La inteligencia artificial existe desde hace mucho tiempo, pero ahora está irrumpiendo con fuerza. A medida que las empresas comienzan a apreciar el potencial casi ilimitado de la IA generativa, han comenzado a acelerar los proyectos de IA existentes, y están iniciando otros nuevos en todas las áreas del negocio, incluida la cadena de suministro, recursos humanos, ventas y marketing.
Los líderes se enfrentan a la tarea de gestionarlo todo. Es hora de que las empresas centralicen el control en un ejecutivo experimentado, ¿cierto?
Falso. Cada vez que aparece una nueva tecnología, las grandes empresas creen que basta con nombrar a un líder sénior (un "zar", en el lenguaje popular) para que se encargue de ello. El proceso, tal y como yo lo he observado, suele comenzar cuando la junta directiva se entera de la existencia de una nueva tecnología de moda. Los equipos proponen casos de uso muy optimistas y contradictorios, y la junta directiva, entusiasmada pero insegura sobre cómo proceder, pone a una pobre alma desprevenida a cargo de todo. Rara vez funciona. Cuando estos líderes fracasan, es porque no tienen idea de cómo funciona la empresa en el nivel en el que realmente se ponen en práctica las ideas.
Entonces, ¿qué deberían hacer las empresas?
LIDERAR DESDE LA PRIMERA LÍNEA
Al desarrollar tecnologías aplicadas, como la IA, los líderes deben identificar oportunidades dentro de los flujos de trabajo. En otras palabras, para encontrar la utilidad de una nueva tecnología, es necesario comprender cómo se hacen las cosas. Los zares rara vez lo descubren, porque están demasiado lejos de la línea de suministro de información donde se realiza el trabajo.
Hay una mejor manera de hacerlo. En lugar de que las decisiones desciendan por la cadena desde arriba, los líderes deben dejar que la innovación se produzca en primera línea y respaldarla con un centro de excelencia que proporcione plataformas, ingeniería de datos y gobernanza. En lugar de elegir personalmente a un líder experto, las empresas deben otorgar a los equipos la propiedad del proceso. Y lo que es más importante, esta estructura permite aportar experiencia operativa para aplicar la tecnología al negocio, de manera responsable, y a escala y velocidad.
Así es como lo hacemos en Verizon. En lugar de una estructura centralizada de arriba hacia abajo, la implementación de la IA está en manos de equipos cercanos al trabajo, lo que puede significar que un amplio conjunto de partes interesadas proporcione información en tiempo real.
Las personas en el nivel funcional reconocen los desafíos que supone hacer las cosas con eficiencia y eficacia. Pueden detectar rápidamente las herramientas que funcionan mejor. Estos grupos de primera línea, que poseen el presupuesto y los acuerdos de nivel de servicio, deben vivir con el resultado final. A menudo centrarán su atención en proyectos que puedan beneficiar a ambas métricas, lo que significa que se obtendrán casos de uso que impulsen resultados mensurables.
APROVECHAR LA IA PARA EL CRECIMIENTO EMPRESARIAL
En la actualidad, en Verizon nos estamos asociando con empresas externas para perfeccionar nuestros modelos a medida que aplicamos la IA en tres áreas: en operaciones (en grandes modelos lingüísticos para ayudar en tareas cognitivas y computacionales); en la red (en el uso de IA en el diseño de desarrollo, predicción de capacidad y amplificación de potencia para ayudar a automatizar y acelerar la respuesta de la red); y en atención al cliente y ventas (para ayudar con el marketing y la personalización).
Llevamos tiempo en esto y hemos aprendido de nuestros errores.
Por ejemplo, durante la última década, tuvimos una forma centralizada y generalizada de resolver los problemas de atención al cliente. Pero, como aprendimos de nuestros trabajadores de primera línea, la información de todo tipo (como el funcionamiento de un dispositivo específico, el canje de una promoción, la resolución de un problema de facturación concreto, la respuesta a una pregunta sobre la configuración de la red, etc.) puede ser difícil de encontrar y demasiado complicada, lo que se suma a la ya de por sí pesada carga que soportan nuestros representantes de servicio. Contamos con cientos de dispositivos diferentes y aproximadamente 100 promociones distintas en marcha en un momento dado, y se espera que nuestros equipos de atención al cliente lo sepan todo.
Por ello, hemos recurrido a la IA para aliviar parte de esa carga cognitiva.
Supongamos, por ejemplo, que un cliente llama con una pregunta sobre la promoción de su móvil y quiere comprender mejor qué opciones puede tener también para el servicio de Internet. Es probable que el representante busque y muestre varios documentos en muchas pantallas que describan todas las promociones y configuraciones disponibles para Internet residencial. Ahora, imagine tener 10,000 de estos documentos y un único bot de búsqueda de IA (un copiloto, en realidad) que pueda decirle lo que necesita saber al instante, de forma personalizada para ese cliente. Eso es lo que estamos probando ahora.
Estamos invirtiendo solo en áreas donde hemos medido el progreso y la IA no sólo nos informa en tiempo real, sino que también mejora nuestros KPI.
MEJORAR EL RENDIMIENTO
Nuestros resultados están mejorando. Con el bot de búsqueda de IA, nuestro índice de precisión en las respuestas está a la par con el de los humanos, pero creemos que podemos alcanzar una precisión del 99%. Y continúa mejorando cada día, pero la mejor medida del éxito será mejorar nuestra puntuación neta de promotores, que es nuestro objetivo para este año.
Del mismo modo, en ventas, ya comenzamos a implementar una herramienta de IA que nos ayuda a anticipar lo que el cliente podría desear y brindarle opciones de forma proactiva. Capturamos una cantidad significativa de datos para ayudarnos a ofrecer un mejor servicio a nuestros clientes y, con base en ello, podemos hacer más de 100 predicciones diferentes que nos ayudan a brindarles una experiencia mucho más personalizada. Cuando podemos identificar con precisión y de forma proactiva lo que un cliente necesita o desea, podemos resolver sus dudas en la primera llamada.
Este tipo de trabajo proactivo ya nos ha ayudado a aumentar nuestra tasa de conversión de ventas en más de un 6%. Esto incluye desde nuevas altas de suscriptores hasta la incorporación de beneficios exclusivos y actualizaciones a planes de niveles superiores. La IA permite que los humanos hagan lo que mejor saben hacer, dejando que las máquinas hagan lo que mejor saben hacer.
Y, por si fuera poco, hemos capacitado a nuestros equipos de primera línea para que nos orienten sobre la mejor forma de utilizar la IA para ayudarles a reducir la carga cognitiva y proporcionar eficiencia en la forma en que atendemos a nuestros clientes, de modo que puedan centrarse en la interacción humana, la empatía y la superación de las expectativas del cliente. Hemos descentralizado el proceso de decisión en busca de los mejores resultados.
Hoy en día, todas las empresas quieren utilizar la IA, pero para lograr el éxito a largo plazo, será necesario algo más que poner a un ejecutivo a cargo. En Verizon, el éxito y el fracaso de la IA no dependen de un zar, sino de un conjunto de partes interesadas que pueden ver los resultados, la participación de los clientes y sus comentarios a medida que llegan.