¿Cómo pueden los CMO lograr el equilibrio que plantea la IA generativa?

La IA general se está democratizando rápidamente: sus competidores ya la están adoptando y desarrollando casos de uso para los clientes. Incluso sus clientes están comenzando a implementarlo. Esta investigación muestra que los CMO se enfrentan a dificultades a la hora de implementar la IA generativa:

• El deseo de la empresa de lograr una mayor eficiencia, sin dejar de mantener una sólida gobernanza.
• La demanda de los clientes de experiencias cada vez más personalizadas, basadas en la confianza.
• El escepticismo de los empleados respecto a la IA general, a pesar de su potencial para mejorar el desempeño laboral.

La diferenciación se logra al abordar las dinámicas humanas de los clientes y los empleados.

Hay tres pasos que los CMO deben seguir para aprovechar esta ventaja humana —y competitiva—:

1. Aumentar la transparencia a la vez que se mejora la relevancia de las experiencias de los clientes.
2. Convertir a los empleados escépticos y sin experiencia en profesionales capacitados en IA de última generación.
3. Impulsar la innovación en GenAI con una gobernanza sólida.

Aumentar la transparencia de los datos a la vez que se mejora la relevancia de las experiencias de los clientes

Para crear las experiencias de cliente más auténticas y relevantes, las organizaciones necesitan datos propios —es decir, los datos que proporcionan los clientes—, pero existen obstáculos para obtenerlos.

Los costos de captación de clientes a través del marketing digital son elevados. Retener y hacer crecer la base de clientes existentes es una forma comprobada de aprovechar la economía de la lealtad; por lo tanto, los CMO deben considerar qué datos propios desean poseer y cómo obtenerlos con el consentimiento y los permisos adecuados para poder utilizarlos.

Para acceder a los datos propios es necesario generar confianza. Los clientes se muestran recelosos al respecto: el 79 % a están preocupados o muy preocupados por la forma en que las empresas utilizan sus datos personales².

Para solucionar este problema, un director de datos de una empresa de bienes de consumo, entrevistado en el marco de la encuesta, señaló que ofrecer a los clientes claridad en el momento sobre cómo la empresa almacenará y utilizará los datos es esencial para ganarse su confianza y obtener los consentimientos necesarios para que participen en sus experiencias de realidad aumentada.

Yendo un paso más allá, compartir los datos con el cliente y ser transparente sobre lo que estos revelan, en lugar de limitarse a obtener información de él, puede generar confianza y lealtad al cambiar la dinámica de la relación de «la marca me entiende» a «la marca me ayuda a entenderme a mí mismo».

Esta necesidad de confianza pone de relieve la importancia de encontrar un equilibrio entre los valores humanos y la conveniencia a la hora de identificar casos de uso de la IA generativa. Una investigación de Adobe ha revelado que el 80 % de los clientes da prioridad a saber si están hablando con una persona o con un chatbot^³; por lo tanto, es posible que los bots que suenan demasiado humanos no sean bien recibidos.

A medida que las experiencias de cliente impulsadas por la IA general (GenAI) comienzan a incluir elementos de voz y video y se vuelven más inmersivas, aumenta el riesgo de generar el efecto del «valle inquietante»: las personas pueden sentirse incómodas ante representaciones e interacciones de aspecto humano que no son lo suficientemente buenas, o que son demasiado perfectas o revelan un conocimiento excesivo sobre ellas.

En lugar de delegar la experiencia del cliente a las máquinas, será fundamental encontrar esas oportunidades para crear momentos únicos con sensibilidad y iniciativa humanas. En un mundo cada vez más impulsado por la IA, los valores, el comportamiento y las emociones humanas serán los que marquen la diferencia en la experiencia del cliente.

Teniendo esto en cuenta, los CMO deben dar prioridad a los beneficios para los clientes a la hora de tomar decisiones. Por ejemplo, ¿podría la IA generativa hacer que la experiencia del cliente fuera más empática, más accesible o más oportuna?

