Autor: Jaime Colom, account executive del sur de Europa de NICE
Falta de objetivos claros:
Implementar IA sin objetivos claros conduce a esfuerzos inútiles y resultados ineficaces. Es crucial definir objetivos específicos y medibles para mejorar la CX antes de la adopción de IA. Estos objetivos, como la reducción del tiempo de respuesta, guían el desarrollo de soluciones de IA. Según el informe “Estado de la IA” de Deloitte, el 78% de las organizaciones con resultados medibles establecen objetivos claros para las iniciativas de IA.
Baja calidad de los datos:
La calidad de los datos es vital para la IA, ya que afecta a la precisión y la toma de decisiones. Datos deficientes pueden perjudican la CX. Un gobierno de datos robusto garantiza un uso ético de los datos, lo que lleva a modelos de IA precisos, una mejor CX y crecimiento empresarial.
Descuidando el toque humano:
Si bien la automatización impulsada por la IA mejora la experiencia del cliente, no debería reemplazar por completo la interacción humana. La IA debería complementar a los agentes humanos, especialmente en situaciones empáticas y críticas. La IA se encarga de las tareas rutinarias, permitiendo que los agentes se concentren en problemas complejos. Equilibrar la automatización de la IA con la interacción humana asegura experiencias de cliente eficientes y personalizadas. Calabrio comentó que el 79% de los consumidores desean más interacción humana en el servicio al cliente.
Falta de transparencia:
La transparencia en la experiencia del cliente impulsada por la IA es esencial. Las empresas deben comunicar abiertamente cómo afecta la IA a las interacciones, el uso de datos y los beneficios. Permitir a los clientes optar por participar o no en las interacciones impulsadas por la IA promueve la transparencia y el respeto por las preferencias. La comunicación transparente fortalece las relaciones y genera confianza. Según Accenture, el 73% de los consumidores están más dispuestos a compartir información personal si las empresas son transparentes sobre su uso, lo que conduce a una mayor personalización.
Fracaso en adaptarse continuamente:
Los modelos de IA requieren monitoreo continuo, adaptación y mejora para mantenerse relevantes. A medida que las necesidades de los clientes y las tendencias del mercado evolucionan, las actualizaciones regulares son cruciales. Implementar un sólido ciclo de retroalimentación para recopilar y analizar datos de clientes refina los algoritmos de IA, lo que conduce a experiencias de cliente más precisas. Manteniéndose actualizadas con los avances de la IA, las empresas pueden mantener una ventaja competitiva en la experiencia del cliente. Accenture señala que casi el 90% de las empresas líderes invierten en IA para mejorar la innovación.
Preocupaciones de seguridad y privacidad:
El manejo incorrecto de los datos de los clientes puede tener consecuencias graves como sanciones legales, daño reputacional y pérdidas financieras. Por lo tanto, las empresas deben abordar proactivamente las preocupaciones de seguridad y privacidad relacionadas con los datos de los clientes. Esto incluye la estricta adherencia a regulaciones de protección de datos, medidas de ciberseguridad robustas y auditorías regulares para mitigar riesgos. Según IBM Security y el Instituto Ponemon, el coste promedio global de una sanción de datos en 2021 fue de $4.24 millones.
Altos costes de implementación:
Implementar IA para CX es costoso pero trae beneficios a largo plazo como la mejora de la satisfacción del cliente y la eficiencia. Para reducir costes, realice un análisis coste-beneficio y considere soluciones escalables como herramientas preconstruidas o servicios basados en la nube. Priorice los proyectos de IA en función de su impacto en CX y los resultados comerciales generales. A pesar de que el 84% de los ejecutivos ven la IA como una ventaja competitiva, solo el 20% de las empresas la han adoptado ampliamente (MIT Sloan Management Review).
Resistencia al cambio:
La resistencia por parte de empleados y clientes puede obstaculizar la implementación de la IA. Involucrar a los empleados reduce la resistencia y aumenta la inversión en el cambio. Abordar transparentemente las preocupaciones facilita la adopción de la IA. McKinsey & Company señala que el 90% de los ejecutivos recomiendan invertir en la capacitación de trabajadores afectados por la automatización y la IA para mitigar la pérdida de empleos.
Superar estos obstáculos requiere un equipo dedicado a diseñar IA específicamente para la experiencia del cliente. En NICE, ese es nuestro trabajo diario.
