Evalúa y define tu caso de uso empresarial de IA generativa

Last reviewed 2024-03-19 UTC

En este documento, encontrarás ayuda para definir un caso de uso empresarial de IA con un enfoque de decisión basado en el valor empresarial.

La IA generativa y las soluciones de IA tradicional son herramientas potentes, pero siempre deben respaldar tus objetivos comerciales y no deben existir de forma aislada. Para crear exitosas soluciones de IA generativa o IA tradicional, primero debes identificar con claridad los objetivos o necesidades comerciales medibles específicos que deseas abordar. Luego, trabaja en función de los resultados empresariales que deseas, como el aumento en la eficiencia de los empleados o la satisfacción del cliente, para asegurarte de que la solución contribuya directamente a los objetivos de tu empresa.

Para definir tu caso de uso de IA generativa o de IA tradicional con un enfoque en el valor empresarial, usa el siguiente proceso de decisión simplificado:

  1. Objetivo comercial y criterios de éxito: Identifica objetivos comerciales medibles.
    • Enfócate en el objetivo empresarial y el valor que debe alcanzarse, como aumentar la eficiencia y la productividad, la reducción de costos, la mejora de las experiencias del cliente y la ventaja competitiva.
    • Aclara cómo los planes de negocios para medir el éxito de los objetivos y objetivos identificados. El retorno de la inversión (ROI) es una de las medidas clave para lograr el éxito de un proyecto de IA. El ROI se puede medir a través de varias métricas como las siguientes:
      • Ganancias financieras directas: Aumento de los ingresos o reducción de costos.
      • Eficiencia operativa: Tiempo de salida al mercado más rápido o resolución de problemas más rápida.
      • Experiencia del cliente: Mayor puntuación de satisfacción o mejor retención.
    • Identifica las posibles restricciones y consideraciones comerciales, como garantizar que los aspectos de seguridad y privacidad cumplan con los cumplimientos específicos de la industria o los requisitos regulatorios de cada país.

  2. Tipo de IA/AA: Determina si la IA o el AA es el enfoque adecuado para resolver tu problema empresarial o lograr el objetivo identificado.

    Decide si la expectativa empresarial identificada requiere IA generativa, otros tipos de IA o si no requiere IA para lograrla. Para obtener más información, consulta Identifica el resultado que necesitas en "Enmarcado de un problema de AA".

  3. Expectativa de la experiencia del usuario: Identifica los usuarios finales del caso de uso y cómo podrían interactuar con la aplicación o el servicio potenciados por IA generativa o tradicional. Considera cuáles podrían ser las expectativas o preferencias del usuario.

  4. Solución de IA basada en negocios y centrada en el usuario: Conecta el caso de uso óptimo de IA generativa o tecnología de IA tradicional con requisitos empresariales medibles, las prioridades ejecutivas de la organización y las expectativas del usuario. Ten en cuenta lo siguiente:

    • Cómo la empresa puede impulsar la eficiencia y la productividad optimizadas mediante la IA generativa o la IA tradicional para lograr más resultados a un ritmo más rápido y con menos complejidad operativa o con esfuerzos reducidos (y, potencialmente, con ahorros de costos).
    • Cómo la empresa puede impulsar una mejor experiencia del cliente o del producto a través de la IA generativa o la IA tradicional.
    • Cómo puedes crear valor empresarial de forma innovadora mediante la IA generativa o la IA tradicional:
      • Analiza las ofertas y capacidades empresariales existentes para identificar áreas en las que la IA generativa o la IA tradicional pueden mejorar tus soluciones existentes, aumentar la creatividad o permitirte explorar posibilidades nuevas.
      • Comprende cómo la IA puede permitir mejoras innovadoras que distingan a tu empresa. La IA generativa puede ayudarte a crear capacidades y valores diferenciados, ayudarte a ir más allá de resolver problemas empresariales inmediatos y explorar formas de mejorar tus ofertas existentes.
      • Prioriza el uso de tecnología para mejorar las capacidades empresariales que se alinean con los objetivos prioritarios de la organización.

  5. Cambio en los procesos empresariales: Identifica los cambios que la empresa debe realizar en los procesos o flujos de trabajo existentes para adaptarse al caso de uso de la IA generativa o la IA tradicional

    Considera cómo la solución de IA cambiará la forma en que los empleados o clientes interactúan con los sistemas y flujos de trabajo de la empresa, como a través de una app para dispositivos móviles o un chatbot de asistencia al cliente. Estas interacciones pueden requerir que se cambien o reinventen los procesos de backend para aprovechar las capacidades de IA, como la automatización de flujos de trabajo, y ayudar a la empresa a aprovechar los beneficios de la IA.

Ejemplo de caso de uso empresarial de IA generativa

En las siguientes secciones, se proporciona un ejemplo simplificado que demuestra cómo identificar y conectar las necesidades y expectativas empresariales medibles con casos de uso empresariales impactantes de IA generativa.

Planteamiento del problema empresarial

En esta situación, los equipos de atención al cliente están sobrecargados con un gran volumen de consultas repetitivas, administración manual de tickets y comunicación constante por correo electrónico de asistencia. La sobrecarga agota los recursos, aumenta el horario laboral de los agentes y ralentiza los tiempos de resolución, lo que reduce la satisfacción y retención de los clientes.

Posibles áreas de optimización con un valor comercial medible

Los siguientes son ejemplos de los posibles valores empresariales medibles que se pueden lograr mediante una solución tecnológica (un chatbot) impulsado por capacidades de IA generativa para abordar los desafíos empresariales anteriores. En función de su modelo de negocio y sus prioridades, la empresa podría considerar algunos o todos estos objetivos medibles.

