La IA generativa cambiará su negocio. He aquí cómo adaptarse.

Ya viene. La IA generativa cambiará la naturaleza de la forma en que interactuamos con todo el software y, dado el número de marcas que tienen componentes de software importantes en la forma en que interactúan con los clientes, la IA generativa impulsará y distinguirá la forma en que compiten más marcas.

En nuestro último artículo de HBR, «La experiencia del cliente en la era de la IA», hablamos de que el uso de la información de los clientes ya diferencia las experiencias de marca. Ahora, con la IA generativa, la personalización irá aún más lejos y adaptará todos los aspectos de la interacción digital a la forma en que el cliente quiere que fluya, no a la forma en que los diseñadores de productos imaginan incluir más menús y funciones. Y luego, a medida que el software siga al cliente, llegará a lugares que van más allá de los estrictos límites del producto de una marca. Tendrá que ofrecer soluciones a las cosas que el cliente quiere hacer. Resuelva el paquete completo de lo que una persona necesita y ayúdela en todo su viaje hasta lograrlo, aunque eso signifique vincularse con socios externos, replantearse la definición de las ofertas y desarrollar la arquitectura tecnológica y de datos subyacente para conectar todo lo que implica la solución.

La IA generativa puede «generar» texto, voz, imágenes, música, vídeo y, especialmente, código. Cuando esa capacidad se une a una fuente de información propia de una persona, que se utiliza para adaptar el cuándo, el qué y el cómo de una interacción, la facilidad con la que alguien puede hacer las cosas y la creciente accesibilidad del software aumentan drásticamente. El sencillo cuadro de preguntas de entrada que se encuentra en el centro de Google y, ahora, de la mayoría de los sistemas de IA generativos, como ChatGPT y DALL-E 2, alimentará más sistemas. Diga adiós a los menús desplegables del software y a las restricciones intrínsecamente guiadas que imponen a la forma en que los usa. En vez de eso, solo verá: «¿Qué quiere hacer hoy?» Y cuando le diga lo que quiere hacer, es probable que le ofrezca algunas sugerencias, basándose en su conocimiento de lo que hizo la última vez, lo que hace que el sistema sepa sobre su contexto actual y lo que ya ha guardado en el sistema como objetivo principal, como «ahorrar para un viaje», «remodelar nuestra cocina», «gestionar los planes de comidas para mi familia de cinco miembros con necesidades dietéticas especiales», etc.

Sin los límites de una interfaz de software convencional, los consumidores solo querrán hacer lo que necesitan, sin importar si la marca detrás del software tiene limitaciones. El cambio en la forma en que interactuamos y en lo que esperamos será drástico y dramáticamente más democratizador.

Gran parte del bombo publicitario sobre la IA generativa se ha centrado en su capacidad de generar texto, imágenes y sonidos, pero también en su capacidad de crear código para automatizar las acciones y facilitar la extracción de datos externos e internos. Al generar código en respuesta a una orden, se facilita al usuario el atajo que lo lleva de un comando a una acción que simplemente se hace. Ya no tendrá que revisar todos los menús del software. Incluso las preguntas y los análisis de los datos almacenados en una aplicación se realizarán fácilmente con solo preguntar: «¿Quiénes son los contactos a los que no he llamado en los últimos 90 días?» o «¿Cuándo es la próxima vez que tengo previsto ir a Nueva York con una vacante para cenar?» Para responder ahora a estas preguntas, tenemos que ir a una solicitud y recopilar datos (posiblemente de forma manual) desde fuera de la propia aplicación. Ahora, se puede reconocer la consulta, crear el código, clasificar las posibilidades y generar la mejor respuesta. En milisegundos.

