La esencia
- Impulsando la innovación. La IA optimiza las operaciones y mejora las experiencias de los clientes a través de algoritmos avanzados, análisis de datos y aprendizaje automático.
- Impulsando la eficiencia. Las tecnologías de IA, como los chatbots y la automatización inteligente de procesos, agilizan los procesos comerciales y liberan recursos para tareas complejas.
- Fomentando el crecimiento. Con un asombroso mercado global de $142,300 millones, la IA está en el centro de las tecnologías transformadoras y es un actor clave en la transformación digital de las industrias.
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el proceso de transformación digital, brindando oportunidades para que las empresas optimicen sus operaciones y mejoren las experiencias de los clientes. Al adoptar las tecnologías de inteligencia artificial, las marcas pueden aprovechar los algoritmos avanzados, el análisis de datos y el aprendizaje automático para impulsar la innovación y mantenerse por delante de la competencia.
Mediante el uso de IA, las marcas pueden automatizar tareas repetitivas, extraer información práctica de volúmenes de datos extremadamente grandes y crear experiencias de cliente personalizadas. Desde chatbots hasta análisis predictivos y automatización de procesos, la IA está remodelando la forma en que las empresas abordan la transformación digital, poniendo en primer plano la eficiencia, la agilidad y la funcionalidad centrada en el cliente.
A partir de junio de 2023, el mercado global de IA se disparó a la asombrosa cifra de 142 300 millones de dólares, según un informe reciente de Statista. El aumento está impulsado principalmente por las aplicaciones transformadoras de la IA en la mejora de la experiencia del cliente, el análisis de datos detallados para las tendencias de los clientes y el campo cada vez más popular de la IA generativa. Además, un informe de Statista de mayo de 2023 reveló que la IA, los macrodatos y la nube son las principales tecnologías transformadoras con amplias aplicaciones en todas las industrias. Este artículo examinará las muchas formas en que la IA está impactando en la transformación digital.
IA y análisis de datos
Un aspecto clave del impacto de la IA en la transformación digital radica en su capacidad para analizar e interpretar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Con el análisis impulsado por IA, las marcas pueden obtener información detallada sobre los comportamientos, las preferencias y las tendencias de los clientes, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos y crear experiencias altamente personalizadas.
El análisis de datos puede ayudar a segmentar a los clientes según varios criterios, como la demografía, el comportamiento de compra y las preferencias. Esta segmentación permite a las empresas adaptar las estrategias de comunicación y marketing para diferentes grupos de clientes, lo que da como resultado una experiencia más personalizada.
El uso de IA para el análisis de datos es un gran ejemplo de cómo la IA está transformando los negocios en todas las industrias. Jeff Fraleigh, presidente de ETI Software Solutions, una plataforma de banda ancha y proveedor de servicios, dijo a CMSWire que la IA se puede usar para analizar datos de sensores y otras fuentes para predecir cuándo es probable que falle el equipo de telecomunicaciones crítico. “Esto permite a los operadores programar el mantenimiento antes de que ocurran problemas, lo que puede evitar interrupciones y mejorar la confiabilidad de la red. Esto les permite solucionar problemas antes de que los consumidores se den cuenta”.
Además, Fraleigh dijo que la IA se puede utilizar para analizar datos sobre el uso de la red y los patrones de tráfico para ayudar a los operadores de redes y proveedores de servicios de Internet a planificar y optimizar sus redes. “Esto puede ayudar a los operadores a mejorar el rendimiento y la capacidad de la red, y también puede ayudarlos a reducir costos. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para identificar áreas de alta congestión de tráfico y recomendar soluciones para aliviar la congestión”.
IA y chatbots de atención al cliente
La IA también está transformando las interacciones y el soporte de los clientes mediante el uso de chatbots inteligentes y asistentes virtuales. Estos agentes de chat generativos y conversacionales impulsados por IA pueden proporcionar respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes las 24 horas del día. Las empresas de diversas industrias, como la venta minorista en línea, la banca y las telecomunicaciones, están utilizando chatbots de IA para manejar las consultas de rutina de los clientes, liberando a los agentes humanos para que se concentren en tareas más complejas. Esto mejora el servicio al cliente, reduce los tiempos de respuesta y mejora la experiencia general del cliente.
