En la era del consumidor digital, la mayoría de las empresas que priorizan la experiencia del cliente enfrentan el desafío constante de cumplir con las expectativas, necesidades emocionales y requisitos prácticos en constante evolución. Aquí es donde entra en juego la tecnología de IA generativa . La IA generativa es una herramienta poderosa capaz de generar grandes cantidades de contenido, descubrir información basada en indicaciones de lenguaje natural y hacer realidad ideas únicas.
Si bien las herramientas generativas de IA destacan por ser capaces de resumir y responder rápidamente, carecen del elemento humano esencial de empatía que define una experiencia verdaderamente atractiva.
Aprendizaje activo: habilitar la empatía a escala en la IA generativa
Para la mayoría de los humanos, la capacidad de demostrar empatía cognitiva surge de forma intuitiva durante las interacciones en persona. Continuamente escuchan, aprenden, buscan nuevos conocimientos y actualizan su comprensión en función de la información adquirida durante y después de cada interacción. Este ciclo dinámico les permite relacionarse inteligentemente con otros y fomentar conexiones.
Para ser percibidos como empáticas, una de las capacidades centrales que las empresas deben desarrollar es la capacidad de aprender activamente sobre sus clientes, para que puedan comunicarse con ellos de una manera inteligente y que encaje mejor con sus expectativas. Future of Customer Experience Framework, IDC.
Esta es una oportunidad aún sin explotar para la IA generativa. Una vez que la herramienta aprenda a reconocer el sentimiento que hay detrás de la consulta de un cliente y responda de una manera adecuada y empática, la experiencia mejorada del cliente se convertirá en escalable.
Una forma de aplicar el aprendizaje activo al contenido creado por la IA generativa es ajustar las entradas de datos de clientes subyacentes del modelo en tiempo real para que los resultados devueltos sean los más relevantes en ese momento. Los modelos de lenguaje (LLM) en IA generativa no deben basarse únicamente en información estática.
En su lugar, deben incorporar una variedad de señales de datos, respuestas, transacciones y otros datos del cliente para capacitarse continuamente para futuras solicitudes de contenido. Al aprovechar los conocimientos obtenidos de cada interacción, aumenta la precisión de la personalización, lo que genera mejores resultados para el negocio.
Aprovechamiento de la IA generativa: implicaciones para la empresa
Las capacidades de aprendizaje profundo basadas en IA son especialmente adecuadas para situaciones en las que las organizaciones se esfuerzan por ofrecer una experiencia de cliente mejorada, pero enfrentan limitaciones para escalar sus recursos de manera efectiva.
Los equipos de marketing han luchado durante mucho tiempo para mantenerse al día con la creciente demanda de creación de contenido a través de múltiples canales, mientras cumplen con las expectativas personalizadas. Este desafío se ve agravado por la dificultad de responder a los clientes en tiempo real con contenido relevante y valioso.
Como resultado, los autores de contenido a menudo se sienten abrumados y con poco tiempo. La automatización ha demostrado su potencial para permitir a los especialistas en marketing seguir el ritmo del entorno acelerado de la era digital. Sin embargo, todavía existe una aprensión significativa entre los equipos de contenido con respecto al posible reemplazo de su función por la IA generativa. Cerrar esta brecha sigue siendo un desafío.
IA generativa y el ciclo de vida del contenido empático
La integración de la IA generativa en las aplicaciones está lista para revolucionar el ciclo de vida del contenido. En lugar de desplazar a los expertos en conocimiento y creadores de contenido, los proveedores están aprovechando la IA generativa para mejorar sus capacidades.
Si bien las tecnologías de creación de contenido impulsadas por IA existen desde hace algún tiempo, la introducción de ChatGPT, con su sistema de respuesta rápida fácil de usar, captó rápidamente la atención de un millón de usuarios en sus primeros cinco días. Desde entonces, ha cobrado mayor impulso como una respuesta rápida integrada en diversas tecnologías relacionadas con el contenido.
La IA generativa encuentra una aplicación generalizada a lo largo del ciclo de vida del contenido en los siguientes casos de uso comunes:
- Producción de contenido personalizado y único
- Creación más rápida de contenido
- Mejora de la calidad del contenido
- Mejor acceso al contenido
- Gestión unificada del contenido
Autenticidad del contenido creado por Gen AI
La confianza y la seguridad con respecto a los datos utilizados y generados por la tecnología de IA generativa son una de las principales preocupaciones de muchos líderes empresariales.
IDC ve una oportunidad para que los proveedores de IA generativa apliquen objetividad aprovechando una cartera de activos aprobados previamente y entrenando el modelo de IA para calificar los resultados en función de elementos de fuentes de confianza y basados en la lógica del negocio.
La utilización de fuentes de datos no confiables plantea ciertos riesgos y desafíos. Estas fuentes pueden carecer de precisión, idoneidad para el uso comercial o cumplimiento de los requisitos legales, y podrían introducir sesgos o incluir contenido protegido por derechos de autor que requiera aprobación legal para su uso.
Además, puede haber fallos no descubiertos en estas fuentes de datos. En consecuencia, es crucial para los proyectos de marketing que utilicen IA generativa establecer guías claras y explícitas para gobernar la selección y el uso de activos en el entrenamiento de los modelos de aprendizaje.
Consejos para proveedores de tecnología
- No utilices la IA generativa como reemplazo de los equipos de contenido existentes.
- Capacita a los LLM para incorporar el contexto del cliente, por ejemplo, sentimiento, indicadores de comportamiento e intención.
- Tómate el tiempo necesario para evaluar las tareas de contenido repetitivas que se han vuelto comunes en el transcurso de las tareas de administración de contenido.
- Revisa las implicaciones de la IA generativa en la autenticidad y el seguimiento de las fuentes de contenido.
El equipo de IDC sabe cómo ayudarte a entender el impacto de IA en cada mercado, contacta con nuestros analistas.
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