Esto simplifica drásticamente la forma en que interactuamos con lo que consideramos las aplicaciones actuales. También permite a más marcas crear aplicaciones como parte de su propuesta de valor. «Dado el tiempo, el tráfico y la persona con la que estoy, deme un itinerario turístico para la tarde, con una guía continua y la posibilidad de comprar cualquier billete con antelación para saltarse las colas». «Este es mi presupuesto, aquí hay cinco fotos de mi baño actual, esto es lo que quiero de él, ahora deme un diseño de renovación, un plan completo para hacerlo y la posibilidad de ponerlo a subasta». ¿Quién va a crear estas capacidades? ¿Empresas de tecnología poderosas? ¿Marcas que ya tienen relaciones en sus categorías pertinentes? ¿Disruptores nuevos y concentrados? El juego acaba de empezar, pero las capacidades y filosofías empresariales necesarias ya están tomando forma.

Un viaje más amplio con límites más amplios

En un mundo en el que proliferan la IA generativa y todos los demás sistemas de IA en evolución, crear una oferta propia requiere centrarse en la visión más amplia posible del conjunto de datos, de los viajes que puede realizar y de los riesgos que conllevan:

Reúna los datos.

Resolver la necesidad total de un cliente requerirá extraer información de toda su empresa y probablemente más allá de sus límites. Uno de los mayores desafíos para la mayoría de las aplicaciones y, de hecho, para la mayoría de los departamentos de TI, es reunir datos de sistemas dispares. Muchos sistemas de IA pueden escribir el código necesario para entender los esquemas de dos bases de datos diferentes e integrarlos en un solo repositorio, lo que puede ahorrar varios pasos en la estandarización del esquema de datos. Los equipos de IA todavía tienen que dedicar tiempo a la limpieza y el gobierno de los datos (podría decirse que incluso más), por ejemplo, a alinear las definiciones correctas de las funciones clave de los datos. Sin embargo, con las capacidades de la IA en la mano, los siguientes pasos del proceso para reunir todos los datos son más fáciles.

La IA narrativa, por ejemplo, ofrece un mercado de compra y venta de datos, junto con un software de colaboración de datos que permite a las empresas importar datos de cualquier parte a sus propios repositorios, de acuerdo con su esquema, con solo un clic. Los datos de toda la empresa, de los socios o de los vendedores de datos se pueden integrar y utilizar para modelar en un instante.

La combinación de los propios datos privados con los datos públicos, los datos de otras herramientas de IA disponibles y de muchas partes externas puede mejorar drásticamente la capacidad de la IA para entender el contexto, predecir lo que se pide y disponer de un grupo más amplio desde el que ejecutar un comando.

Sin embargo, la antigua regla sobre «la basura entra, la basura sale» todavía se aplica. Especialmente cuando se trata de integrar datos de terceros, es importante comprobar la precisión con los datos internos antes de integrarlos en el conjunto de datos subyacente. Por ejemplo, una marca de moda descubrió recientemente que los datos de género comprados en una fuente externa no coincidían con sus datos internos el 50% de las veces, por lo que la fuente y la fiabilidad son muy importantes.

La «capa de reglas» se hace aún más crítica.

Sin restricciones obvias sobre lo que un cliente puede pedir en una casilla de entrada, la IA necesita tener directrices que garanticen que responde adecuadamente a las cosas que van más allá de sus posibilidades o que son inapropiadas. Esto amplifica la necesidad de centrarse claramente en la capa de reglas, donde los diseñadores de experiencias, los vendedores y los responsables de la toma de decisiones empresariales establecen los parámetros objetivo para que la IA los optimice.

Por ejemplo, para una marca de aerolínea que utilizaba la IA para decidir cuál era la «siguiente mejor conversación» para mantener con los clientes, establecimos normas sobre qué productos podían comercializarse entre qué clientes, qué textos podían usarse en qué jurisdicciones y normas sobre la no repetición para garantizar que los clientes no fueran bombardeados con mensajes irrelevantes.

Estas restricciones se hacen aún más críticas en la era de la IA generativa. Como están descubriendo los pioneros de estas soluciones, los clientes se apresurarán a señalar cuando la máquina se «estropea» y produce soluciones absurdas. Por lo tanto, los mejores enfoques comenzarán de a poco, se adaptarán a soluciones específicas en las que las normas puedan definirse con precisión y los responsables humanos de la toma de decisiones puedan diseñar reglas para los casos extremos.