Algunas organizaciones toman en cuenta los índices de satisfacción u otros indicadores de la experiencia del cliente al utilizar la IA general (GenAI), lo que les permite comenzar por donde se encuentra el verdadero valor para el cliente y monitorear el impacto en la experiencia de los clientes. Por ejemplo, una empresa multinacional de retail mide el impacto de su chatbot basado en IA generativa por el número de solicitudes que se resuelven a través de él, en lugar de transferirse a un empleado. La tienda también realiza un seguimiento de cualquier aumento en las ventas tras una interacción con el chatbot.

Temas que deben tener en cuenta los CMO:

• Las experiencias diferenciadas surgirán del equilibrio entre las capacidades de la tecnología de IA y el juicio y las interacciones humanas.
• Tanto el cliente como los equipos de experiencia del cliente deben poder dirigir y validar los resultados de las interacciones.
• Será fundamental encontrar oportunidades para crear momentos emblemáticos con sensibilidad humana y capacidad de acción.

Convertir a los empleados escépticos y sin experiencia en profesionales capacitados en IA de última generación.

Los altos ejecutivos señalan que sus principales prioridades para preparar a sus empleados a fin de que trabajen de manera eficaz con la IA generativa (GenAI) son «un conocimiento básico de la IA para todos los empleados» y «capacitación avanzada en habilidades de IA para el personal clave»⁴.

Este enfoque inclusivo podría ayudar a aliviar la ansiedad que algunos empleados puedan sentir con respecto a la IA generativa. La encuesta «AI Anxiety in Business» realizada por la organización global de EY reveló que más de dos tercios de los empleados temen quedarse rezagados en el trabajo y perder oportunidades de ascenso por no saber cómo utilizar la IA.

Los equipos deben mostrarse entusiasmados por explorar la IA general antes de poder empezar a aprovechar plenamente las nuevas oportunidades que esta ofrece. Esto se basa en desarrollar el enfoque de «¿qué gano yo con esto?» en torno a la IA generativa.

Asigne proyectos piloto y permita que los conocimientos se desarrollen de manera orgánica como un primer paso esencial que no solo inicia el proceso de capacitación de los empleados, sino que también reduce su ansiedad. Un estudio interno de EY reveló que la proporción de empleados preocupados por la IA generativa se redujo de 98 % a 12 % tras participar en un programa piloto⁵.

Optimizar los flujos de trabajo de contenido para los equipos de mercadotecnia es un buen primer paso para la adopción de la IA de última generación. La IA general puede ayudar a acelerar procesos como la concepción creativa y la generación de ideas, la redacción de textos o el diseño de imágenes, las iteraciones y el perfeccionamiento, o la producción de variaciones de contenido para realizar pruebas. Además, esta tecnología puede mejorar la calidad, la cantidad y la reutilización del contenido para impulsar la personalización en todos los canales, mientras que la intervención humana contribuye a mantener la coherencia en los mensajes de la marca, las imágenes y el tono de voz.

La IA general también puede ser una herramienta de gran valor para potenciar la creatividad humana. Por ejemplo, un ejecutivo de una marca de moda global que participó en la encuesta informó que utiliza la IA generativa para desarrollar indicaciones y visualizaciones para los diseñadores de productos, basándose en las tendencias obtenidas a partir del análisis de la opinión de los clientes.

A medida que la tecnología libera tiempo para realizar tareas más importantes y de mayor impacto, debería generar un ciclo positivo: los empleados satisfechos contribuyen a que los clientes estén satisfechos, lo que a su vez ayuda a aumentar la satisfacción de los empleados, ya que la experiencia de los empleados y la de los clientes están interrelacionadas.

Esta correlación constituyó un descubrimiento importante en un programa de optimización de la experiencia del cliente en Dow: en la gran mayoría de los casos, los puntos débiles de los clientes coincidían con los de los empleados. Por ejemplo, si los clientes tenían que esperar para recibir una respuesta a una pregunta, la demora solía deberse a que los empleados tenían dificultades para encontrar la información adecuada. Este es un claro ejemplo de cómo se puede empoderar a los empleados con herramientas basadas en IA para que atiendan a los clientes de manera más rápida y eficaz, y para que sus propios puestos de trabajo resulten más gratificantes.

