Por Katie Judd, directora general de CCW Europa
Cualquier debate sobre si la inteligencia artificial tiene o tendrá un lugar en CX ha quedado acallado. La adopción de la IA es ahora un foco constante de debate a nivel de las salas de juntas, a medida que las organizaciones adoptan su potencial para transformar las operaciones, impulsar el crecimiento y retener la lealtad de los clientes.
Nuevos datos de la comunidad europea de CCW ha descubierto que el 66% de los líderes de CX ahora dicen que la adopción de la IA es una cuestión de gran imperativo estratégico. La carrera por la adopción está en marcha y los presupuestos de TI han cambiado en consecuencia; 65% de los líderes de CX dijeron que esperan que la IA reciba la mayor parte de la nueva inversión en CX durante los próximos uno o dos años. Las organizaciones están gastando mucho en nuevas herramientas de IA, lanzando programas piloto y trabajando para mantenerse al día con los anuncios de éxito de la IA de la competencia.
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Entonces, ¿dónde están los retornos?
A pesar de un gasto significativo, más de la mitad (57%) de los líderes de CX dicen que la IA ha tenido impacto limitado o incluso nulo en sus operaciones. De hecho, solo uno de cada diez líderes de CX sintió que la IA estaba marcando una diferencia significativa.
Existe una brecha cada vez mayor entre la implementación de la IA y el impacto comercial de la CX. Cerrarlo significa comprender por qué la inversión no se traduce consistentemente en resultados y luego construir las bases necesarias que permitan a la IA salir de la etapa piloto.
La brecha del ROI de la IA y por qué existe
A pesar del fortalecimiento del compromiso ejecutivo, el 62% de las organizaciones todavía se encuentran en las primeras etapas de la curva de adopción de la IA. En el otro extremo del espectro, solo el 22 % ha ampliado significativamente su adopción, el 16 % ha incorporado la IA en flujos de trabajo clave y el 6 % la utiliza como una fuente genuina de diferenciación competitiva.
Nuestros datos sugieren tres barreras persistentes para integrar y escalar con éxito la IA en CX.
En primer lugar, medir el éxito (o el fracaso) no es del todo sencillo: el 21% de las organizaciones luchan por vincular las ganancias de eficiencia relacionadas con la IA con resultados financieros tangibles y el 18% encuentra difícil demostrar el retorno de la inversión más allá de un caso de uso individual. El ahorro de tiempo, la reducción del aporte humano y los procesos más rápidos pueden representar ganancias significativas, pero poner un precio a esas mejoras puede resultar frustrante en una organización grande y compleja.
En segundo lugar, los objetivos de las implementaciones de IA suelen ser demasiado amplios. El enorme alcance del potencial de la IA hace que la especificidad sea más importante, no menos. Las organizaciones necesitan definir qué están tratando de cambiar, establecer las métricas que demostrarán el progreso y acordar de antemano cómo será el éxito. Sin ese grado de disciplina, los programas de IA pueden acumular casos de uso y permanecer desconectados de las prioridades estratégicas.
Por último, las organizaciones luchan constantemente a la hora de realizar la transición de pilotos aislados a la adopción de la IA a escala. La IA funciona muy bien en la fase piloto, cuando los insumos se controlan más fácilmente y los resultados se monitorean más cuidadosamente. Los pilotos hacen un buen trabajo demostrando que una tecnología funciona en teoría. Sin embargo, cuando el asunto se pone en marcha a gran escala, esas teorías tienen la costumbre de desmoronarse.
Las organizaciones que están experimentando un verdadero éxito en este momento son las que están elevando sus iniciativas de IA de una iniciativa de CX solitaria a un esfuerzo que abarca toda la empresa. Sus implementaciones de IA se construyen teniendo en cuenta la escalabilidad desde el primer día, lo que reduce o elimina por completo la necesidad de modernización una vez que el piloto se ha adaptado.
Cerrar la brecha del retorno de la inversión en IA
El primer requisito, y quizás el más importante, es el compromiso de toda la empresa.
Las organizaciones que progresan más rápidamente son aquellas en las que el patrocinio ejecutivo se convierte en propiedad real de la alta dirección. Esto permite a los equipos de tecnología proporcionar infraestructura y experiencia técnica, a los equipos de datos mantener los canales, los modelos y la calidad de los datos, a los equipos legales y de cumplimiento gestionar la exposición regulatoria y las adquisiciones para gestionar las bases comerciales.
Las organizaciones líderes están estableciendo cada vez más capacidades de liderazgo dedicadas a la IA y la CX para unir estas disciplinas. Estos equipos, a menudo ubicados cerca de la alta dirección, combinan un profundo conocimiento de CX con experiencia práctica en tecnología e inteligencia artificial. Pueden establecer estándares empresariales y al mismo tiempo mantener la responsabilidad con los equipos más cercanos al cliente.
En lugar de permitir que los pilotos de IA se desarrollen en el exclusivo aislamiento de un departamento de TI, este enfoque permite que las decisiones estratégicas estén más cerca del negocio. Desde el primer día, alguien pregunta qué problemas resolver, qué casos de uso merecen prioridad, cómo deberían cambiar los recorridos de los clientes y cómo medir el valor.
El segundo requisito es una mayor precisión en cuanto a las expectativas sobre los logros de la IA. Los líderes deben limitar el campo, definir el problema empresarial y establecer los resultados comerciales y de cliente deseados. Establezca una línea de base y acuerde qué métricas se utilizarán para demostrar valor.
La cuestión ya no es si la IA puede realizar una tarea concreta. La pregunta es si su organización está diseñada para capturar el valor resultante.
¿Adónde vamos desde aquí?
La IA tiene un enorme potencial para transformar la CX, pero el viaje está lejos de terminar. Ninguna organización en los datos actuales informó el impacto a nivel empresarial de la IA en CX en un alcance material en el crecimiento de los ingresos, la retención y los márgenes. Menos de uno de cada cinco (18%) no reporta ningún impacto cuantificable hasta la fecha, mientras que otro 39% describe ganancias que son reales pero que permanecen aisladas. Sólo el 11% reporta éxitos funcionales con resultados comerciales mensurables.
Para los líderes de CX, la siguiente fase del viaje de la IA no se trata tanto de demostrar lo que la tecnología puede hacer. Ahora se trata de garantizar que su organización sea capaz de convertir esas capacidades en resultados mensurables, repetidamente y a escala.