{"id":619200,"date":"2024-07-15T09:00:07","date_gmt":"2024-07-15T16:00:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.genesys.com\/blog\/post\/finding-the-balance-for-ai-in-customer-experience"},"modified":"2026-03-16T16:11:38","modified_gmt":"2026-03-16T23:11:38","slug":"finding-the-balance-for-ai-in-customer-experience","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.genesys.com\/es-mx\/blog\/post\/finding-the-balance-for-ai-in-customer-experience","title":{"rendered":"Encontrar el equilibrio para la IA en la experiencia del cliente"},"content":{"rendered":"

[vc_section full_width=”stretch_row”][vc_row][vc_column][vc_column_text css=”” el_class=”d-none”]Todo el mundo habla de la IA. Y me refiero a todo el mundo. En un almuerzo al que asistimos unos cuantos octogenarios (y yo) en las \u00faltimas semanas, un invitado, que hay que reconocer que no estaba muy puesto en el tema, empez\u00f3 a despotricar sobre la IA. Estaba claro que no entend\u00eda sus capacidades y vulnerabilidades porque no paraba de llamarla “A1″. Por m\u00e1s tentada que estuve de decirle que no se trataba de una conocida salsa para steak, me mord\u00ed la lengua. Era m\u00e1s f\u00e1cil (y m\u00e1s educado) que decirle que estaba equivocado.[\/vc_column_text][vc_column_text][\/vc_column_text][vc_column_text css=””]Este blog ha sido escrito por Martha Buyer, Directora de Law Offices of Martha Buyer, PLLC y Propietaria de Law Offices of Martha Buyer, PLLC. <\/strong><\/em><\/p>\n

Todo el mundo habla de la IA. Y me refiero a todo el mundo. En un almuerzo al que asistimos unos cuantos octogenarios (y yo) en las \u00faltimas semanas, un invitado, que hay que reconocer que no estaba muy puesto en el tema, empez\u00f3 a despotricar sobre la IA. Estaba claro que no entend\u00eda sus capacidades y vulnerabilidades porque no paraba de llamarla “A1”. Por m\u00e1s tentada que estuve de decirle que no se trataba de una conocida salsa para steak, me mord\u00ed la lengua. Era m\u00e1s f\u00e1cil (y m\u00e1s educado) que decirle que estaba equivocado.<\/p>\n

La inteligencia artificial se ha ganado -y seguir\u00e1 gan\u00e1ndose- su lugar en nuestras vidas, ya sean personales, gubernamentales o empresariales. Pero aunque la IA ofrece grandes promesas y capacidades<\/a>, no est\u00e1 exenta de vulnerabilidades significativas. Antes de sumergirnos en su lugar en el mundo de la experiencia del cliente (CX), consideremos algunos de sus puntos fuertes y d\u00e9biles m\u00e1s b\u00e1sicos. Esta lista no es ni mucho menos exhaustiva, pero en el contexto de la experiencia del cliente, \u00e9stas son las que saltan a la vista con mayor facilidad.[\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

Puntos fuertes de la IA en la experiencia del cliente<\/h2>\n
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  1. Las herramientas de IA pueden procesar grandes vol\u00famenes de datos con relativa facilidad. Puede utilizarse para impulsar algoritmos complejos y obtener resultados que podr\u00edan ser muy \u00fatiles en la gesti\u00f3n de procesos y resultados.
    \nCuando se despliegan, supervisan y gestionan adecuadamente, las herramientas de IA podr\u00edan a\u00f1adir eficacia a las operaciones de los centros de contacto. Sin embargo, la palabra clave aqu\u00ed es Y viene con una gran advertencia: Los resultados pueden no ser los esperados. Para aclararlo, es fundamental validar que las herramientas utilizadas est\u00e1n generando los resultados correctos. Siga leyendo para ver con qu\u00e9 facilidad puede descarrilar.<\/li>\n
  2. Seg\u00fan Forrester Research<\/a>, la IA generativa puede utilizarse para suplementar los datos existentes con “equivalentes sint\u00e9ticos preservando la confidencialidad y la privacidad”. La palabra clave aqu\u00ed es suplementar, y no puedo insistir en lo importante que es esta palabra en este contexto.<\/li>\n<\/ol>\n

    [\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

    Vulnerabilidades de la IA en la experiencia del cliente<\/h2>\n

    Aunque dif\u00edcilmente soy melanc\u00f3lica que no cree en el despliegue de tecnolog\u00edas en desarrollo, sigo siendo cautelosa en cuanto a que las oportunidades para el mal uso de los datos generados por la IA generativa crean riesgos significativos, centrados principalmente en el hecho de que si los datos subyacentes no son buenos (por cualquier n\u00famero de razones), el resultado tambi\u00e9n es probable que sea defectuoso en el mejor de los casos y, en el peor, peligroso. (L\u00e9ase: podr\u00eda dar lugar a costosos litigios en t\u00e9rminos de tiempo, dinero y, por supuesto, agravantes). Y las vulnerabilidades aumentan a medida que hay m\u00e1s variables, pero tambi\u00e9n al aumentar la dependencia de las m\u00e9tricas basadas en la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

