Evalúa y define tu caso práctico de IA generativa

Este documento te ayuda a definir un caso práctico de IA siguiendo un enfoque de toma de decisiones basado en el valor empresarial.

La IA generativa y las soluciones de IA tradicionales son herramientas potentes, pero siempre deben apoyar tus objetivos de negocio y no deben existir de forma aislada. Para crear soluciones de IA generativa o tradicional que funcionen, empieza por identificar claramente los objetivos o las necesidades empresariales específicos y medibles que quieres abordar. Después, piensa en los resultados empresariales que quieres conseguir (por ejemplo, aumentar la eficiencia de los empleados o mejorar la satisfacción de los clientes) para asegurarte de que la solución contribuya directamente a tus objetivos de negocio.

Para definir tu caso práctico de IA generativa o tradicional centrándote en el valor empresarial, sigue este proceso de decisión simplificado:

  1. Objetivo de negocio y criterios de éxito: identifica objetivos de negocio medibles.
    • Céntrate en el objetivo empresarial y en el valor que se va a conseguir, como aumentar la eficiencia y la productividad, reducir costes, mejorar las experiencias de los clientes y obtener una ventaja competitiva.
    • Aclarar cómo tiene previsto la empresa medir el éxito de los objetivos identificados. El retorno de la inversión (ROI) es una de las métricas clave para medir el éxito de los proyectos de IA. El retorno de la inversión se puede medir con varias métricas, como las siguientes:
      • Beneficios económicos directos: aumento de los ingresos o reducción de los costes.
      • Eficiencia operativa: menor tiempo de comercialización o resolución de problemas más rápida.
      • Experiencia del cliente: aumento de las puntuaciones de satisfacción o mejora de la retención.
    • Identifica las posibles limitaciones y consideraciones empresariales, como asegurarte de que los aspectos de seguridad y privacidad cumplen las normativas específicas del sector o los requisitos legales del país.

  2. Tipo de IA o aprendizaje automático: determina si la IA o el aprendizaje automático son la estrategia adecuada para resolver tu problema empresarial o alcanzar 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 la sección Identificar el resultado que necesitas del artículo "Definir un problema de aprendizaje automático".

  3. Expectativas de la experiencia de usuario: identifica a los usuarios finales del caso práctico y cómo podrían interactuar con la aplicación o el servicio que utiliza IA generativa o IA tradicional. Ten en cuenta las expectativas o preferencias de los usuarios.

  4. Solución de IA centrada en el usuario y orientada a los negocios: conecta el caso práctico óptimo de la tecnología de IA generativa o tradicional con requisitos empresariales medibles, las prioridades de los directivos de la organización y las expectativas de los usuarios. Ten en cuenta lo siguiente:

    • Cómo puede la empresa optimizar la eficiencia y la productividad usando la IA generativa o la IA tradicional para conseguir más resultados a un ritmo más rápido y con menos complejidad operativa o con menos esfuerzo (y, potencialmente, con un ahorro de costes).
    • Cómo puede la empresa mejorar la experiencia de los clientes o de los productos usando la IA generativa o la IA tradicional.
    • Cómo puedes crear valor empresarial de forma innovadora usando la IA generativa o la IA tradicional:
      • Analiza tus ofertas y funciones empresariales para identificar áreas en las que la IA generativa o la IA tradicional puedan mejorar tus soluciones, fomentar la creatividad o permitirte explorar nuevas posibilidades.
      • Descubre cómo puede la IA permitirte ofrecer mejoras innovadoras que diferencien tu empresa. La IA generativa puede ayudarte a crear capacidades y valor diferenciados, a ir más allá de la resolución de los problemas empresariales inmediatos y a descubrir formas de mejorar tus ofertas.
      • Prioriza el uso de la tecnología para mejorar las capacidades empresariales que se ajusten a los objetivos prioritarios de la organización.

  5. Cambio en los procesos de negocio: identifica los cambios que debe hacer la empresa en los procesos o flujos de trabajo actuales para adaptarse al caso práctico de IA generativa o de IA tradicional.

    Piensa en cómo cambiará la solución de IA la forma en que los empleados o los clientes interactúan con los sistemas y los flujos de trabajo de la empresa, por ejemplo, a través de una aplicación móvil o de un chatbot de asistencia. Estas interacciones pueden requerir que se cambien o reinventen los procesos backend para aprovechar las funciones de la IA, como la automatización de flujos de trabajo, y ayudar a la empresa a disfrutar de las ventajas de la IA.

Ejemplo de caso práctico de IA generativa en una empresa

En las siguientes secciones se ofrece un ejemplo simplificado que muestra cómo identificar y conectar necesidades y expectativas empresariales medibles con casos prácticos de IA generativa que tengan un impacto.

Declaración del problema empresarial

En este caso, los equipos de asistencia están sobrecargados con un gran volumen de consultas repetitivas, gestión manual de incidencias y comunicación constante por correo electrónico. La sobrecarga agota los recursos, aumenta las horas de trabajo de los agentes y ralentiza los tiempos de resolución, lo que provoca una disminución de la satisfacción y la retención de los clientes.

Posibles áreas de optimización con valor empresarial medible

A continuación, se muestran ejemplos de los posibles valores empresariales medibles que se pueden conseguir usando una solución tecnológica (un chatbot) basada en las funciones de IA generativa para abordar los retos empresariales anteriores. En función de su modelo de negocio y sus prioridades, la empresa puede plantearse alcanzar algunos o todos estos objetivos medibles.

