Cree experiencias de cliente ganadoras con la IA generativa

Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT, el chatbot desarrollado por OpenAI, ha arrasó en el mundo empresarial. Tras este éxito, Microsoft ha aumentado su inversión en OpenAI y tiene lanzó una nueva versión de su motor de búsqueda Bing que proporciona a los usuarios respuestas generadas en respuesta a las búsquedas, en lugar de proporcionarles miles de enlaces entre los que elegir. No es sorprendente que Google, como empresa líder en el mercado de los motores de búsqueda, haya reaccionado rápidamente y sea lanzamiento de Bard, su propio intento de crear un chatbot de IA que aproveche la potencia de los grandes modelos lingüísticos e integrarlo en el proceso de búsqueda. (Los «modelos lingüísticos grandes» son algoritmos de aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural que pueden resumir, traducir y generar texto nuevo).

Más allá de las búsquedas, tanto Google como Microsoft ahora están disponibles sus chatbots a través de una API (interfaz de programación de aplicaciones, una forma de protocolo), lo que permite a los desarrolladores de software de otras firmas integrar sus sistemas con estos nuevos chatbots. Desde las finanzas hasta la sanidad y desde la educación hasta los viajes, los observadores del sector esperan una explosión de innovaciones en los servicios y nuevas experiencias de usuario digitales. Aprovechando las capacidades de los grandes modelos lingüísticos, los chatbots han desarrollado increíbles capacidades para generar respuestas similares a las humanas y hablar en diferentes idiomas y estilos.

Ante estas nuevas posibilidades tecnológicas, vemos a los ejecutivos preguntarse cómo aprovechar esta nueva tecnología y reimaginar la experiencia del cliente digital. Claramente, ChatGPT y Bard todavía tiene muchos defectos (por ejemplo, alucinaciones, sesgos y falta de transparencia), pero la tecnología mejora rápidamente y se muestra muy prometedora. Por lo tanto, ahora es un buen momento para empezar a pensar en las implicaciones competitivas que inevitablemente tendrá esta nueva tecnología. Basado en nuestra investigación y en nuestro libro reciente, Estrategia conectada, ofrecemos las siguientes recomendaciones para crear una experiencia de cliente ganadora.

Recomendación 1: centrarse en el cliente, no en la tecnología.

La primera reacción instintiva ante las nuevas tecnologías suele ser centrarse en la tecnología y preguntarse: «¿Qué puede hacer esta tecnología?» Preferimos animar a los directivos a que piensen primero en un problema del cliente que hay que resolver y, después, a que se pregunten: «¿Cómo puede ayudar esta tecnología?» Para identificar los puntos débiles, nos resulta útil pensar en la experiencia del cliente como un recorrido que pasa por tres fases, todas ellas empezando por la letra R.

La fase inicial del recorrido de un cliente es la reconocimiento de las necesidades de un cliente. El cliente o el proveedor de servicios (con o sin un chatbot) tienen que darse cuenta de que el cliente tiene una necesidad insatisfecha. Dada la capacidad de los modelos lingüísticos de gran tamaño para interpretar textos e integrar datos, estos modelos podrían convertirse en excelentes ayudantes. Por ejemplo, un usuario podría dar permiso a ese asistente para leer continuamente información como el historial médico, los datos de Fitbit y la documentación legal. El sistema de IA podría entonces crear avisos para el usuario de que las posibles necesidades están al acecho, ya sea la necesidad de una visita de control médico o la necesidad de una cobertura de seguro más completa. Tenga en cuenta que esas experiencias de los clientes las puede iniciar el chatbot y, por lo tanto, pueden superar las fuerzas de la inercia y la miopía que frenan al usuario en muchos aspectos de la vida. Siguiendo las indicaciones del chatbot, esta nueva generación de modelos lingüísticos de gran tamaño también permite a los clientes entablar una conversación con el chatbot que ayuda a describir y descubrir las necesidades con más claridad que en el pasado.

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Insight Center Collection

Creating a Compelling Customer Experience

It’s about building a genuine relationship.

](/insight-center/creating-a-compelling-customer-experience)

En la segunda fase del recorrido del cliente, estas necesidades de los usuarios se traducen en un Solicitud. Los modelos lingüísticos grandes son muy buenos para extrapolar puntos de datos y predecir lo que el usuario querrá ver a continuación. Como resultado, el sistema puede crear una lista de ideas novedosas sobre cómo resolver una necesidad concreta de un cliente y seleccionar un conjunto de recomendaciones de productos y servicios que ayuden a satisfacer la necesidad insatisfecha.

Por último, la empresa necesita Responda volver al cliente. En este caso, se puede aprovechar la capacidad de los modelos lingüísticos de gran tamaño para escribir sin la participación humana. Por ejemplo, se pueden generar nuevos informes médicos y se puede informar a los proveedores de atención correspondientes o incluso pedirles la disponibilidad de citas. Del mismo modo, los contratos y las pólizas de seguro se pueden generar o actualizar. Todo esto se puede realizar con el nivel de sofisticación adecuado (informe al paciente o al médico) e incluso se puede ajustar para encontrar el tono adecuado para el estado de ánimo actual del usuario (ansioso, feliz, decepcionado).

