A pesar de años de digitalización, las organizaciones capturan menos de un tercio del valor esperado de las inversiones digitales, según un estudio de McKinsey. Esto se debe a que la mayoría de las grandes empresas empiezan con capacidades tecnológicas y montan aplicaciones sobre ellas, en lugar de partir de las necesidades del cliente y trabajar hacia atrás para encontrar soluciones tecnológicas. No priorizar al cliente puede crear soluciones fragmentadas; experiencias de cliente desarticuladas; y, en última instancia, transformaciones fallidas.
Las organizaciones que logran resultados extraordinarios con la IA invierten el enfoque. Adoptan una mentalidad de "ingeniería desde el cliente", situando a los clientes en el corazón de la transformación tecnológica.
Es una estrategia en la que los productos y servicios se desarrollan priorizando la experiencia del cliente, incluyendo los desafíos, necesidades y expectativas de los clientes. Los equipos de desarrollo de productos trabajan entonces a la inversa de forma ágil y flexible para encontrar los pasos necesarios para diseñar y construir soluciones que permitan alcanzar la experiencia deseada.
“Cuando acercas a tus ingenieros a los clientes, obtienes mucha más innovación lateral”, dice Ashish Agrawal, vicepresidente ejecutivo de tarjetas de empresa y tecnología de pagos en Capital One. “Esto conduce a un efecto multiplicador, porque los ingenieros pueden abordar un problema desde una dimensión diferente que puede ser única para la perspectiva de ventas o de producto.”
Argumentos a favor de la orientación al cliente en ingeniería
Los ingenieros son solucionadores de problemas por naturaleza, dice Agrawal. Cuando conocen los retos que afrontan los clientes, o cómo están utilizando productos y servicios en el mundo real, pueden idear formas de abordar eficientemente las necesidades de los clientes, ya que están, por naturaleza, más cerca de los sistemas y los datos que muchos otros equipos de la empresa.
«Fomentar una cultura centrada en el cliente tiene un efecto motivador en los ingenieros cuando empiezan a ver realmente cómo los cambios fundamentales que están realizando, o las características que están añadiendo, están teniendo un impacto directo en la vida de los clientes», dice Agrawal.
También requiere disciplina. Agrawal explica que Capital One se ha fijado el objetivo de que cada ingeniero de su organización establezca varios puntos de contacto con los clientes a lo largo del año de diversas formas, incluyendo:
Las oportunidades de la IA en la orientación al cliente
«El mayor reto al que se enfrentan los ingenieros de grandes empresas es la falta de acceso directo a los clientes —afirma Agrawal—. Esto puede dificultar que los tecnólogos trabajen con los clientes para identificar problemas e innovar soluciones».
La IA ha acelerado tanto los desafíos como las oportunidades. El ciclo de vida de lanzamiento de productos se ha vuelto considerablemente más rápido. Pero la buena noticia es que los ingenieros están más cerca de los datos que alimentan a la IA, por lo que pueden aplicar con mayor rapidez técnicas de datos basadas en IA para resolver problemas de los clientes.
Agrawal describe un escenario reciente: En el ámbito de la atención al cliente, las conversaciones pueden resumirse al instante y proporcionar a un agente de atención al cliente contexto sobre la solicitud original del cliente y los puntos de acción pendientes. La IA agéntica también puede habilitarse para formular preguntas de seguimiento específicas sobre la interacción que, de otro modo, llevaría tiempo a los agentes humanos leer todo el hilo.
«Una solución habría sido mucho más difícil en un ecosistema sin muchos datos de alta calidad», afirma Agrawal. «Pero cuando se combina un rico ecosistema de datos con herramientas agenciales, se pasa de soluciones incrementales a una transformación de alta velocidad».
Invirtiendo en datos y herramientas de IA y centrándose en la experimentación rápida, Agrawal afirma que el ciclo de despliegue de soluciones puede acelerarse. Los equipos aprenden que si satisfacen las necesidades del cliente e iteran sobre una gama más amplia de soluciones mucho más rápido, entonces todo el ciclo de innovación se acelera.
Por ejemplo, Capital One utilizó la información obtenida de los clientes para desarrollar un framework de IA multiagente de última generación llamado Chat Concierge, con el fin de mejorar la experiencia del cliente para compradores y concesionarios de coches. En una sola conversación, Chat Concierge puede realizar tareas como comparar vehículos para ayudar a los compradores de coches a decidir la mejor opción y programar pruebas de conducción o citas con vendedores.
