Desarrollar un caso de negocio convincente para implementar la inteligencia artificial (IA) consiste en planear una estrategia, contar una historia y crear un modelo financiero estructurado. Si bien los equipos técnicos suelen centrarse en lo que la IA puede hacer, los directivos deben enfocarse en por qué y para quién es importante.

Tener la capacidad de traducir el potencial de la IA en resultados reales y cuantificables podría ser un componente fundamental para la aprobación del proyecto. Los casos de negocio de IA más eficaces son los que definen la inversión tanto en materia de innovación como de riesgo, eficacia, crecimiento y valor a largo plazo.

El primer paso para ello es tener una idea clara y fundamentada del problema comercial que la tecnología va a resolver. A continuación, detallo los pasos que te ayudarán a preparar un caso de negocio contundente para la adoción de la IA.

1. Define el problema comercial

Antes de hablar de tecnología con tu equipo, define con claridad cuál es el problema o punto débil. Las soluciones de IA son más fáciles de aceptar cuando se relacionan con problemas urgentes y que tienen un importante peso financiero en la organización.

  • Identifica un desafío con consecuencias medibles: localiza las áreas en las que las ineficacias, el trabajo manual o las debilidades en materia de experiencia del cliente estén afectando el rendimiento, como inexactitud en las previsiones, un alto índice de abandono, ciclos prolongados o agentes ineficientes.
  • Cuantifica el costo de la inacción: ayuda a los interesados a comprender las consecuencias financieras de no adoptar ninguna medida correctiva. Usa datos reales para calcular los ingresos perdidos, los costos excesivos o las oportunidades perdidas por algún problema específico.

Este es un ejemplo: “Actualmente nuestra empresa utiliza un proceso manual para prever la demanda que arroja proyecciones inexactas que generan un exceso de inventario de 4 millones de dólares y una pérdida de ventas anuales de 1,5 millones de dólares. Al automatizar esta función con IA, podemos gestionar mejor nuestra cadena de suministro y, por ende, aumentar la conversión de ventas”.

Un argumento claro y específico genera una sensación de urgencia y prepara el terreno para calcular el ROI.

2. Haz que la iniciativa se alinee con los objetivos estratégicos

Alinear la iniciativa con los objetivos estratégicos generales de la organización cambia la perspectiva de la conversación, que ahora pasa a considerar al proyecto como una inversión crucial y no meramente como una tecnología interesante.

Para lograrlo, presenta la solución de IA como un catalizador directo de los objetivos que ya ha establecido, como mejorar la experiencia del cliente, aumentar los ingresos o alcanzar mayor eficiencia operativa. Habla de una manera que resuene con las prioridades ejecutivas y, si es posible, usa el vocabulario empleado en el plan estratégico de la empresa. Cuanto más alineada esté tu propuesta con los objetivos de la alta gerencia, más creíble y pertinente será.

Después, explica en detalle cuáles serían los beneficios. Describe la repercusión que la solución de IA tendrá en la empresa; por ejemplo, lo que mejorará, optimizará o hará posible. Luego, describe claramente los resultados cuantificables que esperas obtener desde varias perspectivas:

  • Finanzas: reducción en los costos de soporte, incremento en los índices de conversión o en los ingresos
  • Operaciones: menos tareas manuales, tiempos de respuesta más cortos y más precisión
  • Experiencia: mayor satisfacción del cliente, mayor engagement de los empleados, menos abandono

A continuación, un ejemplo: “Si implementamos copilotos de IA, reduciremos un 10% el tiempo de atención de llamadas, lo que equivale a un ahorro anual estimado de 1 millón de dólares y, además, nos permitirá brindar una experiencia más uniforme en todos los canales”.

Selecciona los beneficios que sean pertinentes para tu empresa y priorízalos.

3. Relaciona las soluciones de IA con tus necesidades específicas

Describir cómo la IA contribuirá a satisfacer las necesidades específicas de tu empresa, así como a elevar el nivel de madurez de tu experiencia del cliente (CX), es fundamental para demostrar el valor y el ROI como punto de partida.

Para tal fin, Genesys identifica seis niveles de orquestación de experiencias, cada uno de los cuales representa una etapa diferente respecto de la capacidad que tiene una empresa para ofrecer journeys del cliente inteligentes, personalizados y conectados. Estos niveles constituyen el marco que permite adecuar el tipo de inversión en IA a los resultados que la empresa pretende obtener y, a su vez, permiten equilibrar la eficiencia operativa y la creación de experiencias centradas en el usuario.

