Así es como ChatGPT puede mejorar el servicio al cliente o socavar brutalmente la experiencia del cliente, advierte AI Ethics and AI Law

Se supone que el servicio al cliente es una parte vital para deleitar y retener a sus clientes.

Tengo una pregunta para ti sobre esto.

Cuando llama para obtener servicio al cliente o lo hace a través de un chat en línea, ¿está interactuando con una persona en vivo o es un sistema de conversación interactivo automatizado de IA?

A veces es difícil saber cuál es cuál.

Indudablemente has tenido agentes en vivo que parecían estar actuando como robots. Su voz es monótona o su conversación en línea es seca y concisa. Cuando solicita flexibilidad para acomodar una solicitud especial, es posible que rechacen su solicitud en el lenguaje más simple. Así no hacemos las cosas, responde el agente. Mala suerte para ti.

Una aplicación de IA que interactúa contigo podría adoptar la misma postura. Intenta desesperadamente proporcionar su solicitud especial y la IA lo rechaza sumariamente. Si se da cuenta de que es un sistema de inteligencia artificial y no un agente en vivo, probablemente se pregunte si un agente en vivo podría ser más complaciente.

Lo curioso es que en el mundo al revés de hoy, a veces puede tener un agente en vivo que es inflexible, mientras que un agente automatizado con poder de IA es más complaciente y está dispuesto a cambiar las reglas por usted. Eso no concuerda con nuestras expectativas de cómo funcionan los humanos frente a cómo funcionan los autómatas de IA. Cuando esto surge, la sorpresa puede tomarte por sorpresa.

No obstante, puede suceder y sucede.

Como ilustración de que tratar con un agente humano vivo no es necesariamente la mejor de las vías, es posible que haya tenido el amargo ejemplo de tratar con un representante de servicio al cliente que parece grosero y autoritario. Se supone que ese agente designado o la persona con la que está chateando en línea representa a su empresa y es acogedor. Pero tal vez están experimentando un mal día o tal vez han estado trabajando muchas horas y se desquitan contigo. Es posible que no se den cuenta de que están permitiendo que sus frustraciones personales socaven la experiencia de servicio al cliente. En algunos casos, pueden darse cuenta, aunque no les importa y piensan que si la empresa no los atrapa, pueden seguir siendo irritantes todo el tiempo que deseen.

Por el contrario, un agente automatizado alimentado por IA normalmente no aterrizaría en el mismo barco. Ya sea que funcione unas pocas horas o las 24 horas del día, los 7 días de la semana, la IA no se agitará, cansará, tendrá hambre ni se convertirá en una rabieta emocional. Un agente automatizado de IA suele ser cortés en la redacción. La IA suele ser consistente y permanecerá aparentemente fría y tranquila. Por supuesto, puede haber irritaciones sobre el uso de un agente automatizado de IA, según el nivel de capacidades integradas en la IA.

La esencia es que sería negligente rechazar de plano que un agente automatizado impulsado por IA no está preparado para tratar con los clientes. De alguna manera, una aplicación de IA podría hacer un trabajo tan bueno como un agente humano, posiblemente incluso mejor. No hay tonterías que surjan. Directo al punto. La IA habitualmente se mantiene en equilibrio. Puede hacer su transacción o realizar su consulta, posiblemente obtener la respuesta de servicio al cliente que deseaba y luego continuar con el resto de su día. No existe el más allá de haber sido menospreciado por un agente humano o tratado con un representante de servicio al cliente humano que parecía disfrutar arruinando su día.

Solía ser que las aplicaciones de IA centradas en el servicio al cliente estaban estrechamente programadas y estarían frustrantemente limitadas en términos de brindar servicio al cliente.

Si su necesidad o solicitud no estaba dentro de un puñado de acciones predeterminadas, se encontraría en un callejón sin salida. Se llevaría a cabo una prueba exasperante a medida que avanza y retrocede con la IA. La IA no pudo analizar su chat en línea lo suficiente. Descubrió que tenía que escribir oraciones como si se comunicara con el nivel de competencia de lectura de un jardín de infantes. Eso a menudo no movía la aguja y te metías en un ciclo de pavor mientras clamabas por un medio para escapar de la interacción entre la IA y el agente.