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    1. Cuanto m\u00e1s complejo sea el algoritmo, mayor ser\u00e1 la probabilidad de que haya grietas en la armadura que permitan a los actores maliciosos acceder a informaci\u00f3n que deber\u00eda ser (y se espera que sea) confidencial. Cuanto mayor sea el conjunto de datos, mayor ser\u00e1 el peligro de ataques, ya que \u00e9stos pueden causar estragos a una escala mucho mayor. Por eso, es necesario extremar la vigilancia.<\/li>\n
    2. A medida que las noticias de m\u00e1s ataques lleguen a m\u00e1s gente, y aunque las herramientas de IA no hayan contribuido a los problemas, quienes est\u00e9n dentro y fuera de las empresas tendr\u00e1n menos confianza en el proceso, sea cual sea.<\/li>\n
    3. Sin los lineamientos adecuados (y qui\u00e9n sabe si tales herramientas, incluidas las directrices o pol\u00edticas escritas, existen siquiera), la probabilidad de que se violen los derechos de autor y otros derechos de propiedad intelectual puede y ser\u00e1 violada, sometiendo a litigios a la entidad que conf\u00eda en el resultado de la IA. Sospecho que esto es menos problem\u00e1tico en el contexto de los centros de contacto, pero merece la pena tenerlo en cuenta.<\/li>\n
    4. La presencia de herramientas de IA en el Contact center tambi\u00e9n crea oportunidades adicionales para que los rumores se propaguen sin control. La posibilidad de que los empleados\/contratistas sean sustituidos por la IA<\/a> sin duda puede crear tanto oportunidades de mejora de la productividad como estr\u00e9s adicional y desaf\u00edos para la moral de los empleados. No es dif\u00edcil imaginar c\u00f3mo tal especulaci\u00f3n podr\u00eda hacer que la gente temiera por su sustento, tanto si sus preocupaciones son v\u00e1lidas como si no.<\/li>\n
    5. Aunque hasta la fecha no se ha producido ning\u00fan litigio ampliamente conocido por alg\u00fan fallo de los sistemas de IA, o de los fallos humanos provocados por la dependencia de los resultados de la IA, seguramente llegar\u00e1. Los humanos cometemos muchos errores por nuestra cuenta, pero confiamos (en diversos grados) en sistemas que utilizan datos hist\u00f3ricos. Al fin y al cabo, los sistemas de IA s\u00f3lo pueden utilizar los datos que se almacenaron en el pasado, lo que los hace suceptibles a las impugnaciones legales y a los veredictos considerables de los jurados.<\/li>\n<\/ol>\n

      [\/vc_column_text][vc_column_text css=””]<\/p>\n

      El papel de las herramientas de IA en el Contact center<\/h2>\n

      Desde los primeros tiempos de los contact centers (incluso cuando se llamaban “centros de llamadas”), los directores han confiado en las estad\u00edsticas para gestionar y controlar el rendimiento y la productividad de los agentes. Mi primer trabajo al salir de la universidad fue en uno de ellos, y aprend\u00ed a toda velocidad c\u00f3mo se pod\u00eda jugar con el sistema.<\/p>\n

      Al final de cada mes, se clasificaba a los agentes. Todos en nuestro grupo sab\u00edamos que el agente que terminaba segundo cada mes era m\u00e1s inteligente que todos los dem\u00e1s del grupo. Pero mientras que la agente que acababa primera era recompensada con primas y otras oportunidades (hasta que fue a la c\u00e1rcel, pero \u00e9sa es otra historia), el h\u00e9roe era realmente el agente que acababa segundo.<\/p>\n

      \u00bfC\u00f3mo ocurri\u00f3 esto? Result\u00f3 que la agente que termin\u00f3 primera colgaba habitualmente las llamadas que eran complejas para poder generar el mayor n\u00famero de llamadas contestadas. Esto dejaba a los usuarios con un problema extra y molestos porque ten\u00edan que volver a llamar para obtener la asistencia que necesitaban. La agente “superior” no estaba proporcionando un servicio de atenci\u00f3n al cliente de calidad; simplemente estaba aumentando sus n\u00fameros a expensas de todos los dem\u00e1s. No fue hasta que un directivo la oy\u00f3 hacerlo cuando la descubrieron y la despidieron inmediatamente. Pero como la direcci\u00f3n se centraba en los n\u00fameros (y no en la calidad del servicio prestado) se sali\u00f3 con la suya durante mucho tiempo.<\/p>\n

      Lo que saco de esta experiencia (aparte de desear desesperadamente otro trabajo) es que si no se miden las cosas correctas<\/a>, las estad\u00edsticas carecen de sentido. Ahora que los algoritmos son mucho m\u00e1s complejos que anta\u00f1o, la calidad de los datos recopilados sigue siendo a\u00fan m\u00e1s importante.<\/p>\n