  • Mejora la eficiencia de la asistencia al cliente: Reduce los costos de asistencia y optimiza los flujos de trabajo de los agentes. Los criterios de éxito medibles incluyen los siguientes:
    • Una disminución de porcentaje en los costos operativos de asistencia al cliente durante un período definido (por ejemplo, trimestral)
    • Aumento de porcentaje en el volumen de consultas de los clientes que maneja el chatbot.
    • Reducción promedio del horario laboral de los agentes para tareas repetitivas.
  • Optimiza la resolución de tickets: Mejora la velocidad de resolución y aumenta el porcentaje de problemas que el chatbot resuelve directamente. Los criterios de éxito medibles incluyen los siguientes:
    • Disminución promedio en el tiempo de resolución de las consultas que maneja el chatbot.
    • Porcentaje de tickets resueltos sin intervención humana.
    • Disminución de porcentaje en el volumen de tickets que se deben derivar al equipo de asistencia técnica debido a la complejidad.
    • Aumento en la tasa de resolución del primer contacto (problemas resueltos en una sola interacción).
    • Aumento de porcentaje en el volumen de consultas de los clientes que el chatbot controla y resuelve.
  • Mejora la experiencia del cliente: Ofrece una capacidad de respuesta y asistencia personalizada las 24 horas del día para aumentar la satisfacción del cliente. Los criterios de éxito medibles incluyen los siguientes:
    • Aumento en las puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT) en las encuestas vinculadas al uso del chatbot.
    • Reducción de los tiempos de espera promedio de los clientes para la interacción inicial
    • Aumento de los problemas resueltos en una sola interacción.
    • Porcentaje de opiniones positivas detectadas en las conversaciones de chatbot y las encuestas de comentarios.
    • Mejora en la tasa de retención de clientes.
  • Respaldar el crecimiento de las operaciones comerciales: Controla el aumento en la demanda de los clientes sin incurrir en un aumento lineal de los costos ni un aumento en los tiempos de espera para la interacción inicial con el cliente. Los criterios de éxito medibles incluyen los siguientes:
    • Capacidad de controlar un aumento de porcentaje especificado en el volumen de solicitudes de asistencia sin intervención humana
    • Mantén puntuaciones de CSAT coherentes y tiempo de resolución durante períodos de alta demanda.
    • Mantén tiempos de espera coherentes para los clientes para la interacción inicial.

Soluciones impulsadas por IA generativa

Chatbot de conversación: Los chatbots o agentes virtuales impulsadas por IA generativa ofrecen una mejora significativa en la personalización y la conversación natural similar a la humana. Esto se debe a la capacidad de la IA generativa para comprender el contexto, las opiniones y las relaciones complejos dentro del lenguaje. Esta capacidad permite una interacción más natural, formular preguntas relevantes y proporcionar recomendaciones personalizadas para una mejor experiencia del usuario.

Las capacidades de IA generativa también ayudan a las organizaciones a aumentar la eficiencia del trabajo y la productividad. Por el contrario, un chatbot tradicional basado en reglas suele limitarse a patrones de intents y palabras clave predefinidos. Por lo tanto, a medida que evolucionan los patrones conversacionales o surgen nuevas preguntas, un chatbot basado en reglas requiere un esfuerzo operativo adicional para las actualizaciones de reglas, los perfeccionamientos y el entrenamiento de intents. Para este caso de uso, los chatbots de IA generativa proporcionan los siguientes beneficios en comparación con los chatbots tradicionales basados en reglas:

  • Las respuestas del chatbot impulsadas por IA generativa no se limitan a las preguntas frecuentes. El chatbot puede encontrar respuestas dentro de grandes conjuntos de datos de diferentes fuentes, como datos históricos de casos de asistencia, sitios web, documentación de productos, inventario, correos electrónicos y conversaciones de chat antiguas con resolución. También puede comprender las consultas conversacionales y resumir información compleja.
  • Los agentes virtuales de IA generativa sintetizan información de todas tus fuentes de datos. Esta síntesis les permite proporcionar respuestas específicas, razonadas y prácticas que se basan en los datos que proporcionaste y que se alinean con tus expectativas empresariales.
  • La IA generativa interpreta el lenguaje complejo y los matices de un ticket. Puede comprender el contexto completo del problema de un cliente; un chatbot de IA tradicional se enfoca principalmente en palabras clave específicas.
  • Los chatbots de IA generativa ofrecen la flexibilidad para que los clientes se expresen mediante su método preferido (texto, voz o imagen), mientras que el chatbot aprovecha todas las entradas para mejorar la resolución de problemas. Por ejemplo, los clientes pueden compartir fotos de un producto dañado durante la conversación de chat, y la IA generativa puede combinar la descripción del cliente con la foto para mejorar la precisión del diagnóstico y la solución de problemas.

Flujo de trabajo de administración de casos y de generación de estadísticas: Un chatbot impulsadas por IA generativa puede generar tickets de forma automática a partir de cada interacción. El chatbot usa capacidades de IA generativa para comprender la urgencia, el análisis de opiniones y la complejidad del problema. Estas capacidades garantizan que los tickets se prioricen de manera eficaz. El chatbot puede interactuar con el sistema de tickets de las siguientes maneras:

  • El chatbot de IA generativa interactúa directamente con tu sistema de tickets de asistencia para crear y propagar el ticket de asistencia con la información requerida como la siguiente:
    • Detalles del cliente
    • Categorización y prioridad de los problemas técnicos
    • Una transcripción completa de la conversación para dar contexto
    • Resumen del problema principal
  • Para problemas nuevos y complejos, el chatbot puede asignar el ticket al equipo correcto con un contexto de respaldo, como un resumen del problema y la conversación.

¿Qué sigue?