Agrawal explica que los compradores de coches pueden interactuar con Chat Concierge directamente a través de los sitios web de los concesionarios participantes. Los concesionarios pueden acceder y tomar el control del chat a través de Navigator Platform. El asistente de IA consta de múltiples agentes lógicos que trabajan conjuntamente para imitar el razonamiento humano, lo que le permite proporcionar información y actuar en función de las solicitudes del cliente.
Los elementos de una mentalidad centrada en la IA
Según una reciente encuesta de MIT Technology Review Insights, el 70 % de los líderes afirma que su empresa utiliza IA agéntica en cierta medida. Aproximadamente la mitad de los directivos sostiene que los sistemas de IA agéntica son muy capaces de mejorar la detección de fraudes (56 %) y la seguridad (51 %), reducir costes y aumentar la eficiencia (41 %), y mejorar la experiencia del cliente (41 %).
De cara al futuro, lograr estos resultados parece aún más probable. Más de la mitad de los ejecutivos bancarios encuestados afirman esperar seguir mejorando la detección de fraudes (75%), la seguridad (64%) y la experiencia del cliente (51%). Los casos de uso de IA agéntica que muestran un gran potencial para transformar la experiencia del cliente en los servicios financieros incluyen responder a solicitudes de servicio al cliente, ajustar los pagos de facturas para alinearlos con las nóminas regulares o extraer los términos y condiciones clave de los acuerdos financieros.
Situar al cliente en el centro de una transformación requiere una mentalidad 'AI-first'. Las empresas deben pasar de simplemente aumentar un producto existente a reimaginar fundamentalmente el problema y las necesidades del usuario a través de la óptica de las capacidades de la IA.
Algunas de las mejores prácticas que Agrawal recomienda incluyen:
Reimaginar la función principal de la IA para resolver un problema del usuario: “El verdadero valor no reside en perseguir la euforia de la IA; está en resolver problemas significativos para el cliente. Al centrarse en el impacto, nos aseguramos de que nuestra innovación no solo sea rápida, sino también transformadora”, afirma Agrawal.
Empezar con datos de alta calidad y bien gobe ados como base: “La preparación de datos y la información unificada en todos los sistemas son los cimientos innegociables de la IA. Una capa de datos limpia es lo que orquesta el bucle agéntico, permitiendo la percepción, el razonamiento y la ejecución necesarios para resolver el problema de un cliente incluso antes de que tenga que preguntar”, explica Agrawal.
Reconstruir los flujos de trabajo con la IA integrada desde el principio: “La gente trata los modelos como cajas negras, pero los sistemas agénticos requieren un rigor y una supervisión tremendos. Disponer de un ecosistema de datos bien gobe ado y de estándares de IA responsable son pilares esenciales para generar confianza en estos sistemas”, afirma Agrawal.
Formar un equipo transversal que involucre a ciencia de datos, ingeniería, producto, diseño y otros socios: Agrawal aconseja: “Es importante ser abierto y ágil para transformar nuestra forma de trabajar y crear impacto a medida que la IA se integra más en los flujos de trabajo. También es importante adoptar un enfoque de ‘gatear, caminar, correr’ si eres nuevo en la IA, en lugar de simplemente lanzarse de lleno”.
En última instancia, lograr una transformación de extremo a extremo depende de empoderar a los ingenieros y a los equipos asociados para que partan de las necesidades del cliente y retrocedan hacia las soluciones tecnológicas, en lugar de empezar primero con las capacidades tecnológicas y buscarles aplicaciones. Cuando las organizaciones hacen de un enfoque que parte del cliente su segunda naturaleza, son capaces no solo de reimaginar la experiencia del cliente de dentro hacia fuera, sino también de situar al cliente en el centro de todo desde el primer momento.
Este contenido ha sido producido por Insights, la división de contenido a medida de MIT Technology Review. No ha sido redactado por el personal editorial de MIT Technology Review. Ha sido investigado, diseñado y escrito por redactores, editores, analistas e ilustradores humanos. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que se pudieron haber utilizado se limitaron a procesos de producción secundarios que pasaron por una revisión humana exhaustiva.