Aunque los chatbots han sido omnipresentes durante muchos años, los chatbots de hoy funcionan con inteligencia artificial generativa y conversacional que brinda a los clientes múltiples formas de encontrar soluciones, resolver problemas o dirigirlos al agente en vivo más apropiado. Poder ayudarse a sí mismos mediante el uso de chatbots también les permite controlar su propia narrativa, lo que hace que el cliente se sienta satisfecho y emocionalmente en control. Estos chatbots impulsados por IA también liberan a los agentes en vivo para manejar problemas de servicio más complejos, lo que les evita la redundancia de responder consultas rutinarias y mundanas.
Un ejemplo de cómo los chatbots impulsados por IA están transformando el panorama digital es el de Boost.ai, cuyo cliente la Unión de Crédito Federal de la Universidad Estatal de Michigan (MSUFCU) prueba diferentes pilotos técnicos a través de su MSUFCU Lab para atender mejor las necesidades financieras de sus miembros y proporcionar una mejor experiencia en general. Uno de sus programas de prueba presentó a su primer agente virtual, Fran, que eventualmente condujo a una implementación completa. Esto les permitió brindar soporte las 24 horas, los 7 días de la semana a sus miembros, respondiendo preguntas comunes y brindando respuestas y servicios más relevantes. Durante las dos primeras semanas, Fran resolvió el 81,1% de las consultas. Menos de dos años después de la implementación, la tasa de resolución de consultas de Fran fue del 98 %, experimentó un aumento del 620 % en la biblioteca de intenciones de MSUFCU y tuvo más de 200 000 conversaciones de miembros.
Artículo relacionado: 10 principales proveedores de chatbots que debe conocer en 2023
Automatización inteligente de procesos
Además de las aplicaciones orientadas al cliente, la IA está impulsando la automatización y optimización de procesos en varias funciones comerciales. Al automatizar tareas repetitivas y manuales, los sistemas impulsados por IA pueden mejorar significativamente la eficiencia operativa y la productividad. Por ejemplo, en la industria de la salud, los algoritmos de IA se utilizan para analizar registros médicos, diagnosticar enfermedades y recomendar planes de tratamiento personalizados, lo que permite a los profesionales de la salud brindar una atención más precisa y eficiente.
Tradicionalmente, la IA se basa en datos, mientras que la automatización de procesos robóticos (RPA) se basa en reglas. Al integrar IA en RPA, las marcas pueden automatizar una gama más amplia de procesos y no se limitan a las tareas simples basadas en reglas. Esta integración también hace que la automatización sea más resistente y adaptable a los cambios, lo que es especialmente importante en entornos empresariales dinámicos. La integración de IA con RPA a menudo se denomina automatización inteligente de procesos (IPA) o RPA inteligente. Esta combinación permite que RPA maneje tareas más complejas que involucran datos no estructurados, procesamiento de lenguaje natural, toma de decisiones y aprendizaje de la experiencia.
Para el negocio de banda ancha de Fraleigh, la IA se utiliza para automatizar el proceso de planificación de la red. “Esto puede liberar recursos humanos para que se concentren en otras tareas y también puede ayudar a mejorar la precisión y la eficiencia del proceso de planificación. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para generar planes de red en función de una variedad de factores, como patrones de tráfico, restricciones presupuestarias y requisitos reglamentarios”, explicó Fraleigh.
Sharad Varshney, CEO de OvalEdge, un catálogo de datos y un proveedor de soluciones de gobierno de extremo a extremo, dijo a CMSWire que hay otros beneficios importantes además del ahorro de tiempo y costos cuando cambia las cargas de trabajo manuales a procesos automatizados. «El uso de IA para clasificar datos le permite extraer e identificar la PII, los datos sensibles y confidenciales en su organización», dijo Varshney. «Este conocimiento respalda la auditoría transparente y acelera la adopción y el acceso a los datos porque las políticas de acceso se pueden construir más rápidamente en función de estos resultados de clasificación impulsados por IA».
El impacto de la IA en el análisis predictivo
El análisis predictivo impulsado por IA es otra área en la que se está revolucionando la transformación digital. Mediante el uso de datos históricos y algoritmos de aprendizaje automático, las marcas pueden hacer pronósticos y predicciones precisos, lo que les permite abordar los desafíos de manera proactiva y aprovechar las oportunidades que se presentan. Por ejemplo, las empresas minoristas utilizan algoritmos de inteligencia artificial para analizar los patrones de compra de los clientes y predecir la demanda futura, optimizando la gestión del inventario y asegurando la disponibilidad de productos populares.
