La evolución de la IA: 7 cosas que hemos aprendido para implementarla eficazmente

La inteligencia artificial es uno de los principales temas de interés en el sector tecnológico y en las empresas  en este momento. Es interesante por su capacidad de ofrecer más beneficios al mismo tiempo  –ya sean de experiencia del cliente, de mejora de la productividad, coherencia o reducción del tiempo que comportan los procesos-.

Machine learning, deep learning, reconocimiento visual, procesamiento natural del lenguaje: son todas funcionalidades propias de la intelgencia artificial que pueden ayudar a las organizaciones a aprovechar la explosión de los datos, estructurados y no estructurados. Saber cómo empezar puede ser desalentador, pero fundamental, ya que potencia la inteligencia humana.  A continuación, exponemos algunas de las cosas que hemos aprendido llevando a cabo proyectos cognitivos con nuestros clientes:

7 lecciones que hemos aprendido en la implementación de capacidades cognitivas

1) Tener claro el valor: no te pierdas entre la tecnología, sólo porque sea interesante. Es necesario tener una visión clara del valor que ofrece a la propia organización. Por ejemplo, en un contact center, ¿impactará en el tiempo medio de gestión de las llamadas, en la puntuación del promotor, en la fidelización de los clientes, o en una combinación de ambos, o de todos los precedentes? Además, el valor debería ser tomado en cuenta, en términos cuantitativos y cualitativos.

2) Pensar nuevamente los procesos: no pienses simplemente que las mejoras incrementales son la respuesta, cuando hablamos de una transformación. Si las capacidades cognitivas pueden mejorar la manera de funcionar de un call center actual, la gran oportunidad podría estar en permitir o potenciar las capacidades “self-service”, para luego eliminar el proceso de llamadas para ciertas transacciones.

3) El “buy-in” organizativo es clave: la IA trae introduce la duda de si ¿sustituirá mi trabajo? Para lograr que todos los niveles de la organización se involucren en un recorrido cognitivo, es mejor mostrar ejemplos que expliquen cómo la capacidad cognitiva puede sustituir, aumentar o mejorar los modelos de trabajo.

4) Definir anticipadamente un plan de acción: visualizando nuevos procesos, las personas buscarán un objetivo común, pero también es importante ofrecer valor añadido, por el camino. Nuestros proyectos de más éxito han partido de un enfoque o viaje más amplio.

5) Orientado al usuario, apoyado en tecnología: el enfoque cognitivo se centra aún más en el análisis del negocio, para generar valor. Los usuarios de la organización deben formar parte del equipo de proyecto, para entender el problema, evaluar las potenciales soluciones y cerciorarse de que se está aportando valor. La mayor parte de nuestras conclusiones e innovaciones proceden de casos reales. En los equipos equilibrados, el usuario es el que guía y el grupo de técnicos lo sigue.

6) Una formación continua: para pasar de la Era de la programación, basada en reglas, a una de probabilidades, el entrenamiento es fundamental y debe ser continuo. Esto requiere que un experto en la materia realice revisiones periódicas y consolide un modelo, pero el esfuerzo valdrá la pena, porque generará más confianza y automatizará las decisiones.

7) Las capacidades evolucionan rápidamente: la inteligencia artificial es un área que evoluciona a gran velocidad y merece la pena estar siempre actualizado en las últimas funcionalidades, para observar formas diferentes de hacer las cosas, casos de uso espectaculares, actuales o pasados.

Como nos muestra la experiencia con clientes, al final la exigencia siempre es la misma: “cómo transformar el tiempo en valor, en valor real”. En todo caso, muchos de los primeros pasos que se emprenden en los procesos de inteligencia artificial implican un esfuerzo de entre 4 y 8 semanas. Hemos logrado los mejores resultados, cuando las organizaciones son pequeñas, generan procesos de prueba y los amplían rápidamente. Esta es también la razón por la cual es importante comprender el recorrido general; para que los pasos siguientes fluyan rápidamente. Para ayudar a equilibrar el valor y el tiempo, además de la practicidad, hay que contestar las siguientes preguntas:

. ¿Cuál es el problema empresarial que estamos resolviendo? Un ejemplo pude ser un call center, en el que se podría aumentar la satisfacción del cliente mejorando, sus costes.

. ¿A quién tenemos que ayudar? ¿Al agente o al cliente final?

. ¿Cómo estamos intentando ayudarlo? ¿Estamos mejorando la precisión, coherencia y  rapidez de respuesta del que lo demanda?

. ¿De dónde proceden los datos con los que resolver los problemas? Podría tratarse de una combinación de datos estructurados, procedentes de los sistemas back-end, o de informaciones y datos no estructurados que aportan una información profunda del sector.

. ¿Existe un problema comercial claro que merece la inversión o gasto? Aquí es donde entra en juego lo concreto: cuántos agentes, qué ahorros de tiempo se pueden lograr, en qué partes de la llamada se puede reducir el tiempo dedicado, cuántas llamadas pueden ser de autoservicio.

. ¿Cuáles son los Key Performance Indicator (KPI) que cambiarán con la nueva solución? ¿Aumentará la satisfacción del cliente, generará nuevos ingresos, reducirá el tiempo de gestión de las llamadas, las transacciones, etc.?

Los proyectos de IA son capaces de brindar resultados únicos que son de naturaleza transformadora -y por ello son interesantes-  pero también implican retos que deben afrontarse. Además, un proyecto de inteligencia artificial normalmente es sólo un paso, dentro del proceso de transformación digital de una empresa, que es un proceso mucho más amplio. Por tanto, es esencial emprender un viaje con la inteligencia artificial, con un equipo que tenga no sólo las competencias necesarias, sino también la experiencia para guiarte de manera segura por todo el proyecto, y más allá.

¡Buena suerte con tu proyecto de IA!

Evan Salop es actualmente Cognitive Practice Partner para DXC.

Andrew Slapp es Managing Partner de Emerging Solutions en DXC Technology ANZ.

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