De hecho, en parte debido a esas molestas limitaciones, solía suceder que podías escapar de la interacción de la IA y acceder a un agente humano. En algunas ocasiones, primero había que agotar el alcance y la profundidad de la IA. Esto significaba que tenía que pasar por un arduo viaje para "convencer" a la IA de que la única forma viable de hacer frente a su situación era pasar a usar un agente humano.

Hoy en día, con base en lo último en IA, como la IA generativa, algunas empresas utilizan aplicaciones de IA generativa para el servicio al cliente y no ofrecen otra alternativa. No hay ningún medio para redirigir la conversación a un agente humano. De una forma u otra, debe encontrar un enfoque con la IA que logre su objetivo. Esto podría requerir una redacción inteligente de chat en línea por su parte. Su objetivo desconcertante es dirigir la IA hacia lo que cree que cumplirá con su pedido, a pesar de que la IA de forma interactiva no necesariamente comprende lo que está tratando de hacer.

En la columna de hoy, repasaré con usted los pros y los contras de usar IA generativa para realizar el servicio al cliente.

El lado feliz de las cosas es que la nueva IA generativa más novedosa puede realizar interacciones bastante asombrosas y conversar contigo de una manera que parece inquietantemente humana. El hecho triste y realista del asunto es que la IA generativa contemporánea tiene limitaciones y desafíos que pueden surgir al interactuar con los clientes, posiblemente disgustando a los clientes y perdiendo clientes que insisten en que nunca volverán a interactuar con una IA para el servicio al cliente (bueno, tenga en cuenta que tal promesa será cada vez más inviable dada la avalancha continua de empresas modernas que empujan hacia el uso generativo de IA para encuentros de servicio al cliente).

Discutiré un enfoque general que ofrece cómo concebir, diseñar e implementar el uso de IA generativa para sus actividades de servicio al cliente. Esos serían los esfuerzos que se supone que debe hacer y sirven como un conjunto considerado de mejores prácticas. El punto de vista optimista es seguir las cosas correctas al establecer y mantener la IA generativa para el servicio al cliente y todo funcionará espléndidamente.

En mi trabajo actual como consultor y en base a mis roles anteriores como alto ejecutivo supervisando el servicio al cliente, reconozco que las mejores prácticas a menudo no cuentan la historia completa. Saber cuáles son las peores prácticas puede ser un salvavidas y servir como una alerta intermitente sobre lo que debe evitar de manera flagrante.

Puede caerse fácilmente del vagón de las mejores prácticas y no darse cuenta de que se está acercando a esas peores prácticas que acaban con su carrera. Ergo, proporcionaré una apariencia de las peores prácticas para hacerle saber dónde está el abismo y qué tan profundo puede llegar desacertadamente.

Antes de entrar en los detalles del servicio al cliente, primero asegurémonos de que estamos en la misma longitud de onda sobre la naturaleza de la IA generativa de los tiempos actuales.

Antecedentes sobre la IA generativa

La IA generativa se considera un subtipo de IA en general. Sin duda, ha oído hablar de la IA generativa o la ha utilizado. La aplicación de IA generativa ChatGPT de OpenAI y su sucesor GPT-4 son prácticamente parte de nuestro léxico social en estos días. ChatGPT es una forma de IA generativa de texto a texto o de texto a ensayo. Ingresa un mensaje de texto y ChatGPT genera o produce una respuesta de texto, que generalmente consiste en un ensayo. Esto se hace sobre una base de conversación interactiva utilizando el Procesamiento del lenguaje natural (NLP), similar a Siri o Alexa, aunque por escrito y, en general, con mucha mayor fluidez.

Apuesto a que es probable que sepa que ChatGPT se lanzó en noviembre del año pasado y ha arrasado en todo el mundo. La gente ha acudido en masa a usar ChatGPT. Los titulares proclaman que ChatGPT y la IA generativa son los tipos de IA más populares. El bombo ha sido abrumador a veces.

Sin embargo, tenga en cuenta que esta IA y, de hecho, ninguna otra IA es consciente actualmente. La IA generativa se basa en un algoritmo computacional complejo que ha sido entrenado con datos en texto de Internet y, ciertamente, puede hacer una combinación de patrones bastante impresionante para poder realizar una imitación matemática de la redacción humana y el lenguaje natural. No antropomorfizar la IA.

