Cinco consejos para mejorar el valor empresarial gracias a la IA

Los CIO han sabido aprovechar el ciclo de exageración de la IA para impulsar la inversión en sus estrategias de IA generativa, pero la fase de luna de miel puede terminar pronto, ya que Gartner situó recientemente la IA generativa en el pico de las expectativas infladas con el “valle de la desilusión” no muy lejos.

Eso no significa que las inversiones se agotarán de la noche a la mañana. Según el informe AI at Warton sobre cómo navegar en los primeros años de la IA generativa, el 72 % de las empresas prevén un crecimiento del presupuesto de IA generativa en los próximos 12 meses, pero aumentos más lentos en los próximos dos a cinco años. Eso les da a los CIO un margen de maniobra, pero no un límite ilimitado, para demostrar el valor de sus inversiones en IA generativa.

Demostrar el retorno de la inversión de la IA puede ser difícil, pero apresurarse para lograrlo puede resultar costoso. Aun así, los CIO tienen motivos para impulsar las capacidades de IA y la adopción por parte de los empleados, ya que solo el 16% de las empresas están “preparadas para la reinvención” con bases de datos totalmente modernizadas e integración de plataformas de extremo a extremo para respaldar la automatización en la mayoría de los procesos comerciales, según Accenture. Estas organizaciones “preparadas para la reinvención” tienen un crecimiento de ingresos 2,5 veces mayor y mejoras de productividad 2,4 veces mayores que sus pares, señala Accenture, lo que debería motivar a los CIO a seguir invirtiendo en estrategias de IA.

Muchos de los logros de la IA generativa se han centrado en mejoras de productividad. Por ejemplo, los desarrolladores que utilizan las capacidades de generación de código de GitHub Copilot han experimentado un aumento del 26% en las tareas completadas, según un informe que combina los resultados de estudios de Microsoft, Accenture y una gran empresa manufacturera. 

Pero si la IA generativa solo mejora la productividad, los CIO pueden tener dificultades a largo plazo para justificar aumentos presupuestarios y experimentos con nuevas capacidades. En cambio, los CIO deben asociarse con los CMO y otros líderes empresariales para ayudar a cuantificar dónde la IA generativa puede generar otros impactos estratégicos, especialmente aquellos directamente relacionados con el resultado final. A continuación, se presentan cinco ejemplos por los que empezar.

Especifique métricas que se alineen con los objetivos comerciales clave

Cada departamento tiene métricas operativas que son clave para aumentar los ingresos, mejorar la satisfacción del cliente y cumplir otros objetivos estratégicos. Los CIO deben volver a lo básico, concentrarse en las métricas que mejorarán mediante inversiones en IA y estimar objetivos y plazos.

“Establezca métricas claras y mensurables en torno a lo que desea mejorar con la IA generativa, incluidos los puntos débiles y las oportunidades”, afirma Shaown Nandi, director de Tecnología de AWS. “El éxito puede variar ampliamente y abarcar desde la reducción de las tasas de escalamiento de un centro de llamadas, el tiempo de procesamiento de pedidos de venta de un distribuidor de alimentos o el tiempo de incorporación de nuevos empleados de una empresa de servicios profesionales, hasta una aerolínea que personaliza las comunicaciones con los clientes o una empresa de medios que ofrece traducción de idiomas en tiempo real”.

Bogdan Raduta, director de IA en FlowX.AI, afirma: “La IA generativa tiene un gran potencial en términos de eficiencia, conocimiento e innovación, pero también es absolutamente importante identificar y medir sus verdaderos beneficios”.

Raduta recomienda varias métricas a tener en cuenta:

• Ahorro de costes y aumento de producción cuando la IA apunta a la eficiencia y la automatización.
• Toma de decisiones más rápida y precisa cuando se utiliza IA para analizar grandes conjuntos de datos.
• Tiempo de comercialización e ingresos cuando la inteligencia artificial impulsa la innovación de productos generando nuevas ideas y prototipos.

Colaborar con los equipos de ventas para impulsar eficiencias relacionadas con los ingresos

Los CIO deben colaborar con sus equipos de ventas de primera línea para ver en qué áreas la IA puede ayudar a aumentar los ingresos. Por ejemplo, los representantes de ventas internas que utilizan la IA para aumentar el volumen de llamadas y dirigirse a los clientes potenciales ideales pueden mejorar las tasas de cierre de acuerdos.

Abhi Maheshwari, director ejecutivo del proveedor de software de inteligencia artificial Aisera, afirma: “La IA generativa ofrece muchos beneficios para las ventas, y las métricas clave para evaluar su impacto incluyen la tasa de conversión, la duración del ciclo de ventas, el tamaño promedio de las transacciones, la tasa de cierre y el volumen de clientes potenciales”.