**Recomendación 2: Centrarse en el aprendizaje.

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Las tres R de las que hablamos (reconocer, solicitar, responder) permiten a las empresas crear excelentes experiencias de cliente. Para transformar una serie de experiencias en una relación más profunda con el cliente, entra en juego una cuarta R: repetir. Con cualquier interacción que una empresa mantenga con un cliente, debería haber nuevos conocimientos sobre el cliente para que, en la siguiente interacción, la empresa pueda reconocer, solicitar y responder aún mejor. La dimensión de la repetición puede crear un poderoso ciclo de comentarios positivos: cuanto más pueda una empresa deleitar al cliente, más probabilidades tendrá de que la empresa vuelva a interactuar con el cliente, lo que a su vez le brinda otra oportunidad de conocer al cliente y le permitirá deleitarlo aún más en el futuro.

Los modelos lingüísticos extensos son intrínsecamente buenos para aprender de experiencias anteriores. Utilizan las interacciones anteriores como comentarios y se entrenan para utilizar la información que reciben en las interacciones con un usuario en particular. Por lo tanto, su base de conocimientos con respecto a un usuario aumenta con cualquier interacción, básicamente codificando el ciclo de comentarios positivos que describimos anteriormente. Además, estos sistemas también pueden hacer inferencias de otros clientes similares, lo que acelera aún más el proceso de aprendizaje.

Recomendación 3: Utilice la tecnología para complementar sus capacidades, no para sustituirlas.

Gracias a las API de Google, Microsoft y otros, la capacidad de integrar grandes modelos lingüísticos en las experiencias de los usuarios digitales no se limitará a las grandes empresas de tecnología. La buena noticia es que todo el mundo, incluso una pequeña empresa emergente de atención médica o un distrito escolar con una infraestructura tecnológica anticuada, tendrá acceso a esta tecnología. Pero, desde un punto de vista estratégico, esta también es la mala noticia. Integrar las habilidades de los grandes modelos lingüísticos se convertirá en una mesa de juego, es decir, todas las empresas lo harán, en lugar de ser una fuente de ventaja competitiva. En otras palabras, se puede predecir con seguridad que una empresa que utilice esta tecnología obtendrá una ventaja competitiva sobre otra que no la tenga. Sin embargo, puede que esto no sea suficiente para crear una experiencia de cliente ganadora.

Para ilustrarlo, piense en lo que ha ocurrido con el uso compartido de patinetes y bicicletas sin muelle. Una nueva tecnología (aplicaciones móviles y GPS) permitió una experiencia de usuario futurista, en la que el cliente podía encontrar una bicicleta, autorizar su uso de forma remota, disfrutarla y dejarla donde quisiera. Este enfoque era tan atractivo que varios proveedores de movilidad decidieron ofrecer exactamente la misma experiencia de cliente. Esto era bueno para los clientes que podían cambiar de un proveedor a otro en cuestión de segundos, pero provocó una competencia feroz y la quiebra de muchas de las empresas.

Las empresas deben recordar que la tecnología por sí sola no es una fuente de ventaja competitiva, especialmente cuando está al alcance de todo el mundo. La pregunta clave es cómo una empresa puede utilizarla de manera que sea valiosa y aumente la disposición de sus clientes a pagar por ella, pero otros tampoco pueden imitarlo fácilmente.

Para responder a esta pregunta, proponemos que se piense en las nuevas tecnologías como un complemento de las capacidades actuales de la empresa, y no como un sustituto. Gran parte del debate actual en torno a los chatbots se basa en el modelo mental que la tecnología basada en la IA sustituirá a la mano de obra humana: los costes bajarían y la disposición general a pagar no se vería afectada. Probablemente sea cierto, pero no deja mucho espacio para la diferenciación competitiva. Un modelo mental mejor es pensar en los chatbots como complementos, que mejoran las capacidades actuales de la empresa de formas exclusivas de la empresa. Para ello, hay que identificar la propuesta de valor distintiva que una empresa ofrece a sus clientes, es decir, tener una comprensión profunda de cómo implementar las cuatro R que hemos descrito anteriormente. Un sistema de salud que busque obtener una ventaja competitiva con respecto a sus competidores mediante la conectividad y el fácil acceso a la atención se beneficiará más de los grandes modelos lingüísticos, ya que buscará formas de fortalecer y mejorar aún más sus relaciones con los pacientes, en lugar de ofrecer la misma relación que ofrecía en el pasado con un nivel de costes más bajo.

El lanzamiento de ChatGPT será recordado en la historia empresarial como un hito en el que la inteligencia artificial pasó de muchas aplicaciones limitadas a una herramienta más universal que se puede aplicar de formas muy diferentes. Pero una tecnología por sí sola no crea valor. Para que se cree valor, tenemos que pensar en los grandes modelos lingüísticos como una solución a una necesidad insatisfecha, lo que requiere una comprensión precisa de los puntos débiles de la experiencia de los clientes. Como hemos comentado, estos modelos pueden ayudar a abordar los puntos débiles que se producen a lo largo de un viaje, que abarca las fases de reconocer, solicitar y responder. Una vez creado el valor, las empresas se enfrentan al desafío de defender el valor de sus competidores. Como todos los actores del sector pueden utilizar ChatGPT o sistemas similares, es importante no solo centrarse en el problema de ingeniería que implica solucionar las necesidades insatisfechas de los clientes, sino también abordar la cuestión estratégica de cómo puede ayudar a aprovechar las capacidades de la empresa.