Para saber más sobre cómo funciona ChatGPT, vea mi explicación en el enlace aquí. Si está interesado en el sucesor de ChatGPT, acuñado GPT-4, vea la discusión en el enlace aquí.

Hay cuatro modos principales de poder acceder o utilizar ChatGPT:

1) Directamente. Uso directo de ChatGPT iniciando sesión y usando la aplicación AI en la web 2) Indirectamente. Uso indirecto de una especie de ChatGPT (en realidad, GPT-4) integrado en el motor de búsqueda Microsoft Bing 3) App-to-ChatGPT. Uso de alguna otra aplicación que se conecta a ChatGPT a través de la API (interfaz de programación de aplicaciones) 4) ChatGPT-to-App. Ahora, el uso agregado más reciente o más nuevo implica acceder a otras aplicaciones desde ChatGPT a través de complementos

La capacidad de poder desarrollar su propia aplicación y conectarla a ChatGPT es bastante significativa. Además de esa capacidad, viene la posibilidad de crear complementos para ChatGPT. El uso de complementos significa que cuando las personas usan ChatGPT, potencialmente pueden invocar su aplicación de manera fácil y sin problemas.

Otros y yo decimos que esto dará lugar a ChatGPT como plataforma.

Existen numerosas preocupaciones sobre la IA generativa.

Una desventaja crucial es que los ensayos producidos por una aplicación de IA basada en generativos pueden tener incrustadas varias falsedades, incluidos hechos manifiestamente falsos, hechos que se describen de manera engañosa y hechos aparentes que son completamente inventados. Esos aspectos inventados a menudo se denominan una forma de alucinaciones de IA, un eslogan que no me gusta pero que lamentablemente parece estar ganando popularidad de todos modos (para mi explicación detallada sobre por qué esta es una terminología pésima e inadecuada, vea mi cobertura en el enlace aquí) .

En todo esto viene una gran cantidad de consideraciones sobre la ética y la ley de la IA.

Hay esfuerzos en curso para imbuir los principios éticos de la IA en el desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA. Un contingente creciente de éticos de IA preocupados y antiguos está tratando de garantizar que los esfuerzos para diseñar y adoptar IA tengan en cuenta una visión de hacer IA para bien y evitar IA para mal. Del mismo modo, se han propuesto nuevas leyes de IA que se están promocionando como posibles soluciones para evitar que los esfuerzos de IA se vuelvan locos en materia de derechos humanos y similares. Para mi cobertura continua y extensa de la ética de la IA y la ley de la IA, vea el enlace aquí y el enlace aquí, solo por nombrar algunos.

Se persigue el desarrollo y la promulgación de preceptos éticos de IA para evitar que la sociedad caiga en una miríada de trampas que inducen a la IA. Para ver mi cobertura de los principios de ética de AI de la ONU, tal como fueron ideados y respaldados por casi 200 países a través de los esfuerzos de la UNESCO, consulte el enlace aquí. De manera similar, se están explorando nuevas leyes de IA para tratar de mantener la IA en equilibrio. Una de las últimas tomas consiste en un conjunto de propuestas de la Declaración de Derechos de la IA que la Casa Blanca de los EE. UU. publicó recientemente para identificar los derechos humanos en una era de IA, vea el enlace aquí. Se necesita un pueblo para mantener la IA y los desarrolladores de IA en el camino correcto y disuadir los esfuerzos encubiertos intencionales o accidentales que podrían socavar a la sociedad.

Entrelazaré consideraciones relacionadas con la ética de la IA y la ley de la IA en esta discusión.

Servicio al cliente y el uso de IA generativa

La buena noticia es que la IA generativa proporciona un paso adelante en la realización de un diálogo interactivo de servicio al cliente con humanos.

Obtenga un punto por los avances en IA.

La IA generativa es tan buena que fácilmente puede dejarse llevar por la idea de que la IA generativa es un ser humano real. Esto nos lleva a las malas noticias. La mala noticia es que, dado que la IA generativa parece tan convincentemente similar a la humana, puede cometer el error sin pensar de creer lo que dice la IA y meterse en problemas.

