Estableciendo la Confianza como Pilar Central de la Experiencia del Cliente en la Era de la IA Generativa

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La Experiencia del Cliente (CX) se centra en fortalecer las relaciones con tus clientes y potenciales compradores. Sin confianza, las marcas suelen terminar manteniendo una relación puramente transaccional.

Con el auge de la Inteligencia Artificial (IA) y la IA Generativa, es crucial integrarlas en tus relaciones con los clientes. Gracias a los modelos de lenguaje extensos (LLMs) que utiliza la inteligencia artificial generativa, estos pueden emplearse eficazmente en el proceso de construcción de confianza. Al aprovechar dichas tecnologías, las marcas pueden inyectar un elemento de confianza en todas sus operaciones, datos y sistemas principales. Según nuestro informe más reciente, el 80% de los encuestados afirman que planean implementar la IA en su organización en los próximos cinco años.

IA Generativa: Usando la Tecnología para Construir una Base Sólida de Confianza

La IA Generativa ofrece numerosos beneficios, como mayor eficiencia, personalización, relevancia, escalabilidad y más. Sin embargo, su aporte más significativo es que puede utilizarse para asegurar un mayor nivel de confianza en términos de gestión de datos y privacidad. Esta preocupación está creciendo considerablemente en regiones como Europa y Australia, donde la soberanía de los datos es muy valorada. Estas áreas se esfuerzan por mantener los datos de los clientes dentro de la región. Como puedes imaginar, esto representa una serie de desafíos para las organizaciones globales. Ser consciente de dónde se almacenan los datos y ser completamente transparente al respecto son aspectos cruciales en estos escenarios, y actúan como una base sólida de confianza.

Desafíos al Usar la IA Generativa para Mejorar la Experiencia del Cliente (CX)

Aunque muchas organizaciones se sienten tentadas por la IA Generativa, muchas no han considerado los desafíos de operar motores similares. Al desplegar modelos de IA generativa, debes tener en cuenta cómo se procesarán, almacenarán y utilizarán los datos. Además, los datos deben ser anonimizados antes de enviarlos a los motores de IA generativa. La anonimización de datos elimina la información personalmente identificable (PII), de modo que estos motores no puedan ser utilizados para identificar y usar la información de forma negativa.

Si bien se debe considerar el preprocesamiento de datos, las organizaciones que piensan en usar tales modelos en sus operaciones también deben pensar en los pasos de posprocesamiento para eliminar representaciones falsas y respuestas incorrectas antes de generar información.

Implementación Adecuada de la IA Generativa en las Operaciones Empresariales

Al considerar la implementación de modelos de IA generativa en sus operaciones, las empresas primero deben construir la confianza del cliente. Esto requiere formar un equipo que valore la integridad y la buena ciudadanía corporativa. La cultura de una empresa y su perfil de confianza deben ser visibles y estar bien promocionados. Para ello, asegúrate de publicitar tus acciones, expectativas y comportamientos, y que tus esfuerzos coincidan con tus declaraciones.

Los líderes de CX también son responsables de ayudar a los miembros del equipo a desarrollar nuevas habilidades concentradas en dos áreas principales: habilidades blandas y medidas concretas.

  • Habilidades Blandas: enseña y entrena a tus miembros del equipo en responsabilidad, integridad, capacidad de respuesta, transparencia, comunicación y gestión de expectativas.
  • Medidas Concretas: realiza y proporciona optimizaciones de procesos, certificaciones (por ejemplo, SOC2 Tipo2, ISO 27001), acceso a sistemas, concienciación, métodos de medición con controles y equilibrios, auditorías rutinarias, análisis de causa raíz y más.

Construir una organización resiliente frente a los desafíos que implica integrar tecnologías de IA generativa en tus operaciones comienza por fomentar la resiliencia en cada miembro del equipo a través de cursos educativos como simulacros, ejercicios de sala de conferencias, pruebas simuladas, etc.

 FUENTE: sugarcrm.com

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