No midas las métricas equivocadas.
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La inteligencia artificial (IA) tiene un problema de medición de CX. No es que no se pueda medir el éxito, pero la mayoría de las empresas miden los aspectos equivocados.
Un estudio reciente de Laivly, pionero en aplicaciones de IA para centros de contacto, encontró que el 65% de las organizaciones consideran que sus iniciativas de IA son exitosas. Pueden parecer números exitosos hasta que se profundiza en los datos, que cuentan una historia diferente. Tuve la oportunidad de entrevistar a Jeff Fettes, fundador y director ejecutivo de Laivly, para un episodio de La radio empresarial es increíble.y comparte el peligro de medir las métricas equivocadas. En primer lugar, en sus comentarios de que los datos incorrectos le darán una falsa sensación de seguridad.
Resulta que el 43% de los proyectos de IA no cumplen los plazos y más de la mitad han superado sus presupuestos originales. Y este hallazgo concluye:
Casi tres de cada 10 líderes (28%) dicen que la IA contribuye directamente a la pérdida de ingresos porque no puede manejar de manera efectiva problemas complejos de atención al cliente, lo que frustra a los clientes y aumenta la deserción.
Además, uno de cada cinco líderes (20%) dijo que sabía que había pérdida de ingresos pero no podía cuantificar el daño.
Si bien mi atención suele centrarse en el servicio al cliente y la CX, estos hallazgos van más allá del centro de contacto. Resonarán especialmente entre los tomadores de decisiones de C-Suite bajo presión para entregar proyectos de IA exitosos. De hecho, Laivly descubrió que el 43% de las juntas directivas están insatisfechas con el progreso de la IA y están presionando a la C-Suite para que demuestre su éxito.
Definir criterios de éxito incorrectos es un problema importante para cualquier empresa que implemente soluciones de inteligencia artificial destinadas a agilizar procesos y reducir costos.
No confunda implementación con éxito
Fettes dice: “Las organizaciones a menudo celebran hitos que son fáciles de ver, como fechas de implementación, reducciones de personal, lanzamientos de chatbot o cuántas herramientas se están implementando en toda la empresa. Estas métricas crean la apariencia de progreso, pero las apariencias pueden engañar”.
La investigación de Laivly encontró que casi la mitad de las organizaciones informaron una mayor fricción con los clientes debido a problemas con sus soluciones de atención al cliente de IA. En lugar de facilitar la atención al cliente, los clientes experimentan más fricciones, incluidas más transferencias y tener que empezar de nuevo y repetir su historia. El resultado es una mayor frustración, lo que abre la puerta a que los competidores roben clientes.
La tecnología no crea valor cuando se aplica a menos que también mejore los resultados
La diferencia entre el éxito y el fracaso al implementar soluciones tecnológicas, no solo IA, son los resultados incrementales. Si bien esto es cierto, algunas empresas se están enamorando de la promesa de lo que la IA puede hacer y de la experiencia del cliente con “más IA”.
El hecho de que un mayor porcentaje de llamadas se manejen mediante automatización no significa que los clientes estén más contentos. Si experimentan fricciones y sienten la necesidad de hablar directamente con un agente, la automatización no está funcionando. El objetivo debe ser mejorar la experiencia del cliente, no sólo procesar más llamadas a través de chatbots o automatización. Fettes recomienda mantener los sentimientos y necesidades de los clientes en el centro de todas las decisiones.
Un gran error es cuando las empresas apuestan “todo” por la IA, solo para descubrir que reemplazar a los agentes en vivo con tecnología, aunque se ve bien en el papel, resulta en una mayor deserción. Con el tiempo, muchas de estas empresas reducen la IA, recuperan su soporte en vivo e intentan reducir la deserción y, con suerte, recuperar algunos negocios perdidos. Fettes tiene claro que la IA no debería sustituir completamente a los agentes humanos.
Emperador sin ropa
Si bien una implementación fallida de la IA puede ser su mayor temor, en lo que los líderes deben centrarse es en creer que han logrado el éxito de la IA. Esto se puede comparar con el famoso cuento de hadas de Hans Christian Andersen, El traje nuevo del emperadorel cual el emperador creía que vestía ropas magníficas, y todos los que lo rodeaban reforzaban esa “ilusión”. En realidad, no hay ninguna ropa. Pero nadie quiere desafiarlo.
Muchas organizaciones abordan la IA de manera similar. Fettes dice: “Los líderes celebran con hitos relacionados con la implementación, en lugar de evidencia de progreso o éxito”. Esto llevó a los líderes a confiar más en sus soluciones de inteligencia artificial, donde algunas capacidades se prometieron demasiado y no se cumplieron. Las empresas caen en la zona de peligro cuando lanzan un sistema defectuoso para aplaudir a todos los que lo rodean (dentro de la empresa). Y los únicos que les brindan retroalimentación real son sus clientes, quienes la demuestran trasladando su negocio a la competencia.
Palabras finales
Otro peligro es que la IA falle. El peligro es que las empresas se hayan convencido previamente de que han tenido éxito. Al igual que las ropas invisibles del emperador, las ilusiones pueden persistir hasta que alguien, a menudo un cliente, señala lo obvio.
Nada de esto debería sugerir que debamos dejar de presionar para crear mejores experiencias utilizando la IA. Simplemente reconoce lo que funciona y lo que no. El criterio de éxito no debería ser que hayamos implementado una solución de IA. Su éxito debe basarse en el feedback de quien lo utiliza, en este caso el cliente. El mayor riesgo de la IA no es el fracaso. Ésa es la ilusión del éxito.