Entregue el viaje de principio a fin y los casos de uso específicos involucrados.

Los clientes solo pedirán lo que necesitan y buscarán la forma más sencilla o rentable de hacerlo. ¿Cuál es el verdadero objetivo final del cliente? ¿Qué tan lejos puede llegar? Con la capacidad de transferir la información con mayor facilidad entre las partes, puede crear asociaciones para obtener datos y para ejecutar las acciones que ayuden al cliente a lo largo de su viaje, por lo que su ecosistema de relaciones comerciales diferenciará su marca.

En su impresionante demostración de cómo Hubspot incorpora la IA generativa en «ChatSpot», Dharmesh Shah, CTO y fundador de Hubspot, explica cómo combinan las capacidades de HubSpot con OpenAI y con otras herramientas. No solo muestra la interfaz de Hubspot reducida a una sola línea de entrada de texto, sino que también muestra nuevas capacidades que van mucho más allá de las fronteras actuales de Hubspot. Un vendedor que quiera enviar un correo electrónico a un líder empresarial de una empresa objetivo puede utilizar ChatSpot para realizar una investigación sobre la empresa, sobre el líder empresarial objetivo y, a continuación, redactar un correo electrónico que incorpore tanto la información de la investigación como lo que sabe sobre el propio vendedor. El borrador del correo electrónico resultante se puede editar, enviar y rastrear mediante el sistema de HubSpot, y el líder empresarial objetivo entra automáticamente en una base de datos de contactos con toda la información asociada.

El poder de la información conectada, la creación automática de códigos y la producción generada está llevando a muchas otras empresas a ampliar sus fronteras, no como una expansión «vertical» u «horizontal» convencional, sino como «expansión de viajes». Cuando pueda ofrecer «servicios» basados en un simple comando de usuario, esos comandos reflejarán el verdadero objetivo del cliente y la solución total que busca, no solo un pequeño componente con el que puede que se haya estado ocupando antes.

Diferénciese a través de su ecosistema.

Resolver esas necesidades más amplias lo llevará inevitablemente a entablar nuevos tipos de relaciones de pareja. A medida que desarrolle sus capacidades de viaje de principio a fin, la forma en que construya esas relaciones comerciales será una nueva base fundamental para la estrategia. Qué tan confiables, bien autorizados, oportunos, exhaustivos y sesgados son sus datos. ¿Cómo van a utilizar los datos que envía su marca? ¿Cuál es la base de su relación, el control de calidad y la integración de datos? ¿Asociaciones privilegiadas negociadas previamente? ¿Una relación simple con un proveedor? ¿Cómo cobra por el servicio más amplio y cómo van a recibir su parte las partes implicadas?

Al igual que las marcas de búsqueda como Google, los mercados de comercio electrónico como Amazon y los motores de recomendación como Trip Advisor se convierten en puertas de entrada para los vendedores, más marcas pueden convertirse en navegadores de primera mano para el recorrido del cliente si pueden ofrecer socios de calidad, experiencia de personalización y sencillez. CVS podría convertirse en un coordinador completo de la red de salud al que se conectarían los proveedores de salud, tecnología sanitaria, servicios de bienestar, productos farmacéuticos y otros servicios de apoyo. Cuando su aplicación le permita simplemente preguntar: «Cómo puede ayudarme a perder 30 libras» o «Cómo puede ayudarme a tratar el aumento de mi artritis», el programa integral que pueden generar y, a continuación, gestionar por completo, mediante indicaciones e información difundida por su red, será un diferenciador fundamental en la forma en que, como marca, generan lealtad, capturan sus datos y los utilizan para seguir aumentando la calidad del servicio.

Priorice la seguridad, la equidad, la privacidad y la transparencia.