En este sentido, la IA con agentes es prometedora, ya que los proveedores de CRM están lanzando agentes y asistentes de IA para los equipos de ventas y los representantes, muchos de los cuales impulsan la eficiencia y promueven prácticas basadas en datos. Salesforce lanzó recientemente dos agentes de ventas de IA autónomos, uno que interactúa con los clientes potenciales entrantes y otro que capacita a los representantes de ventas. Call Spotlight de Gong analiza las conversaciones de los clientes para extraer puntos críticos, resultados y próximos pasos para los representantes de ventas. Zia, el asistente de ventas de Zoho, predice la probabilidad de ganar un trato, recomienda quién debería vender qué productos y mejora las comunicaciones con los clientes.

Los CIO deberían hablar con los líderes de ventas para identificar áreas en las que las métricas de ventas tienen un rendimiento inferior al esperado y en las que las mejoras impulsadas por la IA pueden generar ingresos. “El éxito en las ventas siempre se ha basado en el volumen y la calidad”, afirma Jonathan Lister, director de operaciones de Vidyard.

La IA generativa tiene el potencial de facilitar eso.

Alinear las estrategias de datos para liberar el valor de la IA para las iniciativas de marketing

El uso de la IA para mejorar las métricas de ventas es un buen punto de partida para garantizar que las mejoras de productividad tengan un impacto financiero a corto plazo. Una segunda área es mejorar la calidad de los datos e integrar sistemas para los departamentos de marketing, y luego hacer un seguimiento de cómo estos cambios afectan las métricas de marketing.

“Si tenemos en cuenta la amplitud de las tecnologías de marketing disponibles en la actualidad, los datos son fundamentales para el marketing moderno”, afirma Michelle Suzuki, directora de Marketing de Glassbox. “La colaboración entre el director de Sistemas y el director de Marketing debe garantizar una integración perfecta de los sistemas y el intercambio de datos, lo que mejora la información y la toma de decisiones”.

Para impulsar los impactos de la IA en los ingresos brutos, los CIO deben revisar sus prioridades de gobernanza de datos y considerar prácticas proactivas de gobernanza de datos y operaciones de datos que vayan más allá de los objetivos de gestión de riesgos. Mejorar la calidad de los datos e integrar nuevas fuentes de datos para enriquecer los datos de clientes y prospectos son vitales para aplicar la IA en marketing y ventas.

Por ejemplo, muchas organizaciones han estado centralizando datos de clientes durante algún tiempo, pero la inteligencia artificial puede mejorar enormemente la capacidad de encontrar patrones y señales en fuentes de datos no estructurados.   

“La IA y los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden procesar millones de puntos de datos de varios canales, como las redes sociales y las reseñas, para analizar los comentarios”, afirma Jacqueline Woods, directora de Marketing de Teradata. “Además de identificar quejas, la IA puede ayudar a los equipos de marketing a clasificar el sentimiento de los clientes como positivo, negativo o neutral y descubrir tendencias, temas recurrentes y patrones estacionales. Estos conocimientos pueden ayudar a las empresas a abordar problemas comunes o innovar con nuevas soluciones para aumentar la lealtad de los clientes e incluso pueden extenderse a las opiniones de los consumidores sobre los competidores”.

Paul Boynton, cofundador y director de Operaciones de Company Search Inc., afirma que la IA puede mejorar enormemente el marketing al combinar datos no estructurados de varias fuentes, como informes de preferencias de clientes, noticias de actualidad, registros legales y datos que vinculan a los propietarios con las empresas afiliadas. “La combinación de estos segmentos de datos da como resultado recomendaciones más inteligentes con puntuación de clientes potenciales, previsión de ventas, predicción de abandono y mejores análisis”.

Para respaldar las ventas y el marketing en la obtención de valor comercial de la IA, los CIO deben hacer lo siguiente:

• Centralizar y mejorar la calidad de los datos en torno a las interacciones con los clientes para mejorar la precisión, integridad y puntualidad de la información obtenida
• Mejorar la retención de clientes y las tasas de conversión de prospectos mediante el desarrollo de casos de uso de inteligencia artificial orientados a personalizar campañas de contenido de marketing.
• Facilitar la gestión del cambio en marketing y ventas logrando la adopción de unos pocos enfoques ganadores y compartiendo las mejores prácticas en lugar de experimentar en serie con muchas capacidades.

Centro de llamadas y operaciones de servicio objetivo

Los centros de llamadas, los departamentos de atención al cliente, los centros de asistencia de TI y otros servicios de soporte tienen cantidades significativas de datos en forma de tickets de servicio, bases de conocimiento e información de perfiles de usuarios de plataformas CRM y HCMS. La IA aplicada en estas áreas puede tener un impacto multiplicador de fuerzas al mejorar los índices de satisfacción de los clientes o empleados, reducir los costes y mejorar la satisfacción laboral de los empleados de los centros de asistencia.