Este es un consejo importante para las empresas que se están subiendo al carro de la IA generativa para usar la IA como una herramienta de servicio al cliente. Mantén tu ingenio sobre ti y date cuenta de que la IA generativa tiene asperezas. No subestime la IA generativa y no sobrevenda la IA generativa.

En cierto sentido, las versiones anteriores de IA que estaban restringidas mediante programación son mucho menos complicadas de implementar. Acabas de establecer las pautas y reglas de programación, junto con las medidas de seguridad establecidas, y prácticamente sabías que la IA se mantendría dentro de los límites prescritos. Lamentablemente, esto también solía dar lugar a una conversación forzada con los clientes por parte de la IA y una gama de usos demasiado restringida que a menudo requería que un representante de servicio al cliente humano estuviera listo para hacerse cargo de la interacción con el cliente.

Para la IA generativa contemporánea, tratar de confinar la IA a límites particulares no es necesariamente pan comido. Hablando de eso, es probable que quieras tener tu pastel y comer la guinda también. Quiere las maravillosas capacidades de diálogo interactivo de la IA generativa, pero no quiere que se desvíe hacia el feo territorio de emitir falsedades, errores, sesgos y esas desconcertantes alucinaciones de IA. Apuntar a estar en ese reino de Goldilocks de las gachas de avena sin estar demasiado frío o demasiado caliente requerirá una planificación cuidadosa y una ejecución astuta.

Comencemos con la cara sonriente de diseñar las mejores prácticas para adoptar la IA generativa como perfeccionada para las actividades de servicio al cliente.

Un artículo en línea reciente en Harvard Business Review (HBR) titulado "Create Winning Customer Experiences with Generative AI" de Nicolaj Siggelkow y Christian Terwiesch proporciona una indicación útil de las mejores prácticas clave para aplicar IA generativa para el servicio al cliente (publicado el 4 de abril de 2023) . Empaquetan cuidadosamente la estrategia en un conjunto de tres R junto con una cuarta R, como explico a continuación.

Los autores indican que hay tres etapas principales o pasos a seguir, que consisten en un primer paso para reconocer que una necesidad del cliente puede ser atendida a través de la IA generativa, seguido de un segundo paso que implica traducir las necesidades del cliente en solicitudes específicas de IA generativa, y un tercer paso que implica que la IA generativa responda al cliente sobre su solicitud. Una cuarta etapa o paso proporciona una actividad repetitiva para garantizar que se produzcan comentarios y que la IA generativa se pueda ajustar para alinearse aún más con las tareas de servicio al cliente en cuestión.

Proporciono este resumen rápido de esas etapas o pasos recomendados:

1) Reconocer. Reconocimiento de una necesidad del cliente que se puede satisfacer a través de la IA generativa. 2) Solicitud. Traducción de las necesidades del cliente en solicitudes dirigidas que pueden ser satisfechas por la IA generativa. 3) Responder. Responda a un cliente en cuanto a sus necesidades mediante el uso de la IA generativa. 4) Repetir. Establezca un ciclo de retroalimentación positiva de modo que la IA generativa pueda hacer un trabajo aún mejor de manera continua para satisfacer las necesidades del cliente.

Los autores describen el asunto de esta manera:

“El lanzamiento de ChatGPT será recordado en la historia empresarial como un hito en el que la inteligencia artificial pasó de muchas aplicaciones limitadas a una herramienta más universal que se puede aplicar de formas muy diferentes. Pero la tecnología en sí misma no crea valor. Para que suceda la creación de valor, tenemos que pensar en grandes modelos lingüísticos como una solución a una necesidad insatisfecha, lo que requiere una comprensión precisa de los puntos débiles en las experiencias del cliente. Como discutimos, estos modelos pueden ayudar a abordar los puntos débiles que ocurren a lo largo de un viaje que abarca las fases de reconocer, solicitar y responder” (ibíd.).

Confío en que haya notado el énfasis en asegurarse de comprender los puntos débiles que enfrentan sus clientes cuando buscan sus servicios de atención al cliente.

Lanzar IA generativa en un proceso de servicio al cliente simplemente porque parece una moda pasajera es una de las peores prácticas que cubriré más adelante (mi peor práctica n.° 1). Tienes que volver a los primeros principios. Asegúrese de hacer un análisis de los puntos débiles que sus clientes encuentran hoy al hacer uso de su servicio al cliente. Una vez que haya establecido eso, estará listo para ver cómo la IA generativa podría eliminar, mitigar o ayudar a superar esos puntos débiles. No hacer tal análisis no es más que un tiro en la oscuridad de dónde la IA generativa va a dar sus frutos.

