenarse para analizar imágenes y datos relacionados con productos de modo de detectar posibles defectos o anomalías, antes que lleguen al usuario final.
Finalmente, y en particular para problemas de logística de última milla, la IA puede mejorar la experiencia optimizando rutas y tiempos de entrega, predicción de demanda (antes del quiebre de stock), detectar problemas y resolverlos en forma anticipada.
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