La esencia
- Adopción rápida. La IA generativa en la experiencia del cliente está ganando terreno rápidamente y un tercio de las organizaciones ya la utiliza en al menos una función empresarial.
- Preocupaciones del CIO. La seguridad, la privacidad y la gobernanza de datos son las principales preocupaciones de los CIO a medida que elaboran estrategias para la integración de la IA generativa en la experiencia del cliente.
- Territorio inexplorado. Si bien la IA generativa ofrece abundantes oportunidades de transformación, se la considera en gran medida una herramienta, no una estrategia, que requiere una planificación y una gobernanza cuidadosas.
Cuando ChatGPT debutó el año pasado, capturó la imaginación de los CMO y de los responsables de la experiencia del cliente. Claramente, la experiencia del cliente representa una de las aplicaciones más importantes para los modelos de lenguajes grandes (LLM). Sin embargo, ¿con qué rapidez se producirán las aplicaciones de la IA generativa en la experiencia del cliente?
Una encuesta global reciente de McKinsey dice que «menos de un año después de que muchas de estas herramientas (LLM) debutaran, un tercio dice que sus organizaciones están utilizando IA generativa regularmente en al menos una función comercial». Casi una cuarta parte de los ejecutivos de alto nivel encuestados dicen que están utilizando herramientas de IA generativa para el trabajo, y más de una cuarta parte de los encuestados de empresas que utilizan IA dicen que la IA generativa ya está en la agenda de las juntas directivas.
Teniendo esto en cuenta, ¿dónde están los CIO en la planificación de la IA generativa en la experiencia del cliente? ¿Cómo están habilitando a sus organizaciones, especialmente en lo que respecta a la experiencia del cliente? ¿Cuáles son sus preocupaciones comunes y los riesgos percibidos? ¿Y cuál es el plan de ataque del CIO para impulsar a los LLM hacia el plan de transformación de su negocio?
¿Es la IA generativa en la experiencia del cliente parte de su plan de transformación?
Quería comenzar por comprender si la IA generativa en la experiencia del cliente ha dado buenos resultados y, luego, ¿cuáles perciben los CIO como las mayores oportunidades dentro de sus organizaciones? Es evidente que el negocio está en auge en NVIDIA. Varios CIO dijeron que su respuesta es un sí con reservas, pero todo el acceso a estas herramientas desde el hardware de la empresa, no solo la red de la empresa, está restringido en muchos casos debido a temores sobre información de identificación personal o fuga de IP en los mensajes de texto.
La CIO de fabricación, Joanne Friedman, comenzó diciendo: «Existen abundantes oportunidades para aprovechar la IA, pero las mayores (mejorar el retorno de la inversión, los ingresos y el crecimiento de la transformación) son aquellas en las que ya se han logrado ahorros de costos». Mientras tanto, el CIO de Manhattanville College, Jim Russell, dice: “Es un sí en múltiples frentes. Son contenidos y herramientas que utilizaremos para ampliar nuestros planes de estudio y objetivos de aprendizaje en la mayoría de las disciplinas, así como en la forma en que reclutamos, retenemos y apoyamos a nuestros estudiantes como clientes. Entonces, principalmente lo que haremos será incorporarlo en la forma en que aprovechamos las herramientas de inteligencia artificial”.
Un poco detrás de Russell están los distritos escolares y los CIO de Nueva Zelanda. Chris Turner, CIO de un distrito escolar, dice: «Como organización K12, estamos examinando cómo nuestros distritos pares están negociando los desafíos y oportunidades de la IA, y discutiendo sus impactos en nuestra enseñanza y aprendizaje local». Mientras tanto, Anthony McMahon dice: “Por lo que he observado, no está en el plan de la mayoría de las organizaciones aquí. Está en el radar y se habla de ello, pero no se planifica activamente ni cómo se implementará. Las que lo están adoptando hoy son las startups, viendo cómo pueden usarlo para generar disrupción”.
Dion Hinchcliffe, vicepresidente de Constellation Research, ofrece una perspectiva intersectorial y afirma: “En mis conversaciones con el CIO durante los últimos meses, he visto que la IA generativa está en los planes de la mayoría de las organizaciones de TI. Es una prioridad bastante alta, impulsada por juntas directivas que están preocupadas por una rápida disrupción». Las mayores oportunidades generalmente no son las más fáciles. Estas incluyen:
- LLM privado de conocimiento organizacional (cientos de casos de uso y requisito previo para descansar).
- Transformación de operaciones, I+D, estrategia, experiencia del cliente y cadena de suministro.
Hinchcliffe continúa diciendo: “El marketing y el servicio al cliente son claramente los frutos más fáciles de alcanzar para la IA generativa. Esto es lo que muchos abordarán primero, pero no son las mayores oportunidades para la mayoría de las organizaciones”.
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Habilitando la experimentación con IA generativa
A continuación pregunté qué hará que las organizaciones pasen de la experimentación a la producción con respecto a la IA generativa en la experiencia del cliente. Russell dijo: “Como muchos, nos faltan músculos para la agilidad y los pivotes, pero ¿trabajaremos en esto para sobrevivir? Algunas áreas pasarán antes a producción, como SEO, programación y quizás iniciativas de marketing o respaldadas por proveedores, incluidos los chatbots. Otras áreas carecen de la gobernanza de datos para aprovechar sus datos. Eso se mantendrá, en el mundo de los datos públicos o de proveedores, hasta que maduremos o incorporemos las lecciones cambiantes de LLM en nuestro propio programa de gobierno de datos”.
