Esta semana queremos compartirles un artículo de Tim Kulp quien nos explica la lógica que se aplica en la resolución de problemas a través de la Inteligencia Artificial, y cómo se usa el aprendizaje de la IA para mejorar la Experiencia de Cliente.

Las herramientas de inteligencia artificial (IA) están por todas partes. Apenas se puede ir al baño sin que haya un sistema de IA listo para ayudar. Todas las herramientas de su paquete de servicios de atención al cliente aprovechan algún tipo de IA para la segmentación del mercado o la personalización. Pero el valor de la IA para CX no se limita a las herramientas.

De hecho, las herramientas prediseñadas no son lo más útil de la IA para tu experiencia de cliente. La reflexión que se lleva a cabo en el diseño y la creación de sistemas de IA es en sí misma la herramienta más poderosa para reexaminar la experiencia del cliente. Analicemos tres conceptos de resolución de problemas de IA y veamos cómo puede utilizarlos para perfeccionar tu columna de CX y crear experiencias de cliente excepcionales.

Regla 1 de la IA: Reducción de problemas

En la primera oleada de inteligencia artificial de 1950, los investigadores crearon un programa de software que podía imitar la forma en que los humanos resuelven los problemas. El diseño del programa Logic Theorist se basaba en dividir los problemas en otros más pequeños y sencillos. Al resolver cada uno de los problemas que lo componían, el sistema de inteligencia se iba acumulando hasta resolver el problema mayor. Las soluciones a los problemas menores se acumulaban en la solución final.

Los retos de CX pueden presentarse como problemas grandes y abrumadores. Mediante la reducción de problemas, se toma un gran problema como la creación de una visión de 360º del cliente en todas las plataformas de la empresa y se reduce a una pregunta preliminar: "¿Qué hay que hacer para conseguirlo?"

Dirás: "Bueno... no es tan fácil". Pero en realidad lo es. Pongamos a prueba la lógica con un problema no técnico. Imagina que tu objetivo es conseguir un libro. La reducción del problema lo descompone en opciones para lograr el objetivo:

Comprar el libro.

Pedir prestado el libro.

Cada una de ellas requiere pasos adicionales. ¿Tienes dinero para comprar el libro? Si es así, ya está todo listo. Si no, ha surgido un nuevo problema: "Conseguir dinero". La descomposición de los problemas le permite ver muchas formas diferentes de resolver el mismo problema, revelando la opción de menor coste (tiempo, recursos).

Escribamos un esquema de reducción de problemas para nuestra visión de 360º:

• Objetivo: Obtener una visión de 360º de cada cliente.
• Opción: Utilizar un sistema para todos nuestros datos.
• Problema: Actualmente tenemos varios sistemas.
• Problema: Todos los sistemas están desconectados.
• Opción: Conectar todos los datos entre sistemas.
• Problema: No hay identificadores uniformes para los clientes en todos los sistemas.
• Problema: Los distintos sistemas definen a un cliente de forma diferente.
• Opción: Implantar un sistema de inteligencia empresarial (BI) para crear una visión única.
• Problema: No hay un sistema de BI estándar en todos los departamentos.
• Problema: Cada departamento tiene un punto diferente en el que una persona se convierte en cliente.

Utilizando la reducción de problemas, puede trazar soluciones potenciales. Tu equipo de CX te ayuda a resolver problemas, pero el pensamiento de IA te muestra cómo resolverlos.

Regla 2 de la IA: Tareas y procesos, no trabajos

Seguro que lo has oído: La IA está destruyendo puestos de trabajo. Pero esta es la forma equivocada de pensar en la IA. La IA no trata de puestos de trabajo, sino de tareas. En los negocios, un conjunto de tareas constituye un proceso. Un conjunto de procesos constituye un trabajo. El pensamiento de la IA le obliga a desglosar el "trabajo" hasta el nivel de la tarea, incluso hasta el nivel de los clics si utiliza la automatización de procesos robóticos (RPA). Cuando piensa en su experiencia de cliente, ¿piensa en el nivel de punto de contacto, en el nivel de tarea, en el nivel de proceso o en el nivel de trabajo?

Independientemente de la tecnología de CX que utilice, es probable que haya elaborado un mapa del recorrido del cliente. Las diferentes metodologías de mapeo tienen diferentes representaciones. Para nuestros propósitos, piense en un mapa de viaje como una serie de fases y el contexto emocional del cliente que acompaña a cada fase. ¿Tienen sus fases el nivel de granularidad adecuado para representar adecuadamente a un cliente? Por ejemplo, al trazar el recorrido de una llamada al servicio de asistencia al cliente, ¿incluye las transferencias y las transiciones emocionales que las acompañan? Una fase puede tener un nivel demasiado alto para dar una imagen precisa de lo que realmente está sucediendo.

Aproveche su pila de CX para obtener la fidelidad correcta de los datos. Es posible que tenga que ajustar su sistema para capturar más datos sobre fases específicas. La clave es identificar la fidelidad que funciona para su negocio y ajustar sus sistemas (y diagramas) en consecuencia.

Regla 3 de la IA: Mejoras, no sustituciones

La IA no sustituye a los humanos. En Mind Over Machines hablamos mucho de esto, incluso en nuestro marco Workforce Ascension & Enhancement (WAE), porque los trabajadores tienen miedo de la automatización hasta que ven sus resultados. La IA no puede hacerlo todo. Ni siquiera puede hacer la mayoría de las cosas. La IA puede hacer cosas muy especializadas para las que está directamente entrenada. Más allá de las limitaciones de la IA, automatizar todos los aspectos del negocio para ahorrar costes reduce la innovación y la generación de valor. Si todo se hace siempre de la misma manera (como la IA tiene que hacer el trabajo), no hay chispa creativa hacia el crecimiento de la organización.

Los sistemas de CX impulsados por la IA permiten a los humanos crear experiencias de mayor valor para los clientes con su marca. Y la gran noticia es que sus empleados ya saben cómo utilizar mejor el tiempo creado por las automatizaciones de CX. Sólo tiene que preguntarles. Pero prepárese para las críticas de su pila actual de CX que indican que no está obteniendo el ROI que esperaba. Si su equipo pasa más tiempo gestionando la tecnología que innovando los toques personales a lo largo del viaje de CX, necesita examinar si sus herramientas están realmente permitiendo el negocio o simplemente estorbando.

IA: del martillo a la mentalidad

"Cuando todo lo que tienes es un martillo, todo parece un clavo". La IA ha inundado tanto el mundo de los negocios que vemos la IA solo como una herramienta, un martillo que se aplica a todo. Enfocar la IA como una mentalidad te permitirá maximizar su valor para tu negocio. No se obsesione con las nuevas herramientas y funciones de CX. Usa el pensamiento y las técnicas de resolución de problemas de los ingenieros de IA para transformar tu experiencia de cliente de un montón de tecnología a una capacidad impactante y generadora de valor.

Con información de CMSwire