Sus equipos deben impulsar la adopción de la IA, no la alta dirección

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ada 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. En los últimos años, hemos visto cómo esto se aplica al metaverso, al blockchain y, ahora, a la IA. En muchas empresas, la decisión de designar a un responsable para que supervise la adopción de una nueva tecnología es prácticamente automática, sin embargo, también suele ser un gran error.

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 optimistas y contradictorios, y la junta directiva, entusiasmada, pero sin saber 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.

En lugar de elegir a un líder experto, las empresas deben otorgar a los equipos la propiedad del proceso. Esta estructura permite que las empresas apliquen su experiencia operativa para implementar la tecnología en su negocio, de manera responsable, a escala y con rapidez.

Aprovechar la IA

En la actualidad, en Verizon nos estamos asociando con empresas externas para perfeccionar nuestros modelos a medida que aplicamos la IA.

Llevamos un 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 hemos aprendido de nuestros trabajadores de primera línea, la información de todo tipo puede ser difícil de encontrar y demasiado complicada, lo que se suma a la ya de por sí pesada carga de nuestros representantes de servicio. Contamos con cientos de dispositivos diferentes y aproximadamente 100 promociones distintas en marcha, y se espera que nuestros equipos de atención al cliente lo sepan todo. 

Ahí es donde recurrimos a la IA para aliviar parte de esa carga cognitiva. Estamos probando un programa en el que un solo bot de búsqueda de IA pueda decirles a nuestros representantes lo que necesitan saber al instante, de forma personalizada para cada cliente.

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 seguir mejorando cada día. 

Del mismo modo, en ventas, ya comenzamos a implementar una herramienta de IA que nos ayuda a anticipar lo que el cliente podría desear para brindarle opciones de forma proactiva.

Y, por si fuera poco, hemos dado a nuestros equipos de primera línea el poder de guiarnos sobre cómo se debe utilizar la IA para ayudarles a reducir la carga cognitiva y aumentar la eficiencia en la forma en que atendemos a nuestros clientes, de modo que puedan centrarse en la interacción humana, la empatía y superar las expectativas del cliente. No hay ningún zar en esa transacción con el cliente. Solo hay decisiones en el punto de contacto, utilizando la experiencia de nuestros empleados de primera línea.