Lo más probable es que dispares tu pie al disparar en la oscuridad.

Los autores brindan estos ejemplos de cómo la IA generativa puede ser vital para el proceso de servicio al cliente:

“Dada la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para interpretar textos e integrar datos, estos modelos podrían convertirse en excelentes asistentes. Por ejemplo, un usuario podría permitir que dicho asistente lea continuamente información como registros de salud, datos de Fitbit y documentos legales. Luego, el sistema de IA podría crear avisos para el usuario sobre posibles necesidades que acechan, ya sea en forma de la necesidad de una visita de control de salud o la necesidad de una cobertura de seguro más completa. Tenga en cuenta que tales experiencias del cliente pueden ser iniciadas por el chatbot y, por lo tanto, pueden superar las fuerzas de la inercia y la miopía que frenan al usuario en muchas partes de la vida” (ibíd.).

En ese extracto se menciona una idea importante, y quiero asegurarme de que el punto reciba la debida atención.

El modo habitual de hacer que la IA interactúe con un cliente consiste en que el cliente tome la iniciativa en la interacción y la impulse. Por ejemplo, la IA comienza con una pregunta como cuál es su solicitud de servicio y luego espera una respuesta del cliente. Se produce un partido de ping pong en el que cada parte golpea la pelota a través de la red, que generalmente consiste en que la IA responde al cliente y no actúa especialmente de manera proactiva.

Esa es la variante reactiva proverbial de la IA generativa.

Pero debe cambiar su mentalidad sobre cómo funciona la IA generativa hoy. En lugar de ser únicamente un encuestado reactivo, lo último en IA generativa puede ser potencialmente un agente proactivo. Esto significa que la IA generativa toma el toro por los cuernos y busca impulsar la interacción hacia algún objetivo identificado que se evalúa computacionalmente como un beneficio para el cliente. Es posible que el cliente no sea consciente de algo bueno que podría o debería haber obtenido de la empresa, por lo que la IA generativa hace realidad esa comprensión.

Un cliente puede no estar al tanto de sus opciones. Un cliente puede ser tímido a la hora de pedir cosas. Un cliente puede estar preocupado con un asunto y no darse cuenta de que otros aspectos beneficiosos pueden surgir en su camino, además de resolver o ayudar a lo que el cliente ya tenía en mente. Esto sigue y sigue.

La IA generativa reactiva convencional o las versiones anteriores más simples de la IA a menudo no estaban a la altura de las circunstancias, o si lo estaban, era frágil y tendía a desmoronarse. La IA generativa moderna puede ser más resistente, actuar de manera proactiva y potencialmente sorprender a sus clientes mucho más allá de sus expectativas probablemente reducidas de lo que se supone que el servicio al cliente debe hacer por ellos.

Durante la exploración inicial de cómo la IA generativa mejorará su servicio al cliente, asegúrese de tener la mente abierta y no simplemente intentar reemplazar cualquier automatización antigua de IA o sin IA con la IA generativa más nueva a ciegas. Es fácil simplemente desconectar la automatización anterior y conectar la nueva IA, haciéndolo sin una inspección cuidadosa de las características más nuevas que abren la puerta para mejorar como parte de la experiencia del cliente.

Es como el viejo dicho de pavimentar los caminos de las vacas. Aquí está el trato. En algunas ciudades históricas como Boston, solían traer vacas al pueblo y se formaron varios caminos de tierra. Más tarde, esos caminos de tierra fueron pavimentados y, por lo tanto, existen hoy en día las extrañas carreteras con curvas por las que conducimos nuestros automóviles. Antes de poner la IA generativa en su ámbito de servicio al cliente, asegúrese de no allanar el camino ingenuamente. Reconsidera cómo estás haciendo tu servicio al cliente.

