Su organización no está diseñada para trabajar con GenAI

Las organizaciones están invirtiendo millones de dólares en la IA generativa mientras se apresuran a aplicarla de formas innovadoras por delante de la competencia. Sin embargo, muchos se encuentran con obstáculos, no por las conocidas deficiencias de la tecnología, que aún está en pañales, sino por un defecto fundamental en su enfoque: piensan en la GenAI como una forma tradicional de automatización más que como un agente de asistencia que se hace más inteligente (y hace que los humanos sean más inteligentes) con el tiempo.

La introducción de Internet, la informática móvil y las plataformas en la nube nos mostró que extraer todo el valor de las tecnologías innovadoras no consiste solo en integrarlas en los procesos empresariales existentes, sino en reimaginarlos por completo. Si bien GenAI puede resultar incluso más transformador que estas innovaciones, también exige rediseñar la forma en que se hace el trabajo para maximizar su potencial.

Sin embargo, el problema al que se enfrentan las empresas es que los métodos tradicionales de rediseño de procesos pueden no estar del todo a la altura, porque GenAI no funciona como una tecnología tradicional. Los usuarios «hablan» con él, como lo harían con un colega humano, y funciona con el usuario de forma iterativa. También puede mejorar continuamente a medida que aprende las necesidades y los comportamientos de los usuarios (y viceversa).

Para integrar GenAI de forma eficaz, proponemos un nuevo paradigma: diseñar para el diálogo. A diferencia de los principios tradicionales de rediseño de procesos impulsados por la tecnología, que se centran en sacar las capacidades del ser humano y ponerlas «en» la máquina, Designing for Dialogue se basa en la idea de que la tecnología y los humanos pueden compartir responsabilidades de forma dinámica. Cada uno toma la iniciativa en diferentes momentos de un proceso según el contexto y la competencia. Básicamente, trata a GenAI más como a un compañero de trabajo que como una tecnología estática. No se equivoque: no estamos sugiriendo que GenAI sea humano o sensible, solo que se le deba tratar de manera diferente al de otras tecnologías, porque se comporta más como un colega que como el software anterior.

Al diseñar para el diálogo, las organizaciones pueden crear una relación simbiótica entre los humanos y la GenAI. El enfoque también proporciona la flexibilidad para que el proceso sea más eficiente con el tiempo, casi de forma orgánica. Y cada proceso más eficiente que surja puede capturarse y examinarse para detectar una posible automatización futura, lo que pone a las organizaciones en el camino de la mejora continua y el aumento de la eficiencia.

Por qué los antiguos métodos de reingeniería no funcionan

En 1990, la Harvard Business Review publicó un artículo innovador del fallecido Michael Hammer:» Trabajo de reingeniería: no automatice, borre.” Expuso los fundamentos de la reingeniería de procesos empresariales (BPR), que hace hincapié en el replanteamiento y el rediseño radical de los procesos empresariales para lograr mejoras significativas en la eficiencia, la calidad, el servicio y la velocidad. El enfoque consiste en analizar y entender la totalidad de los flujos de trabajo de una empresa y reconstruirlos desde cero para lograr un rendimiento óptimo.

Cuando se realiza para aprovechar una nueva tecnología, el BPR suele estar dirigido conjuntamente por TI y la empresa. Un equipo de trabajo asigna las tareas que antes realizaban los humanos a la nueva tecnología basándose en las capacidades fijas de la tecnología. El equipo redefine el flujo de trabajo alrededor de estas automatizaciones estáticas y, probablemente con una gestión de cambios significativa, los empleados adoptan el proceso rediseñado. Lo ideal es que el equipo de implementación supervise el nuevo proceso y lo modifique periódicamente para mejorarlo continuamente, pero no realizando rediseños frecuentes y generalizados. El método BPR ha funcionado en las empresas durante décadas y todavía se emplea predominantemente en las transformaciones digitales en la actualidad.

Si bien los objetivos y la filosofía basada en tareas de la BPR pueden aplicarse sin duda a GenAI, su enfoque de arriba hacia abajo apunta tanto a asignar tareas de manera rígida a tampoco humanos o la tecnología y la creación de un proceso fijo no logran capitalizar la naturaleza flexible e iterativa de GenAI. A diferencia de las tecnologías anteriores, GenAI facilita una interacción dinámica y un circuito de retroalimentación bidireccional entre el ser humano y la máquina. En otras palabras, la IA y el ser humano realizan una tarea juntos, aprenden y mejoran mutuamente y optimizan continuamente un proceso a nivel de usuario casi en tiempo real. Al integrar GenAI, el equipo de implementación pasa a ser más bien un equipo de facilitación.