“En las funciones de soporte, la IA acelera las operaciones del centro de llamadas al generar respuestas rápidas y contextuales para dirigir las consultas de manera inteligente, reducir el tiempo promedio de procesamiento y mejorar la tasa de resolución”, afirma Ram Ramamoorthy, director de Investigación de Inteligencia Artificial en ManageEngine. “En la gestión de servicios de TI, los gráficos de conocimiento impulsados ​​por inteligencia artificial brindan diagnóstico de problemas y resolución proactiva, lo que reduce el tiempo de inactividad”.

Ashwin Rajeeva, cofundador y director de Tecnología de Acceldata, recomienda que los directores de TI colaboren con los líderes de departamento en casos de uso de IA generativa y “realicen un seguimiento de los Net Promoter Scores y los tiempos de resolución en la atención al cliente para cuantificar el impacto de la IA en la lealtad y la eficiencia. En RR. HH., mida el tiempo de contratación y la calidad del candidato para garantizar que el reclutamiento impulsado por IA se alinee con los objetivos comerciales. Las métricas de observabilidad, como la calidad, la frescura y la consistencia de los datos, brindan información esencial que mejora la confiabilidad y la precisión de estos resultados impulsados ​​por IA”.

Las capacidades de IA generativa que pueden mejorar la eficiencia del servicio de asistencia y la satisfacción del usuario incluyen:

• Agentes de IA y chatbots que ayudan a los usuarios a resolver sus problemas sin realizar una solicitud de servicio.
• Agentes y asistentes de IA que los trabajadores de la mesa de ayuda pueden usar para analizar tickets y brindar respuestas más rápidas y precisas a las consultas de los usuarios finales.
• Las herramientas integradas de resumen, generación de contenido y traducción de idiomas pueden mejorar las comunicaciones con el usuario final. 

Appian, Atlassian, Cisco Collaboration, Forethought, IBM, Ivanti, Pega, Salesforce, SAP, ServiceNow, Workday, Zoho y otros lanzaron agentes de IA orientados al servicio en 2024. Revisé algunos de estos agentes y encontré varias capacidades de IA que pueden convertirse en diferenciadores competitivos. Por ejemplo, Webex AI Agent está impulsado por voz para centros de llamadas, escucha los problemas de los clientes y brinda respuestas de voz naturales. Workday Recruiter Agent busca de manera proactiva candidatos pasivos, automatiza la comunicación y recomienda los mejores talentos internos para los puestos vacantes. Los CIO deben alentar a los líderes de departamento a diseñar formas mensurables de capturar el valor comercial de las capacidades de diferenciación competitiva que se desarrollan en períodos de tiempo más largos.

Mida la experiencia de los empleados a medida que la IA transforma el trabajo

Los CIO también deberían analizar en profundidad cómo la IA generativa afecta la satisfacción laboral y el bienestar general de los empleados. El informe State of Generative AI in the Enterprise de Deloitte concluyó que solo el 20% de las organizaciones están altamente preparadas para tener en cuenta el talento al adoptar la IA generativa, en comparación con el 45% en infraestructura tecnológica y el 41% en gestión de datos.

Estos datos sugieren que los esfuerzos de gestión del cambio están rezagados con respecto a los esfuerzos tecnológicos en muchas organizaciones. Los CIO deberían adoptar técnicas de transformación digital que faciliten la adopción, como establecer expectativas realistas, implementar capacidades de forma gradual y capacitar a los equipos que implementan IA para desarrollar habilidades de escucha activa. Luego, los CIO deberían medir el impacto de la experiencia de los empleados en múltiples roles, personas, departamentos y geografías y ajustar los programas de gestión del cambio en consecuencia. 

Si bien generar valor comercial puede ser una prioridad, Assaf Melochna, presidente y cofundador de Aquant, está preocupado por el impacto de la IA en el bienestar de los empleados. “Si bien la IA generativa permite a los empleados aumentar su rendimiento de manera significativa, a menudo conduce a mayores cargas de trabajo y a una fuerza laboral abrumada. A medida que las tecnologías de IA revolucionan los flujos de trabajo en todas las industrias, vemos que la IA comienza a integrarse en las iniciativas de salud mental de los empleados, contrarrestando el agotamiento creado por la eficiencia impulsada por la IA”.

Tal vez, ahora que hemos dejado atrás el entusiasmo por la IA, sea el momento adecuado para que los CIO identifiquen dónde la IA generativa aporta valor comercial a corto y largo plazo y se asocien con los líderes de departamento y los empleados para adoptarla de manera inteligente y medir los impactos.