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Es un momento crucial en la industria de los centros de contacto; las empresas están en un estado de cambio mientras consideran cómo evolucionarán y tomarán forma sus estrategias de inteligencia artificial (IA). Como exanalista de Gartner, recientemente he estado a la vanguardia ayudando a muchas organizaciones a utilizar análisis e IA para mejorar tanto la experiencia del cliente (CX) como la experiencia del empleado (EX), y generar valor empresarial en varios dominios, incluidos el comercio digital, el marketing, las ventas y el servicio al cliente.
Ahora es el momento para que las empresas desarrollen sus planes de IA para proporcionar las experiencias incomparables que sus empleados y clientes desean. Por eso estoy emocionado de traer este fuerte enfoque en las estrategias, tendencias y tecnologías de análisis del cliente a Genesys como vicepresidente sénior de marketing de productos.
Al asumir este rol, pensé que sería apropiado compartir algunas de mis ideas sobre el impacto de la IA en el futuro de CX y EX, así como algunas mejores prácticas sobre cómo deberían las empresas abordar su evolución.
Uno de los mayores obstáculos que enfrentan los líderes empresariales al adoptar e implementar IA para CX/EX es la delimitación inadecuada de los proyectos de IA. Sin objetivos claros y bien definidos, las iniciativas de IA a menudo no logran abordar las necesidades y desafíos específicos de la empresa, lo que lleva a resultados subóptimos. Muchas empresas también luchan con silos de datos, formatos de datos inconsistentes y conjuntos de datos incompletos que socavan la precisión y confiabilidad de los modelos de IA.
Una encuesta reciente de Gartner que analiza las claves para implementaciones exitosas de IA y el impacto de la IA generativa reveló que las empresas continúan enfrentando desafíos en este frente. La encuesta indicó: “Los proyectos de IA son difíciles. En promedio, solo el 48 % de los prototipos de IA entran en producción, lo que es inferior al 54 % en la encuesta de IA en organizaciones de 2021. Del mismo modo, se tarda más en pasar del prototipo de IA a la producción: en promedio, 8,2 meses, frente a 7,3 meses en 2021.”[1]
Aunque esta encuesta se aplica a todas las iniciativas de IA, probablemente sea similar para aquellas relacionadas específicamente con la experiencia del cliente.
Garantizar prácticas sólidas de gestión de datos y una delimitación precisa de los proyectos son pasos esenciales para que las empresas superen estos desafíos y aprovechen con éxito la IA para mejorar las experiencias del cliente y del empleado.
Creo que la IA será cada vez más fundamental para mejorar el CX, pero también será revolucionaria para el EX en la próxima década. Históricamente, muchas empresas han subinvertido crónicamente en la experiencia de sus empleados. Pero esta mentalidad finalmente está cambiando a medida que las organizaciones reconocen el impacto crítico de la satisfacción de los empleados en el desempeño general del negocio.
Uno de los desarrollos más transformadores es la introducción de interfaces de usuario intuitivas y de calidad de consumo en herramientas impulsadas por IA para empleados. Estas interfaces, que ya se están convirtiendo en estándar, mejoran drásticamente la usabilidad y el compromiso, haciendo que los procesos de trabajo sean más eficientes y menos dolorosos para los empleados.
Productos como la plataforma Genesys Cloud™ están liderando el cambio y permitiendo que las organizaciones trasladen numerosos cambios impactantes al ámbito de la configuración en lugar de construcciones personalizadas. Esta flexibilidad permite a las empresas alejarse de sistemas torpes y engorrosos que han plagado a los empleados durante años, eliminando esencialmente el escenario de “muerte por mil cortes de papel” que ha sido demasiado común.
Como resultado, los empleados pueden experimentar una reducción dramática en la fricción y la frustración en sus tareas diarias. Las mejoras holísticas en el lugar de trabajo conducen a una mayor productividad y una mejor satisfacción laboral, lo que empodera a los empleados para ofrecer experiencias excepcionales al cliente. Esto crea un ciclo virtuoso de mejora del desempeño y satisfacción tanto para los empleados como para los clientes.
Después de años de agregar canales y complejidad, las empresas se están dando cuenta de que ofrecer una experiencia inferior en todos los canales no es sostenible. En cambio, la orquestación intencional de experiencias adaptadas a las fortalezas de cada canal se está convirtiendo en el nuevo estándar.
La IA y el aprendizaje automático son clave para habilitar experiencias hiperpersonalizadas e interacciones predictivas con los clientes que anticipan sus necesidades, resuelven problemas de manera proactiva y ofrecen experiencias sin interrupciones y coherentes en todos los puntos de contacto. Sin embargo, la verdadera oportunidad para que las empresas se diferencien hoy en día es diseñar cuidadosamente estas interacciones para que coincidan con el contexto específico y las preferencias de sus clientes.