Mientras hace ese replanteamiento, calcule lo que puede hacer la IA generativa. Combine su servicio de atención al cliente rediseñado con las características y funciones correctas de lo último en IA generativa. La reingeniería está parcialmente impulsada por lo que se puede hacer con la IA generativa. Puede asumir actividades de servicio al cliente que anteriormente habrían sido prohibitivas mediante la automatización convencional o incluso versiones anteriores de IA.

Los autores del artículo de HBR también le piden que vuelva a imaginar la experiencia del cliente digital, señalando que debe tener en cuenta las ventajas de la IA generativa y, al mismo tiempo, ser consciente de los inconvenientes o deficiencias:

“Frente a estas nuevas posibilidades tecnológicas, vemos a los ejecutivos luchando con la cuestión de cómo aprovechar esta nueva tecnología y reimaginar la experiencia digital del cliente. Claramente, ChatGPT y Bard todavía tienen muchas deficiencias (p. ej., alucinaciones, sesgos y falta de transparencia), pero la tecnología está mejorando rápidamente y se muestra muy prometedora” (ibid).

A propósito, mencioné esta pequeña notificación sobre las deficiencias de la IA generativa para que pueda avanzar sin problemas en mi aclaración prometida no solo sobre las mejores prácticas, sino también sobre las peores prácticas que se deben evitar.

Evitar las peores prácticas de la IA generativa para el servicio al cliente

Ahora que hemos sacado a la luz las mejores prácticas, me gustaría ofrecerle mi lista seleccionada de las peores prácticas.

Espero que tengas estómago para esto.

Cualquiera que haya tenido alguna vez la responsabilidad del servicio al cliente sabe lo angustioso que puede ser cuando tu enfoque sale mal. El dolor de los puntos débiles de sus clientes también se convierte en su dolor. Cualquiera de las siguientes peores prácticas seguramente socavará su deseo de mejorar el servicio al cliente al incluir IA generativa. Lo más probable es que si sigue alguna de las peores prácticas, la IA generativa será negativa para la experiencia del cliente.

Tenga en cuenta que la IA generativa per se no tiene la culpa de estas peores prácticas.

Digo esto con estridencia para aclarar, como se dijo anteriormente, que la IA generativa no es consciente. Más tarde, no puede razonablemente intentar echar la culpa a la IA generativa si las cosas salen mal. Ciertamente, puede tratar de culpar a la IA, que la gente suele usar como un chivo expiatorio conveniente, y otros a veces la aceptan, pero la realidad es que los humanos que ponen en acción la IA generativa son las partes responsables. Hasta que algún día decidamos que la IA tiene personalidad jurídica, vea mi cobertura en el enlace aquí, la IA está fuera de peligro y los humanos que subyacen a la adopción de la IA todavía están en peligro.

Un escéptico adulador podría sugerir que estoy diciendo esto para protegerme el día en que la IA se convierta en nuestro señor supremo y quiero que la IA me mire favorablemente. Si está interesado en los riesgos existenciales que se están discutiendo sobre la IA que nos esclaviza o acaba con la humanidad, es posible que desee echar un vistazo a mi análisis de tales asuntos de vida o muerte en el enlace aquí.

Volvamos al objetivo de examinar las peores prácticas de aplicación de IA generativa al servicio al cliente.

Por favor, prepárese.

Aquí está mi lista Top Ten de las peores prácticas para implementar IA generativa para el servicio al cliente y como parte de la experiencia del cliente:

1) Moda. La IA generativa se lanza erráticamente a la experiencia del cliente como parte de una moda pasajera, sin ningún sentido prudente de utilidad o valor para ofrecer un servicio al cliente de buena fe. 2) Frívolo. La IA generativa se coloca en su lugar, pero es poco más que marginalmente frívola para mejorar la experiencia del cliente. 3) Frustrar. La IA generativa socava inadvertidamente la experiencia del cliente y produce una frustración exasperante al interactuar con los clientes. 4) Fabricar. La IA generativa emite las llamadas respuestas alucinatorias de IA que son totalmente inventadas y confunden o enojan al cliente. 5) Fragmento. La IA generativa está mal implementada de manera fragmentada y no se vincula con una visión integral del cliente. 6) Endeble. La IA generativa alcanza rápidamente sus límites, y la debilidad se vuelve fácilmente evidente para los clientes, de manera inquietante. 7) Luchador. La IA generativa cambia a un modo enérgico que intimida al cliente y lo deja conmocionado y consternado. 8) Hacer alarde. La IA generativa se alardea o promociona como el mecanismo de servicio al cliente perfecto y, sin embargo, no está a la altura de las expectativas que se muestran a sus clientes (lo que desinfla las expectativas apuntaladas). 9) Sin rostro. Sus clientes perciben la IA generativa como un elemento robótico implacable sin rostro que podría preocuparse menos por ellos, dando la impresión de que su empresa no tiene compasión ni interés genuino en ellos como cliente. 10) Fracaso. La IA generativa se configura y utiliza en cualquiera de las formas vacilantes anteriores, y en última instancia es un fracaso cuando se trata de beneficiar el servicio al cliente y, en conjunto, impactar negativamente en la experiencia del cliente.