Para Turner, dijo: “Yo definiría nuestro enfoque hacia esta innovadora innovación como firmemente cauteloso, y estamos deshabilitando y filtrando hasta que lleguemos a una guía de políticas aprobada por la junta”. Mientras tanto, Friedman sugiere que los CIO deberían “permitir la experimentación con LLM (cadena de pensamiento, ingeniería inmediata) para determinar el mejor caso de uso que debería entrar en producción”. McMahon agrega: “Mi consejo es eliminar por completo los LLM de esto. La pregunta debería ser cómo está permitiendo que su organización experimente. Esto debería aplicarse a toda la tecnología. Para ser claros, los LLM son una herramienta, no una estrategia. Por esta razón, la experimentación es parte de cualquier enfoque estratégico”.
Hinchcliffe está de acuerdo y sugiere: “La IA en las sombras es real y está causada por las mismas fuerzas que han desatado la TI en las sombras. La TI debe adelantarse rápidamente a la IA generativa. Con una comprensión clara y un plan para no poder hacerlo todo. Seamos claros: la mayoría de las partes interesadas ajenas a TI subestiman gravemente el esfuerzo necesario para ofrecer IA generativa de forma adecuada, abordando la seguridad, la ética, la privacidad, la protección de la propiedad intelectual, el uso responsable, los prejuicios y la rentabilidad”.
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Riesgos que más preocupan a los CIO
Quería saber si es de código abierto. ¿Seguridad? ¿Privacidad? En este punto, un ejecutivo de atención médica dijo: «La seguridad y la privacidad están en la cima, pero en un entorno de atención médica, cualquier alucinación de IA tiene un gran potencial para violar la primera doctrina de no hacer daño». Para Russell, “Existe una gran igualdad entre propiedad intelectual (organizacional o personal) y precisión. Los ejemplos incluyen el contenido generado por estudiantes que los proveedores alojan o procesan. Y la educación necesita tener datos casi impecables para evitar la erosión de la confianza”.
Mientras tanto, Friedman dice: «Yo diría que es la fecha en la que el modelo dejó de entrenarse/aprenderse y antes de la fuga de propiedad intelectual». McMahon está de acuerdo al decir: “resultados confiables y veraces. Las personas deben tratar todos los resultados como un borrador inicial que debe validarse y potencialmente editarse. Ciertamente no deberían arrojar textos directamente a su base de clientes”.
Resumiendo, desde una perspectiva de la industria, Hinchcliffe sugiere que los mayores riesgos son:
- Propiedad y control.
- Privacidad y seguridad.
- Asegurarse de que la IP no pueda escapar.
- Cumplimiento.
- Precisión fáctica.
- Dependencia de un proveedor.
- Habilidades para mantener.
- La seguridad cibernética.
- Modele el “envenenamiento”.
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¿Desarrollando un plan de ataque de IA generativa?
Teniendo en cuenta lo anterior, quería saber cómo deberían proceder los CIO con la IA generativa y los LLM. La mayor parte de la IA generativa en la experiencia del cliente es nueva y se suma a la pila de datos. Russell dice: “definir, alinear, financiar y ejecutar. Definir el alcance de qué áreas pueden aprovechar o absorber el LLM. Debes asegurarte de que esté alineado con objetivos estratégicos o tácticos. Ponlo en el tamiz de la financiación. Corre con eso”.
Friedman añade que es fundamental hacer lo siguiente:
- Educar a las partes interesadas.
- ¿Pregunta porque? ¿Qué valor se capturará o creará y cómo se medirá?
- Cree perfiles de riesgo y analice cada caso de uso.
- Alinearse con la etapa del ciclo de vida.
McMahon está de acuerdo y enfatiza que los CIO deben determinar «cuál es el problema que están tratando de resolver. Los LLM no son un resultado, son simplemente otra herramienta que permite que se produzca un resultado». Dicho esto, Hinchcliffe dice: «Desafortunadamente, gobernar los datos de LLM es un poco más complicado. La gobernanza es un riesgo de LLM. Los pasos para desarrollar la capacidad de LLM deben incluir:
- Política de IA.
- Estrategia de IA generativa.
- Estrategia de datos.
- Definición de plataforma LLM.
- Encuesta de proveedores.
- Escaneo de oportunidades.
- Prueba de concepto, ganancias rápidas de alto valor.
- Flexibilidad de construcción/compra.
- ModelOps para toda la empresa.
Palabras de despedida sobre la IA generativa en la experiencia del cliente
La IA generativa en la experiencia del cliente se está convirtiendo en parte de los planes de muchas organizaciones. Tendrá un impacto sustancial en las iniciativas de experiencia del cliente.
Para tener éxito, los planes deben tener objetivos comerciales concretos y gobernanza como elementos centrales de su implementación. La gobernanza no debería ser una ocurrencia tardía. Al hacer esto correctamente, las empresas lograrán sus objetivos sin crear consecuencias no deseadas, como la filtración de PII o IP.
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