Una forma mejor: diseñar para el diálogo

Cuando vemos a un equipo humano de alto rendimiento en acción, vemos una colaboración dinámica: un director de proyecto delega tareas, pero el liderazgo del equipo cambia de manos con fluidez en función de quién puede abordar mejor el desafío del momento. Las sesiones espontáneas de intercambio de ideas conducen a soluciones innovadoras. Los compañeros de equipo se asesoran unos a otros en sus áreas de especialización únicas, lo que aumenta los conocimientos (y el rendimiento del equipo) de los demás con el tiempo. El marco Design for Dialogue refleja estas dinámicas humanas para crear un flujo de trabajo entre humanos e IA eficaz, colaborativo y adaptable.

En el centro del marco hay tres componentes principales: el análisis de tareas, los protocolos de interacción y los bucles de retroalimentación.

Un análisis riguroso de las tareas, similar a la evaluación de un director de proyecto sobre quién es el más adecuado para un puesto determinado dentro de un equipo, implica desglosar un proceso en las tareas que lo componen y evaluar la complejidad, los riesgos y las capacidades necesarias para cada una de ellas. Esto garantiza que cada tarea se asigne al líder adecuado, ya sea humano o de inteligencia artificial.

Los protocolos de interacción (el equivalente a las reglas básicas de los equipos) describen la forma en que la IA y los humanos se comunican y colaboran en lugar de establecer un proceso fijo. Un ejemplo sería cuando la IA encuentra una anomalía o un punto de decisión estratégico, es una señal para el juicio humano, como un miembro del equipo pide consejo cuando se enfrenta a un obstáculo. Otra podría ser que las sugerencias proactivas de la IA sirvan de punto de partida para el debate, ya que inviten a la opinión humana para refinar el curso de acción, en lugar de una orden firme.

Por último, al igual que los equipos informan y ajustan su enfoque en las llamadas diarias, o al menos en cada fase de un proyecto, las organizaciones querrán establecer mecanismos para evaluar y ajustar continuamente la IA y la colaboración humana en función de los comentarios. Podrían incluir informes de errores, métricas de éxito, encuestas de satisfacción de los usuarios y explicaciones sobre la toma de decisiones de la IA.

Un buen ejemplo es el modelo de servicio de atención al cliente empleado por Jerry, una empresa valorada en 450 millones de dólares con más de cinco millones de clientes que sirve como ventanilla única para que los propietarios de automóviles obtengan seguro y financiación. Jerry recibe más de 200 000 mensajes de clientes al mes. Con un volumen tan alto, la empresa se esforzó por responder a las consultas de los clientes en 24 horas, y mucho menos en minutos o segundos. Instalando su solución GenAI en mayo de 2023, pasaron de tener personas a la cabeza de todo el proceso de servicio de atención al cliente y responder solo el 54% de las consultas de los clientes en 24 horas o menos a tener la IA a la cabeza el 100% de las veces y responder más del 96% de las consultas en 30 segundos en junio de 2023. Proyectan un ahorro anual de 4 millones de dólares gracias a esta transformación.

Para lograrlo, dividieron la función del agente de servicio de atención al cliente en ámbitos del conocimiento (por ejemplo, la cotización, la encuadernación y el pago del seguro) y tareas, como responder a una consulta inicial, evaluar la naturaleza de la consulta, buscar la fuente de información correcta para encontrar la respuesta, encontrar la información del usuario específico, etc. Descubrieron que, si bien la IA puede tomar la iniciativa en la realización de gran parte de este trabajo, hay puntos en la interacción entre la IA y el cliente en los que hay que llevar las cosas al agente, que luego toma la iniciativa. Los protocolos de interacción determinan cuándo debe ocurrir eso; por ejemplo, si la IA detecta una opinión negativa del cliente, la IA no puede analizar lo que el cliente necesita de sus entradas en el chat o determina que no puede dar una respuesta con confianza.

Los bucles de retroalimentación son fundamentales y se utilizan para refinar el proceso de servicio de atención al cliente casi a diario. Los agentes han recibido formación para identificar problemas e introducir las entradas en un sistema de seguimiento, los clientes pueden hacer clic con el pulgar hacia arriba o el pulgar hacia abajo en una interacción y el sistema marca automáticamente los casos de escalada para su investigación. Los ingenieros revisan los fallos a diario y ajustan el sistema para corregirlos.