Un indicio observador es que opté por caracterizar las peores prácticas con palabras que comienzan con la letra F. De esos Top Ten, el último que figura en la posición 10 consiste en una falla total que destruye o socava el servicio al cliente al cumplir con uno o más de esas peores prácticas.

No tientes al destino dejándote involucrar en ninguna de esas peores prácticas. Claro, podrías sobrevivir abrazando solo uno o dos, aunque te encontrarás precariamente con una espada colgando sobre tu cabeza. Solo di no a las peores prácticas. Mantenga una lista de si la reingeniería o reinvención de su servicio al cliente se está inclinando hacia esas enfermedades, y luego mueva el cielo y la tierra para reenfocarse y alejarse de esas costas rocosas.

Si hay interés del lector, con gusto cubriré en una columna futura las diversas formas y medios para evitar o contener que la IA generativa caiga en esas peores prácticas. Hay una serie de enfoques de configuración de parámetros de IA generativa, acciones de entrenamiento de datos, establecimiento de configuración de contexto y otras técnicas de diseño y desarrollo de IA que resultan útiles. Esté atento a esa cobertura adicional.

Aquí hay un aspecto adicional que quizás no hayas considerado.

No asuma que cualquier desarrollador de IA sabe qué hacer con esas peores prácticas (y las mejores prácticas antes mencionadas). Es posible que un especialista en IA no esté familiarizado con la forma en que la IA generativa debe actuar y responder en contextos de servicio al cliente. Es probable que el desarrollador de IA esté más versado en la construcción tecnológica de IA de IA generativa de propósito general, y no en el perfeccionamiento de dominio específico de IA generativa para interacciones de servicio al cliente.

No todos los técnicos de IA son iguales y no todos los técnicos de IA tienen las habilidades y la perspectiva adecuadas para este tipo de adaptación generativa de IA. Asegúrese de haber reunido el equipo adecuado para una renovación del servicio al cliente, que debe incluir desarrolladores de IA bien versados que no solo conozcan la IA generativa sino que también comprendan y puedan ajustar la IA generativa genérica a la tarea de servicio al cliente. Inevitablemente me agradecerás por ese consejo.

También me gustaría agregar que la adopción de IA generativa para el servicio al cliente no es un asunto de una sola vez. La trampa fácil es que le da forma a la IA generativa y luego cree que funcionará sin necesidad de mantenimiento o ajuste. Supongo que es uno que debería agregar a la lista de peores prácticas. Deberá realizar un seguimiento frecuente (pongamos ese número 11 en la lista) y mantener la IA generativa en el objetivo y actualizada.

Conclusión

Casi es hora de terminar con este tema por ahora. Tengo algunos comentarios finales que ampliaré a través de citas famosas seleccionadas sobre el servicio al cliente.

Según los informes, Steve Jobs dijo esto: "No es el trabajo del cliente saber lo que quiere".

Las viejas formas de manejar el servicio al cliente tendían a asumir que el cliente sabía lo que quería y que todo lo que el agente tenía que hacer era reaccionar o responder a la consulta del cliente. Ahora sabemos que, ya sea aprovechando un agente humano o un agente automatizado basado en IA, es necesario ir más allá de ser meramente reactivo y también asegurarse de ser proactivo (de la manera correcta, en el momento adecuado).

El enfoque proactivo puede ir por la borda, así que tenga cuidado hasta dónde llega.