Las principales áreas podrían ser la automatización para reducir el trabajo manual, el uso de la IA para ayudar a los empleados a ofrecer respuestas más rápidas, o bien la personalización y la optimización para generar un engagement más proactivo.

Si consideras la IA en función de su nivel de preparación, podrás evitar una infraestructura excesiva para la cual no estás preparado y, en su lugar, podrás elaborar un plan estratégico basado en el ROI y el impacto, donde el valor se potencia a medida que aumentan las funciones.

Analiza los costos, las inversiones y los beneficios actuales: Resulta útil evaluar la estructura de costos actual y compararla con un posible modelo potenciado con IA, ya que esto te permitirá dimensionar no solo el potencial de ahorro de costos, sino también tus posibilidades concretas de inversión.

Comienza con una evaluación del costo total. Aquí se incluyen los gastos de implementación, los gastos continuos y los recursos internos necesarios para dar soporte a los sistemas actuales. Cuando sea posible, compara este punto de referencia con el modelo más eficiente que propone la IA. Este análisis debe arrojar un estimado bastante certero de los posibles ahorros.

A continuación, evalúa la inversión en IA. ¿Cuál es el costo de la solución propuesta? ¿Qué herramientas actuales o procesos manuales reemplazará? ¿En qué áreas reduce o elimina los gastos redundantes?

Por último, analiza los beneficios comerciales a través de métricas financieras. Enfócate en lo siguiente:

  • Valor actual neto para conocer las ganancias a largo plazo
  • Período de recuperación para saber cuándo recuperarás la inversión
  • Análisis de sensibilidad para modelar los escenarios más favorables y también los más desfavorables

Con este enfoque estructurado, las partes interesadas tienen la claridad financiera y la confianza que necesitan para tomar decisiones de inversión que estén fundamentadas en datos.

4. Haz el diseño teniendo en cuenta las necesidades futuras de integración  

A la hora de evaluar las soluciones de IA, es importante ver más allá de la funcionalidad inmediata y pensar en la integración de la tecnología con todo el ecosistema. Elige soluciones que funcionen sin problemas con las herramientas existentes de CRM, ERP y fuerza de trabajo para evitar interrupciones costosas.

Busca plataformas creadas con una arquitectura de API abierta, dado que son más adaptables y más fáciles de ampliar a medida que surgen nuevas necesidades. Además, cerciórate de que la IA pueda utilizarse en varios canales, incluidos el de voz, chat y redes sociales.

Por último, pon atención en las asociaciones estratégicas del proveedor para tener la certeza de que contarás con el soporte y la coordinación que necesitas a largo plazo. La integración de cara al futuro es clave para mantener el valor.

Una vez que hayas seguido estos cuatro pasos para demostrar que necesitas una herramienta de IA, podrás pasar a la fase de aceptación del proyecto y planear los pasos de la implementación.

Crea un plan de implementación con un cronograma realista

Para que la implementación de la IA sea exitosa, como primera medida se necesita un plan práctico y claro. Comienza identificando las prioridades; es decir, qué debe implementarse primero y por qué.

Ten en cuenta todas las dependencias en la solución de IA que podrían afectar el tiempo que has estipulado para obtener beneficios. A partir de ese punto, divide el proyecto en fases con hitos definidos. Incluye las actividades que pueden requerir plazos de entrega más prolongados, tales como las iniciativas de integración o la capacitación de usuarios.

Del mismo modo, es importante anticipar los posibles riesgos. La calidad de los datos, la resistencia al cambio y la adopción por parte de los usuarios pueden retrasar la obtención de valor si no se abordan a tiempo. Es igualmente importante contar con la participación de las personas correctas. A menudo, el mayor desafío no radica en la tecnología, sino en la disponibilidad de recursos.

Los expertos o especialistas, por lo general, deben encontrar un equilibrio entre el tiempo que dedican a las tareas relacionadas con el proceso de transformación y a sus responsabilidades diarias. Un plan de implementación claro debe no solo describir el trabajo por hacer, sino también garantizar el soporte adecuado para llevarlo a cabo.