Además de mejorar el servicio de atención al cliente y la satisfacción, han aumentado la satisfacción laboral entre los agentes humanos porque la IA lleva a cabo una laboriosa búsqueda de información sobre la escalada de problemas y presenta al agente un contexto y un plan de acción claro. Los agentes también pueden consultar el sistema directamente para encontrar información adicional fácilmente. Y gracias al continuo crecimiento de Jerry, no han reducido el número de agentes. Además, los abundantes datos que Jerry recopila de las interacciones con los clientes se traducen en formas de mejorar otros aspectos de su negocio, por ejemplo, ofreciendo servicios adicionales alineados con las necesidades de los clientes y un marketing y ventas adicionales más específicos.

También hemos utilizado el enfoque de diseño para el diálogo en nuestra firma de investigación para el proceso de elaboración de los informes. Dividimos el proceso en sus tareas individuales y determinamos si la IA o un humano toman la iniciativa en cada una de ellas. Los humanos toman la iniciativa en las tareas que requieren el juicio humano, como determinar el enfoque de la investigación y verificar la información. Hemos establecido protocolos de interacción, como exigir a los analistas que verifiquen las fuentes de cualquier información proporcionada por la IA. Y hemos recopilado los comentarios de los usuarios para refinar el proceso. Por ejemplo, aunque al principio pusimos a la IA a la cabeza de la visualización de datos, aprendimos que podíamos crear gráficos de forma más eficiente si los humanos proporcionaban más orientación inicial.

Cómo empezar

Rediseñar los procesos de su organización para incorporar GenAI puede ser transformador, con el enfoque correcto. Las medidas que se describen aquí pueden ayudar a garantizar el éxito.

Identifique los procesos de trabajo con alto nivel de WINS que crean el mayor valor para su organización.

Comience con una evaluación exhaustiva de los flujos de trabajo existentes, identificando las áreas en las que la IA podría tener el impacto más significativo. Procesos que implican un alto grado de trabajo con palabras, imágenes, números y sonidos: lo que llamamos WINS funcionan (como se describe en nuestro Artículo de Harvard Business Review de septiembre de 2023) — están listos para dar a los humanos una ventaja de GenAI. La mayoría de las veces se encuentran en el servicio de atención al cliente, las ventas y el marketing, la ingeniería de software y la investigación y el desarrollo.

Realizar un análisis de tareas.

Comprenda la secuencia de acciones, decisiones e interacciones que definen un proceso empresarial. Para cada tarea identificada, desarrolle un perfil que describa los puntos de decisión, la experiencia requerida, los posibles riesgos y los factores contextuales que influirán en la capacidad de liderazgo de la IA o de los humanos. Considere dónde la experiencia humana es insustituible, especialmente en áreas que requieren inteligencia emocional, toma de decisiones complejas y juicios matizados.

Diseñe protocolos de interacción y mecanismos de retroalimentación.

Definir cómo los sistemas de IA deben interactuar con los operadores humanos y viceversa, incluido el establecimiento de directrices claras sobre cómo y cuándo la IA debe solicitar la opinión humana y viceversa. Desarrollar mecanismos de retroalimentación, tanto automatizados como dirigidos por humanos.

Entrene al equipo.

Realice sesiones de formación exhaustivas para familiarizar a los empleados con las nuevas herramientas y protocolos de la IA. Céntrese en fomentar el confort y la confianza en las capacidades de la IA y enseñe a proporcionar comentarios constructivos y a colaborar con los sistemas de IA.

Evaluar, ajustar y escalar.

Implemente la integración de la IA con la supervisión continua para recopilar los datos de rendimiento y los comentarios de los usuarios y refinar el proceso. Actualice continuamente los perfiles de tareas y los protocolos de interacción para mejorar la colaboración entre la IA y los empleados humanos y, al mismo tiempo, busque los pasos del proceso que puedan automatizarse por completo en función de los datos de interacción capturados. Una vez que la integración inicial tenga éxito y los procesos se hayan perfeccionado, considere la posibilidad de ampliarla a otras áreas de la organización y adaptar el marco a los diferentes contextos y necesidades. Jerry, por ejemplo, está trabajando ahora para aplicar su nuevo modelo a las interacciones telefónicas.

Conclusión

Dentro de tres a cinco años, las organizaciones tendrán interfaces de conversación para todo tipo de procesos, productos y servicios. Los que desarrollen una amplia experiencia en el diseño para el diálogo no solo tendrán una ventaja competitiva, sino que también recopilarán todo tipo de nuevos datos de interacción que podrán utilizar para mejorar sus productos actuales e innovar en otros nuevos.

En esencia, el marco Design for Dialogue va más allá de optimizar los flujos de trabajo, se trata de remodelar la estructura misma de la colaboración en la era impulsada por la IA. Sí, GenAI puede automatizar las tareas y aumentar las capacidades humanas. Pero reimaginar los procesos de una manera que los utilice como un socio activo, que aprende y se adapta abre el camino hacia nuevos niveles de innovación y eficiencia.