Apuesto a que es posible que en el pasado haya tenido interacciones con un agente humano que siguió martillándolo con sugerencias o ideas adicionales de lo que usted, como cliente, podría beneficiarse. Ser proactivo al máximo y más allá no es un buen aspecto. Decididamente, ese no es un enfoque proactivo proclamado que funcione. Asegúrese de que la IA generativa no se vuelva demasiado agresiva o, como dije anteriormente, se vuelva indebidamente luchadora (peor práctica n. ° 7) durante esas interacciones proactivas diseñadas.

A continuación, considere esta famosa cita de Theodore Roosevelt: "A nadie le importa cuánto sabes hasta que saben cuánto te importa".

Menciono esta cita sobre el cuidado porque tiene una influencia notable en el uso de la IA generativa para fines de servicio al cliente.

Una suposición un tanto falsa que algunos hacen sobre el uso de IA para el servicio al cliente es que, a diferencia de un agente humano, la IA presumiblemente no puede promover una sensación de cuidado que un agente humano sí puede. Por lo tanto, parece que te enfrentas a una elección bastante difícil. O utiliza un agente humano que aparentemente puede crear un vínculo humano con un cliente, o utiliza una IA que supuestamente no puede fomentar una relación afectuosa y, sin embargo, hará bien otras tareas de servicio al cliente.

La IA generativa rompe ese molde. Vea, por ejemplo, mi discusión sobre cómo se diseña la IA generativa para emitir una sensación de humildad, según el enlace aquí. El diálogo interactivo presentado por una IA generativa correctamente ajustada puede, de hecho, crear una relación con los clientes. Además, cuando se le da la forma adecuada, la IA evitará errores o la infracción de un aura de cuidado que un agente humano podría generar durante una interacción con el cliente. La relación establecida por AI puede ser de naturaleza sostenida y consistente.

Eso es algo para hacer una nota específica.

Una discusión abundante sobre el servicio al cliente casi invariablemente tiene que invocar una cita de Henry Ford. Se dice que el venerado Henry Ford pronunció esta memorable afirmación: “Un negocio absolutamente dedicado al servicio solo tendrá una preocupación por las ganancias. Serán vergonzosamente grandes”.

Estoy seguro de que su cita es música para los oídos de quienes tienen la tarea de brindar servicio al cliente. Es un mantra que vale la pena repetir. Uno desearía que todos los altos ejecutivos también aceptaran el sentimiento, lo que podrían hacer en sus corazones, pero a veces no mostrarán el mismo apoyo entusiasta cuando se trata de sus billeteras y presupuestos para el servicio al cliente.

El costo de adoptar la IA generativa es algo que también deberá ser parte de su ecuación cuando opte por incluir la IA en la experiencia de su cliente. Si observa solo el costo, el camino a seguir puede parecer desalentador. La perspectiva empresarial adecuada consiste en calcular un análisis de costo-beneficio que indicará cómo pesan los costos coincidiendo con los beneficios. No todas las empresas obtendrán el mismo resultado al decidir si utilizar o no la IA generativa.

Una regla general en los negocios es que si no compites en lo que respecta al servicio al cliente, es muy posible que tus clientes acudan en masa a tus competidores. Un segmento de la sociedad ya se está alineando para usar IA generativa para el servicio al cliente. Puede comparar esto con el deseo de usar cajeros automáticos en lugar de tratar con empleados bancarios humanos.

Examine cuidadosamente cómo está funcionando su servicio de atención al cliente en la actualidad. Reimagina lo que podría ser. Hágalo explorando activamente cómo la IA generativa puede agregar valor a la experiencia del cliente. Combine la IA generativa en sus actividades de servicio al cliente si el costo-beneficio tiene sentido para hacerlo.

Podríamos disfrutar de otra cita de Henry Ford para terminar esta entrañable discusión: "La mayoría de las personas dedican más tiempo y energía a solucionar los problemas que a tratar de resolverlos". Resolver sus problemas de servicio al cliente y lidiar con esos puntos débiles de los clientes puede ser ayudado a través del uso juicioso y consciente de la IA generativa.

Puede preguntarle a la IA generativa como ChatGPT sobre esto, y la respuesta presentada suele ser similar a las líneas mencionadas anteriormente, aunque tal vez ChatGPT sea un poco egoísta para tocar su propia bocina.

Eso no es ser luchador, solo ser práctico.