Recaba las opiniones de las partes interesadas: las iniciativas de IA llegan a buen puerto cuando se consideran las opiniones correctas desde el principio. Por ese motivo, es preciso involucrar a los gerentes del contact center, a los equipos de TI y a los directivos de experiencia del cliente desde las etapas iniciales del proceso, de modo de alinear las prioridades y conocer sus necesidades. Debes saber cómo se toman las decisiones y qué criterios son los más importantes.

Algo que es igualmente importante y que no debe olvidarse es escuchar los comentarios de los agentes, ya que sus aportes, por lo general, permiten conocer oportunidades que los datos por sí solos no pueden identificar. Las empresas cuyas iniciativas de IA han sido exitosas no solo buscan nuevas funciones, sino que se enfocan en realizar mejoras que puedan cuantificarse y que se centren en el cliente.

Traduce la innovación en resultados tangibles

Todos los puntos que se han mencionado constituyen información esencial que surge del proceso de adopción e implementación de la IA por parte de los clientes y son elementos importantes que deben considerarse y con los cuales la organización debe alinearse.

Genesys Value Canvas es un marco estratégico diseñado para ayudar a las organizaciones a definir y comunicar claramente el valor que sus soluciones de CX aportan al negocio. Value Canvas forma parte de una metodología más amplia que sirve a los fines de alinear los productos tecnológicos, como los contact centers potenciados con IA y las plataformas omnicanal, con los objetivos y los problemas específicos de cada cliente.

Esta herramienta colaborativa contribuye a que las partes interesadas se alineen en torno a lo que es más importante: obtener resultados claros, producir un impacto real y trazar un camino hacia la obtención de beneficios que puedan cuantificarse. En lugar de entrar de lleno en el aspecto tecnológico, se comienza por identificar los desafíos que enfrentan los clientes y orientar a los equipos a encontrar soluciones estratégicas y con prioridades.

En primer lugar, esta herramienta analiza problemas comunes como tiempos de espera y de atención prolongados o clientes insatisfechos y, luego, identifica las causas principales. Este marco permite identificar qué funciones, tales como la automatización, la mejora del desempeño humano o los análisis a través de la IA, serán las más eficaces para resolver esos problemas.

Esta herramienta también admite el análisis de impacto. Ayuda a los equipos a identificar los casos de uso de mayor valor y a calcular el ROI, el ahorro de costos y las ganancias de eficiencia. Ya sea que utilices referencias externas, como datos de la industria, o que desarrolles un caso de negocio propio y cuantificado a través de la colaboración, Value Canvas convierte el potencial técnico en un argumento comercial.

Cabe destacar que esta metodología admite la planificación del ciclo de vida. Es decir, desde el descubrimiento hasta la puesta en marcha, define las decisiones, los objetivos y las fases principales, y esto contribuye a obtener valor a largo plazo, no solo ganancias rápidas.

También permite analizar la cadena de valor con más facilidad. Dado que relaciona las funciones con los resultados de negocio e incorpora gradualmente los KPI y los cálculos de ROI, los interesados pueden corroborar si una determinada iniciativa operativa responde a los objetivos estratégicos, como el aumento de los ingresos o de la lealtad.

Por último, Value Canvas hace que todos estén en la misma sintonía, por lo que los equipos técnicos y comerciales podrán contar la misma historia. De esta manera, podrás resumir el qué, el porqué y el cómo de una transformación en un formato claro, ejecutable y basado en resultados.

De la información a la acción: destaca el ROI de la IA

Value Canvas aporta claridad y coordinación a lo que suele percibirse como una conversación compleja sobre la inversión en IA. En Genesys, usamos esta metodología para relacionar los desafíos que enfrentan los clientes con las posibles soluciones, de modo que el equipo ejecutivo pueda saber a ciencia cierta qué áreas se beneficiarán y de qué manera.

Debido a que se adapta a diferentes niveles de madurez y preparación digital, Value Canvas permite crear una historia de valor que resuene tanto para el personal técnico como para el comercial. Facilita la toma de decisiones fundamentadas y seguras, con el aval de las referencias externas de la industria.

Piensa en esta herramienta como un plan de transformación que garantiza que cada inversión en IA esté vinculada a resultados importantes y medibles que se fortalecen a medida que se incorporan más funciones.

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