La forma en que gestiona los datos pasa a formar parte de su marca y los resultados para sus clientes tendrán casos límite y riesgos de sesgo que debe buscar y mitigar. Todos leemos historias sobre cómo la gente lleva los sistemas de IA generativa, como ChatGPT, a los extremos y recupera lo que los desarrolladores de la aplicación llaman «alucinaciones» o respuestas estrafalarias. También estamos viendo respuestas que vienen como afirmaciones sólidas de hechos erróneos. O respuestas que se derivan de bases de datos sesgadas que pueden llevar a resultados peligrosos para algunas poblaciones. Las empresas también están siendo «denunciadas» por compartir información privada de clientes con otras partes, sin el permiso de los clientes, claramente no en beneficio de sus clientes en sí mismos.

Los riesgos —desde los datos básicos hasta la gestión de los datos y la naturaleza del resultado de la IA generativa— simplemente seguirán multiplicándose. Algunas empresas han creado nuevos puestos para directores de protección al cliente, cuya función es anticiparse a los posibles escenarios de riesgo y, lo que es más importante, incorporar medidas de protección a la forma en que los directores de producto desarrollan y gestionan los sistemas. Los comités de riesgos de los consejos corporativos ya están contratando a nuevos expertos y ampliando sus ámbitos, pero hay que tomar más medidas de forma preventiva. Probar los bancos de datos para detectar sesgos, entender de dónde vienen los datos y sus riesgos de derechos de autor, precisión y privacidad, gestionar los permisos explícitos de los clientes, limitar el lugar al que puede ir la información y probar constantemente la aplicación para detectar casos extremos en los que los clientes puedan llevarla al extremo son procesos fundamentales que hay que incorporar a la disciplina principal de gestión de productos y a las preguntas que la alta dirección tiene que hacer de forma rutinaria. Las juntas esperan ver paneles sobre este tipo de actividades, y otros organismos de control externos, incluidos los abogados que representan las impugnaciones legales, también los exigirán.

¿Vale la pena? Los riesgos se multiplicarán constantemente y los costes de crear estructuras para gestionar esos riesgos serán reales. Solo hemos empezado a averiguar cómo gestionar los riesgos de sesgo, precisión, derechos de autor, privacidad y clasificación manipulada a gran escala. La opacidad de los sistemas a menudo hace que sea imposible explicar cómo se produjo un resultado si es necesaria algún tipo de auditoría.

Sin embargo, las capacidades de la IA generativa no solo están disponibles, sino que son la clase de aplicaciones que crece más rápido de la historia. La precisión mejorará a medida que aumente la cantidad de datos aprovechados y a medida que los sistemas de IA paralelos y los «humanos en el circuito» trabajen para encontrar y remediar esas horribles «alucinaciones».

El potencial de sencillez, personalización y democratización del acceso a las aplicaciones nuevas y existentes atraerá no solo a cientos de empresas emergentes, sino que también tentará a muchas marcas establecidas a crear nuevas ofertas de IA avanzada. Si pueden hacer algo más que divertir y, de hecho, ayudar al cliente a cumplir con más requisitos de su viaje que nunca, y hacerlo de una manera que inspire confianza, las marcas podrían abrir nuevas fuentes de ingresos a partir de los servicios que pueden ofrecer más allá de sus estrechas fronteras actuales. Para los casos de uso correctos, la velocidad y la personalización podrían valer una prima de precio. Pero lo más probable es que las capacidades de automatización de la IA reduzcan los costes del sistema en general y presionen a todos los participantes para que gestionen de forma eficiente y compitan en consecuencia.

Estamos abriendo un nuevo diálogo entre las marcas y sus clientes. Literalmente. No como las descripciones esotéricas de lo que ocurrió en los primeros días de la interacción digital. Ahora estamos hablando de un lado a otro. Hacer las cosas. Juntos. Simplemente. De una manera digna de confianza. Exactamente como lo quiere el cliente. La carrera ha empezado para ver qué marcas pueden ofrecer.

Este post contenía anteriormente una referencia incorrecta a American Express.