Temas que deben tener en cuenta los CMO:

• Identificar las necesidades y los puntos débiles de las personas encargadas de brindar experiencias al cliente, tanto empleados como socios de canal. La experiencia del cliente y la experiencia del empleado son interdependientes.
• Definir e impartir programas de capacitación y talleres de aprendizaje, o bien ofrecer un espacio para la experimentación a todos los empleados, desde los ejecutivos hasta el personal operativo.
• Contar con una estrategia clara para verificar que el contenido generado por la IA generativa se ajuste a las directrices de su marca.

Impulsar la innovación en IA generativa con una gobernanza sólida.

Para aprovechar todo el potencial de la IA generativa, las organizaciones deben desarrollar un marco de gobernanza que les permita explorar oportunidades y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos.

Como punto de partida, los CMO deben elegir soluciones diseñadas para casos de uso específicos, teniendo en cuenta resultados comerciales como el ahorro de costos o la aceleración de contenidos. Las soluciones también deben cumplir con criterios específicos y contar con los controles adecuados. Por ejemplo, el modelo de lenguaje grande (LLM) básico debe ofrecer transparencia en cuanto al origen de los datos y estar diseñado para garantizar la seguridad comercial. Además, cualquier dato que se utilice en la solución debe ser seguro y privado; no debe compartirse con otras empresas ni utilizarse para entrenar un modelo de acceso público.

A medida que las organizaciones pasan de la fase piloto a la de producción con la IA generativa, necesitan un «control de tráfico aéreo», es decir, un equipo integrado por los responsables de mercadotecnia, cumplimiento normativo y tecnología, para coordinar y dirigir el desarrollo de la IA generativa en toda la organización.

"Es fundamental que el departamento de mercadotecnia ocupe un lugar central en la estrategia de la torre de control de la IA. Con un énfasis en la creación eficiente de contenido, la personalización mediante IA y los análisis avanzados centrados en el consumidor, es fundamental que el departamento de mercadotecnia se coordine con los responsables de los áreas legal, de ciberseguridad, de privacidad y de tecnología para aprovechar y poner en práctica de manera efectiva los conocimientos derivados de los datos", afirma Tom Edwards, Managing Director, Applied & Generative AI Lead, EY. "Este enfoque centralizado facilita una dirección y una toma de decisiones unificadas, lo que permite avanzar al ritmo de los negocios y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos".

La gobernanza de la IA debe abarcar la creación y la entrega de experiencias para los clientes. A medida que la IA se vuelve cada vez más autónoma, capaz de crear, personalizar y anticiparse utilizando los datos de los clientes, las personas deben seguir ocupando un lugar central en las decisiones creativas y comerciales. Ofrecer experiencias sin un filtro adecuado de criterio humano podría tener repercusiones comerciales y en la reputación.

Temas que deben tener en cuenta los CMO:

• Seleccionar proveedores y socios que se comprometan con la protección de la propiedad intelectual y la autenticidad de los contenidos, y que contribuyan a orientar la regulación a nivel mundial.
• Establecer un Centro de Excelencia en IA Generativa específico para gestionar las oportunidades en todo el modelo de negocio y operativo, así como para identificar y mitigar los riesgos.
• Optimizar la gestión de las herramientas de IA generativa dentro de la organización y mejorar el marco de controles internos existente.

Inteligencia artificial con valores humanos auténticos

La IA general puede ofrecer una comprensión sin precedentes del comportamiento humano, pero siempre habrá aspectos del cliente que una máquina no podrá comprender ni anticipar por completo. Quizá sepa lo que queremos, pero es probable que no sepa por qué lo queremos.

La IA generativa puede ser una fuerza transformadora en la experiencia del cliente, tanto para los profesionales como para el público; y en el centro de esa transformación se encuentra la acción humana.

Lejos de quitarles trabajo creativo a los equipos de mercadotecnia, la IA general puede potenciarlo, generando un valor exponencial y poniendo al alcance de todo el equipo una nueva gama de capacidades para la experiencia del cliente, lo que a su vez refuerza la confianza.

Hoy en día, las personas confían más en los seres humanos que en las máquinas. Sin embargo, a medida que las máquinas cobran protagonismo en el marketing, las organizaciones que logren tener éxito con la IA generativa serán aquellas que la utilicen para potenciar las ventajas humanas.