La naturaleza acelerada y de alta velocidad de las interacciones de los consumidores de hoy en día requiere que las marcas posean la capacidad de responder a las circunstancias cambiantes en tiempo real. Al integrar análisis en tiempo real en modelos predictivos, las marcas pueden tomar decisiones en una fracción de segundo que son esenciales para brindar una experiencia excepcional al cliente.
Netflix, por ejemplo, utiliza análisis predictivos y de datos para brindar recomendaciones personalizadas a sus clientes. Pueden hacer esto con un 80 % de precisión al analizar el historial de visualización, el historial de búsqueda, la demografía, las calificaciones y las preferencias de sus clientes. De manera similar, otras marcas como Spotify usan algoritmos de inteligencia artificial para generar listas de reproducción personalizadas que se adaptan a los gustos individuales. Este nivel de personalización mejora la experiencia del usuario y fortalece la lealtad del cliente.
Ryan Fannon, director de gestión de productos de UPS Capital, un proveedor de seguros de envío y servicios financieros alternativos, dijo a CMSWire que la industria de la logística está utilizando análisis predictivos para descubrir datos relacionados con direcciones para determinar los diversos niveles de riesgo en ciertas áreas de entrega. “En una era de experiencias de envío inciertas y la necesidad de las mejores experiencias de cliente de su clase, el análisis predictivo moderno es una necesidad para las empresas”. Fannon explicó que los datos brindan a los comerciantes información sobre el nivel de riesgo de ciertas áreas de entrega, lo que les permite decidir si se deben implementar medidas de seguridad adicionales.
Además, mientras que el análisis predictivo brinda la capacidad de pronosticar escenarios potenciales, el análisis prescriptivo va un paso más allá al sugerir el mejor curso de acción para capitalizar estas predicciones. La integración de análisis prescriptivos en las iniciativas de experiencia del cliente permite a las marcas no solo anticipar las necesidades de los clientes, sino también adaptar y optimizar dinámicamente sus estrategias para superar las expectativas de los clientes.
Artículo relacionado: Las 5 etapas del análisis predictivo para el éxito de CX
Información del cliente y análisis de sentimiento
En el ámbito del marketing, la IA está transformando los conocimientos de los clientes y las estrategias de orientación. La gran cantidad de datos que se genera a partir de las interacciones con los clientes es un verdadero tesoro de oportunidades. Mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático, las marcas pueden extraer información granular de estos valiosos datos. La IA, cuando se usa con el análisis de sentimientos, tiene la capacidad de pronosticar no solo el comportamiento del cliente, sino también las emociones detrás de estos comportamientos. Esto permite a las marcas personalizar los viajes de los clientes que son tanto emocionalmente enriquecedores como contextualmente alineados.
El análisis de sentimientos impulsado por IA permite a las marcas descifrar las emociones de los clientes de todos sus canales, incluidas las publicaciones en las redes sociales, las discusiones de chat, las reseñas de productos y las llamadas de atención al cliente. Además, muchas marcas están utilizando el análisis de sentimientos junto con la escucha social para comprender mejor las emociones y los sentimientos detrás de las palabras de las publicaciones en las redes sociales de sus clientes.
Joel Martins, director de tecnología de Calabrio, la empresa de desempeño de la fuerza laboral, le dijo a CMSWire que el objetivo del análisis de sentimientos es comprender lo que significa un cliente, no solo lo que está diciendo. “Es increíble, las empresas ya no necesitan monitorear llamadas individuales para discernir cómo se siente un consumidor acerca de su negocio”, dijo Martins. “El análisis de sentimientos proporciona una puntuación inmediata (positiva, neutral o negativa) para cada interacción con el cliente. El análisis de sentimientos impulsado por IA utiliza análisis avanzados de texto y de voz a texto para identificar palabras clave y frases que señalan el tono emocional y el sentimiento subyacente detrás de las palabras de un cliente”.
Martins explicó que, en lugar de esperar a que un cliente le diga a una empresa que no está satisfecho, el análisis de sentimientos destaca lo negativo o…
Esta nota es parte de la red de Wepolis y fué publicada por Oliver Roberts el 2023-06-27 15:57:21 en:
Link a la nota original
Palabras clave:
#fuerza #impulsora #transformación #empresarial #moderna #Latino #News
