Los bots de IA son la última novedad y están en boca de todos. Según sus promotores, son capaces de realizar un infinito abanico de tareas y potenciarán la productividad a niveles inimaginables. Según sus detractores, se trata de promesas de una industria manejada por un pequeño grupo de ególatras que está absorbiendo el financiamiento global y no está aportando nada a la sociedad.
Entre las empresas, y más allá de la excitación promovida por los medios, sus responsables tienen una sensación de pánico. Sienten la presión por integrar la IA en sus productos y servicios. Y en muchos casos, esa presión la derivan hacia niveles inferiores de la empresa. Pero todavía no entienden bien en qué sectores o de qué manera aplicar la IA.
Empecemos por la diferencia básica entre los diferentes tipos de chatbots de IA. Hasta hace tan solo dos años, los bots eran softwares que se alimentaban con data específica para responder a tareas específicas. Una empresa tenía su bot en la web donde respondía preguntas básicas como ubicación, horario, preguntas frecuentes, catálogo. Pero la conversación no iba más allá de eso.
Ahora, los bots de IA son capaces de analizar toda la data digital disponible y a partir de ahí seguir una conversación propuesta por el cliente que abarque diferentes aspectos, a través de modelos de lenguaje natural, a veces hasta el momento de la venta.
Los dos tipos de chatbots de IA actuales pueden ser universales o limitados a productos específicos. La diferencia entre los dos tipos es que uno se alimenta de toda la data disponible públicamente en internet, como el ChatGPT, mientras que el otro se alimenta solo de la información necesaria para cumplir la función que se requiere. Y son desarrollados a partir de los mismos LLM de OpenAI, Meta, Google o Amazon, a través de aplicaciones.
Debido al enorme éxito del ChatGPT, los bots de IA parecen ser la manera obvia de integrar la IA a una empresa. Es así que surge una explosión de chatbots de IA, pero en muchos casos no representan un verdadero aporte de valor.
El chatbot de IA puede ser muy útil en algunos casos, y uno de ellos es atención al consumidor. Pero no resuelve todo tipo de problemas. Es necesario pensar de manera crítica y creativa sobre cómo la IA podría mejorar las experiencias que brindamos y convencer a los líderes de las empresas que hay mejores soluciones que simplemente implementar un chatbot.
Según una publicación de nngroup.com, Linkedin presentó recientemente su experiencia premium impulsada por inteligencia artificial, que es esencialmente un chatbot de IA específico para un producto. La función muestra preguntas de seguimiento sugeridas en la parte inferior de las publicaciones. La intención es claramente fomentar el consumo de contenidos dentro de la plataforma. Cuando un miembro premium selecciona una pregunta, aparece una ventana de chat.
“Como ávidos usuarios de Linkedin, este mal uso de la IA nos decepciona. La experiencia actual de Linkedin tiene muchos problemas que la IA podría abordar. En cambio, Linkedin utilizó la IA para resolver un problema inexistente. Este es apresurarse a encontrar una solución de diseño sin detenerse a considerar el contexto y las necesidades del usuario. En lugar de un chat de IA específico para un producto, Linkedin podría considerar una variedad de otros casos de uso para la IA. Por ejemplo:
- Examinar la calidad de las publicaciones orientadas a recomendaciones en función de la experiencia y el historial del autor.
- Recomendar posibles ajustes de perfil a los solicitantes de empleo para que puedan aumentar la visibilidad del reclutador.
- Permitir a los usuarios comparar varias ofertas de trabajo e identificar patrones o similitudes.
- Aumentar el conocimiento de los usuarios sobre los eventos de networking relacionados con sus intereses (incluso si ocurren fuera de Linkedin).”
El impulso para integrar el chatbot de IA en los productos de la empresa presenta un desafío conocido: alinear las tendencias tecnológicas con las necesidades fundamentales de los usuarios. A medida que la integración de la IA se convierte en una prioridad para los accionistas, la responsabilidad de los que manejan la organización es garantizar que su implementación sea fácil de usar, escalable, y esté sincronizada con la estrategia comercial general.
La IA no tiene que ser antropomorfizada, conversacional o incluso visible para agregar valor a una experiencia. Los responsables de desarrollar la incorporación de la IA, deben ampliar el pensamiento de accionistas y empleados, considerando diversas formas de integrar la IA en un producto. Por ejemplo:
- Personalización: Adapta el contenido y las recomendaciones a las personas. Si bien este concepto no es nuevo (Netflix lo usa hace años en su algoritmo de recomendación), los sistemas de IA permitirán una mayor personalización, más detallada que nunca.
- Análisis predictivo: la IA puede ayudar a tu empresa a predecir tendencias o acciones de los usuarios en base a datos históricos o acciones pasadas. Por ejemplo: Airbnb aprovecha la IA desde 2015 en su algoritmo de fijación de precios para anfitriones, que combina tasas de conversión y demanda del mercado para sugerir tarifas competitivas.
- Automatización estratégica: busca tareas redundantes, repetitivas, que requieran mucho tiempo en los recorridos de tus usuarios. Considera cómo la IA podría optimizar y acelerar esas tareas.
- Automatiza la atención al cliente: el chat de IA también puede ayudar a automatizar y escribir respuestas de correo electrónico, procesar tickets de soporte y brindar instrucciones personalizadas.
