La Inteligencia Artificial Generativa está revolucionando la forma en que las empresas pueden mejorar y personalizar la experiencia del cliente. De hecho, según una investigación reciente de McKinsey & Company, la GenAI puede aumentar la productividad para ciertos casos de uso de marketing, por ejemplo, mediante el análisis de datos no estructurados y abstractos para las preferencias del cliente, en aproximadamente un 10% y en otros casos de uso de la atención al cliente, a través de bots inteligentes, hasta en un 40%. Pero, ¿qué tiene que ver esto con la experiencias del cliente?

“Todo lo que es AI viene siendo de gran utilidad en lo que es CX desde hace unos años, desde el armado de chatbots y herramientas que nos permiten trabajar con el historial de clientes y entender posibilidades de venta de productos complementarios, personalización de ofertas, churn, y muchas otras variables”, plantea Marcelo Fedele, CEO & Founder WideAg Latam Group.

Desde la perspectiva de Nicolás Rodríguez, Associate Director de Data Science de R/GA, la principal fortaleza de la IA Generativa es su capacidad virtualmente ilimitada para generar contenido (texto, audio, imágenes e incluso video). “A diferencia de los enfoques tradicionales, sus resultados no dependen de una serie de reglas prefijadas y combinaciones determinadas, sino de complejos algoritmos”, explica. “En consecuencia, los esfuerzos por personalizar experiencias one-size-fits-all son muchísimo menores y posibilitan un alcance inigualable”.

Por ejemplo, sigue, “a partir de modelos conversacionales (tipo ChatGPT) podemos establecer interacciones mucho más íntimas, donde la comunicación es bidireccional y el ‘robot realmente entiende lo que decimos. Otro caso es la generación de imágenes, permitiendo crear elementos completamente customizados, ya sea cambiando un fondo, alternando la imagen original o incluso creando algo completamente nuevo, como puede ser un poster a partir de una selfie´”.

¿Qué herramientas usar?

Todos los días surgen nuevas herramientas de IA, por eso, dice Rodríguez, es clave mantener un balance entre adoptar estas nuevas herramientas y dominar en profundidad las que nos parecen fundamentales.

“Hoy, como parte de nuestro stack más ‘tradicional’, estamos aprovechando Midjourney, Stable Diffusion y DALL-E en lo que se refiere a generación de imágenes; Copilot para el prototipado y desarrollo de software; Github plus para el análisis de datos a través de Code Interpreter; y ChatGPT o Llama 2 para tareas que requieran trabajar con texto”, detalla el directivo.

Por fuera de ellas, sigue, “existe una herramienta para cada tipo de proyecto o necesidad. Desde aquellas especializadas en mejorar el copy, hasta tecnología diseñada para clonar voces en castellano cordobés. El panorama de posibilidades es enorme”.

En el caso de R/GA, comparte Ignacio Jardón, Executive Creative Director de la agencia, “por ahora estamos usando la IA Generativa para bocetar, inspirar, probar cosas que después terminamos haciendo con nuestro talento humano. Juega un rol más de ‘prototipado’, que de entregable final. Sin embargo, hemos generado avatares y trabajado en el sintetizado de voz para eventos internos de algunos de nuestros clientes, además de otras propuestas que verán la luz en un tiempo”.

Complementando esto, Rodríguez identifica tres estadios de adopción en sus clientes:

• “Como punto de partida, está el de potenciar las sesiones de brainstorming o prototipado, principalmente a través de un uso más básico de herramientas user-friendly. En este caso, el uso de la tecnología queda más limitado a un rol complementario cuya función es generar la semilla que, posteriormente, fecundaremos de manera humana.
• En una etapa intermedia, y con una instrucción más avanzada sobre cómo interactuar con estas tecnologías, prompts (instrucciones para que la máquina entienda lo que le pedimos) mucho más elaborados, así como el apilamiento de diferentes herramientas para generar un resultado único. Un ejemplo sería generación de guion, clonación de voz y lipsync, tres resultados de generación avanzada con IA combinados en uno.
• Finalmente, estamos trabajando con múltiples clientes en el desarrollo de sistemas potenciados con IA. En otras palabras, nos alejamos del mundo de las interfaces y nos metemos de lleno en el desarrollo de software customizado. Por ejemplo, a partir de integraciones con bases de datos (CMSs, CRMs, transaccionales, etc), estamos construyendo servicios conversacionales (realmente inteligentes y a años luz de los tradicionales “chatbots”) para asistir a los usuarios o facilitar una transacción a partir de insertar carritos y productos en la conversación”.

El aliado ideal

Para Jardón, la IA es una herramienta que complementa y potencia el trabajo humano. “Nos ayuda a agilizar procesos, acortar tiempos de investigación, de búsqueda de información e inspiración. Con esto no estoy diciendo nada nuevo, cada persona o equipo tiene que encontrar su utilidad y su forma de relacionarse con ella. No tenemos que depositar el 100% de nuestras expectativas en ella. A veces te puede ayudar, otras confundir, pero a partir del uso y aprendiendo de la experiencia de los demás, es como podemos inspirarnos para encontrar de qué forma puede agregar valor a nuestro trabajo”.

En la misma línea, Fedele plantea: “Es una manera de ayudar a lograr un mejor desempeño, ya que algunas herramientas incluso permiten enviar leads obtenidos en base a perfiles de vendedores, para optimizar la venta”.

Por su parte, en cuanto al impacto que tiene en lo creativo, Jardón opina: “La creatividad es una de las cosas más humanas que podemos hacer. Y si ahora tenemos algo que nos puede hacer llegar a nuevos lugares de una manera más rápida, bienvenido sea. Creativamente no idealizaría a la IA Generativa, ni dejaría que haga todo el trabajo de una persona”.

En este sentido, sentencia: “Es clave tener un criterio propio a la hora de encarar un proyecto creativo utilizando la IA. El resultado final será lo suficientemente creativo en base a lo creativos que hayamos sido a la hora de pedirle o darle indicaciones a la herramienta. Si no somos ni claros ni específicos con nuestros requerimientos, probablemente lo que nos devuelva será vago, obvio y sin forma, lo que, en lugar de potenciar lo que queremos lograr, nos va a dar mucha frustración. Hay que practicar, sacar conclusiones propias y no pensar que existen soluciones mágicas. Tenemos que trabajar con la IA y no hacer que trabaje por nosotros”.