  • Mejorar la eficiencia de la asistencia: reduce los costes de asistencia y optimiza los flujos de trabajo de los agentes. Entre los criterios de éxito medibles se incluyen los siguientes:
    • Porcentaje de disminución de los costes operativos de asistencia al cliente durante un periodo definido (por ejemplo, trimestral).
    • Aumento porcentual del volumen de consultas de clientes gestionadas por el chatbot.
    • Reducción media de las horas de trabajo de los agentes en tareas repetitivas.
  • Optimizar la resolución de las solicitudes: mejora la velocidad de resolución y aumenta el porcentaje de problemas que resuelve directamente el chatbot. Entre los criterios de éxito medibles se incluyen los siguientes:
    • Disminución media del tiempo de resolución de las consultas que gestiona el chatbot.
    • Porcentaje de incidencias resueltas sin intervención humana.
    • Porcentaje de disminución del volumen de incidencias que deben derivarse al equipo de asistencia técnica debido a su complejidad.
    • Aumento de la tasa de resolución en el primer contacto (problemas resueltos en una sola interacción).
    • Aumento porcentual del volumen de consultas de los clientes que gestiona y resuelve el chatbot.
  • Mejora la experiencia de los clientes: aumenta su satisfacción ofreciendo respuestas rápidas y asistencia personalizada disponible las 24 horas del día. Entre los criterios de éxito medibles se incluyen los siguientes:
    • Aumento de las puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT) en las encuestas relacionadas con el uso del chatbot.
    • Se ha reducido el tiempo de espera medio de los clientes para la interacción inicial.
    • Aumento de los problemas resueltos en una sola interacción.
    • Porcentaje de sentimiento positivo detectado en las conversaciones del chatbot y en las encuestas de comentarios.
    • Mejora de la tasa de retención de clientes.
  • Apoyar el crecimiento de las operaciones empresariales: gestionar el aumento de la demanda de los clientes sin incurrir en costes que aumenten de forma lineal ni en tiempos de espera más largos para la interacción inicial con los clientes. Entre los criterios de éxito medibles se incluyen los siguientes:
    • Capacidad para gestionar un aumento porcentual específico del volumen de solicitudes de asistencia sin intervención humana.
    • Mantener puntuaciones de satisfacción del cliente y tiempos de resolución coherentes durante los periodos de alta demanda.
    • Mantener tiempos de espera coherentes para los clientes en la interacción inicial.

Soluciones basadas en IA generativa

Bot de chat conversacional: los bots de chat o los agentes virtuales basados en IA generativa ofrecen una mejora significativa en la personalización y en la conversación natural y humana. Esto se debe a la capacidad de la IA generativa para comprender el contexto, el sentimiento y las relaciones complejos del lenguaje. Esta capacidad permite que la interacción sea más natural, que se hagan preguntas relevantes y que se proporcionen recomendaciones personalizadas para mejorar la experiencia de usuario.

Las funciones de IA generativa también ayudan a las organizaciones a aumentar la eficiencia y la productividad. Por el contrario, un chatbot tradicional basado en reglas suele limitarse a palabras clave y patrones de intención 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 actualizar y perfeccionar las reglas, así como para entrenar la intención. En este caso práctico, los bots de chat de IA generativa ofrecen las siguientes ventajas en comparación con los bots de chat tradicionales basados en reglas:

  • Las respuestas del chatbot basadas en IA generativa no se limitan a las preguntas frecuentes. El chatbot puede encontrar respuestas en grandes conjuntos de datos de diferentes fuentes, como datos históricos de casos de asistencia, sitios web, documentación de productos, inventario, correos y conversaciones de chat antiguas con resolución. También puede entender consultas conversacionales y resumir información compleja.
  • Los agentes virtuales de IA generativa sintetizan información de todas tus fuentes de datos. Esta síntesis les permite ofrecer respuestas específicas, razonadas y útiles basadas en los datos que has proporcionado y que se ajustan a las expectativas de tu empresa.
  • La IA generativa interpreta el lenguaje complejo y los matices de una incidencia. Puede entender el contexto completo del problema de un cliente, mientras que un chatbot de IA tradicional se centra principalmente en palabras clave específicas.
  • Los chatbots de IA generativa ofrecen a los clientes la flexibilidad de expresarse con el método que prefieran (texto, voz o imagen), mientras que el chatbot aprovecha toda la información que recibe para mejorar la resolución de problemas. Por ejemplo, los clientes pueden compartir fotos de un producto dañado durante la conversación por chat, y la IA generativa puede combinar la descripción del cliente con la foto para mejorar la precisión del diagnóstico y la resolución de problemas.

Flujo de trabajo de gestión de casos y generación de estadísticas: un chatbot basado en IA generativa puede generar automáticamente incidencias a partir de cada interacción. El chatbot utiliza funciones de IA generativa para comprender la urgencia, el análisis de sentimientos y la complejidad del problema. Estas funciones aseguran que las incidencias se prioricen de forma eficaz. El chatbot puede interactuar con tu sistema de asistencia de las siguientes formas:

  • El chatbot de IA generativa interactúa directamente con tu sistema de asistencia para crear y rellenar la incidencia con la información necesaria, como la siguiente:
    • Detalles del cliente
    • Categorización y prioridad de los problemas técnicos
    • Una transcripción completa de la conversación para tener contexto
    • Resumen del problema principal
  • En el caso de los problemas nuevos y complejos, el chatbot puede asignar la incidencia al equipo correcto con el contexto necesario, como un resumen del problema y de la conversación.

Siguientes pasos