Si bien la transformación en EX será revolucionaria, la evolución continua en CX se caracterizará por mejoras consistentes en personalización, eficiencia y diseño intencional. Juntos, estos avances reinventarán la forma en que las empresas abordan tanto la experiencia del empleado como la del cliente, fomentando un entorno más conectado, eficiente y satisfactorio para todos.
Las empresas tienen un potencial incomparable para transformar la entrega de la experiencia con IA, particularmente en el mantenimiento del contexto del cliente a lo largo de viajes multicanal. La frustración común de tener que repetir información —a menudo retratada como un mal servicio en los medios— puede erradicarse eficazmente con la IA, lo que lleva a un servicio al cliente sin interrupciones y coherente que todos hemos anhelado como consumidores.
Específicamente, la gestión del viaje impulsada por IA y los análisis son cruciales para permitir que las organizaciones aprovechen una mayor comprensión del viaje holístico de un consumidor. Esto desbloquea nuevos niveles de visibilidad y control para que las marcas puedan ofrecer las experiencias personalizadas de principio a fin que impulsan el crecimiento empresarial.
La realidad es que hoy en día la mayoría de las empresas todavía se encuentran en su fase experimental de IA, enfocadas en identificar las mejores aplicaciones y estrategias para generar valor a partir de esta tecnología inteligente. Pueden describirse a sí mismas como “evaluando casos de uso”, lo que generalmente se traduce en hacer una lista y desplegar uno o dos productos mínimos viables o pruebas de concepto. Una deficiencia común que he visto es que la priorización es desigual e inconsistente, lo que resulta en esfuerzos malgastados que podrían aprovecharse de manera más efectiva en otros lugares.
Las empresas avanzadas se encuentran actualmente en la fase de ejecutar múltiples pruebas de concepto a pequeña escala para evaluar el valor y la viabilidad de las experiencias impulsadas por IA. Este enfoque les permite priorizar los esfuerzos en iniciativas que muestran promesas, mientras que abandonan las ideas que no entregan los resultados esperados. Al experimentar y aprender de manera iterativa, las empresas están construyendo gradualmente sus capacidades de IA, y muchas ya están logrando resultados significativos, acercándolas a realizar plenamente el potencial de la IA para mejorar las experiencias del cliente.
Las élites de CX del futuro serán organizaciones que diseñen experiencias con intención. Si bien los equipos de centros de contacto son especialistas operativos, es esencial reconocer que no son diseñadores de profesión.
Poseen la experiencia para identificar posibles escollos en un nuevo borrador de viaje del cliente que quizás nunca ocurriría a un líder de producto. Los socios tecnológicos deben equipar a los centros de contacto con herramientas que agreguen valor en varias funciones, asegurando que no comiencen desde cero.
Para seguir siendo competitivas en este panorama empresarial, las organizaciones necesitan que sus socios tecnológicos les proporcionen patrones, manuales y orientación basada en evidencia que sea confiable. Estos recursos son cruciales cuando los equipos de centros de contacto necesitan abogar por cambios significativos en otras funciones empresariales, que naturalmente priorizan sus propios departamentos.
Los socios tecnológicos también deben ofrecer soluciones robustas que se integren perfectamente en los flujos de trabajo existentes y proporcionen la flexibilidad necesaria para adaptarse a las necesidades cambiantes. Esto incluye análisis avanzados, automatización impulsada por IA y capacidades omnicanal para garantizar interacciones consistentes y personalizadas con los clientes.
Además, los socios tecnológicos deben centrarse en ofrecer plataformas que simplifiquen el proceso de personalización y configuración. Esto permite que los equipos de centros de contacto realicen mejoras iterativas sin recurrir a construcciones personalizadas complejas, reduciendo así la carga de las ineficiencias operativas.
La IA está impulsando una nueva era de eficiencia y personalización en todas las experiencias. Esta transformación dual está marcando el comienzo de una nueva era de orquestación de experiencias a través de un entorno sinérgico en el que empleados satisfechos brindan experiencias excepcionales al cliente.
En mi carrera, he tenido la oportunidad de interactuar con Genesys desde casi todos los ángulos. Ya sea a través de RFPs del lado del cliente, gestionando equipos de usuarios finales, cubriendo el panorama competitivo como analista de la industria o trabajando con Genesys como cliente. Siempre me ha impresionado la gente y los productos de la compañía.
Al asumir mi nuevo rol en Genesys, tengo confianza en la capacidad de la compañía para ofrecer soluciones de IA que permitan a un conjunto diverso de empresas crear las experiencias adecuadas para sus clientes y empleados. Juntos, continuaremos implementando IA con propósito para impulsar la lealtad y cultivar un ciclo de crecimiento y éxito.
[1] Gartner®, “Survey Shows How Generative AI Puts Organizational AI Maturity to the Test”, Leinar Ramos, Anthony Mullen, Bern Elliot, 23 April 2024.
GARTNER es una marca registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus afiliadas en EE. UU. e internacionalmente y se utiliza aquí con permiso. Todos los derechos reservados.
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