La transformación digital ha cambiado el día a día de las empresas y de los consumidores. Ha incidido en los comportamientos, necesidades y expectativas de un cliente digital cada vez más exigente. Dediquemos esta entrega a exponer cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning o ML) han transformado la experiencia del cliente de la tecnología de la información (TI).
En una investigación realizada por Salesforce, el 88% de los clientes corporativos aseguran que la experiencia es igual de importante que la calidad de los productos y/o servicios.
El uso de tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automatizado (ML), dentro de los procesos internos de las empresas y en los servicios de tecnología de información (TI), impactan de forma significativa en la experiencia del cliente, al mismo tiempo que suman eficiencia a los procesos y soluciones.
En este artículo, daremos un recorrido por las principales tendencias en donde las tecnologías IA y ML están transformando la experiencia de los clientes en TI.
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IA y Machine Learning (ML) en el contexto de los servicios de TI
En la era digital, los servicios de TI se han convertido en la puerta de entrada de los clientes, ya sea a través de páginas web, redes sociales o telefonía. Incluso pueden llegar a ser el único medio de contacto de los clientes con las empresas.
Esto, genera múltiples áreas de oportunidad para las empresas, pudiendo recolectar preferencias, comportamientos y necesidades de los clientes a través del Big Data. Información que, al ser procesada con apoyo de IA y ML, permite la generación de soluciones innovadoras y confiables. Todas adaptadas a las necesidades y preferencias de los clientes
Cuando hablamos de la implementación de IA, debemos mencionar el subgrupo de tecnologías involucradas:
- Machine Learning (ML)
- Deep Learnig (DL)
- Y Natural Language processing (NPL).
Hablemos un poco de cada una de ellas.
Machine Learning (ML)
Es una sub-parte de la inteligencia artificial enfocada en desarrollar sistemas basados en algoritmos capaces de aprender de los datos que le sean proporcionados.
Las aplicaciones basadas en ML son capaces de generar patrones e incluso modificarlos de ser necesario. La tecnología ML puede analizar la información, aprender de ella y tomar decisiones en base a lo aprendido.
Esta rama de la IA es esencial para procesar datos asociados a redes sociales e interacciones de los usuarios a través de medios digitales.
Funcionalidades que permiten detectar patrones de comportamientos, asomar mejoras o nuevas oportunidades.
Deep Learning (DL)
Es un método del aprendizaje automatizado (ML) en donde el proceso de aprendizaje se realiza en capas dentro de redes neuronales, como el IBM-Neural Model.
Con la habilidad de procesar videos, sonidos y textos no análogos en grandes cantidades. Es capaz de aprender de los mismos procesamientos que ha realizado con anterioridad.
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Natural Language Processing (NPL)
El procesamiento de lenguaje natural (NPL) es otra rama de la inteligencia artificial que permite a los algoritmos IA entender el lenguaje humano, y generar una respuesta coherente a través de texto o voz.
Su combinación con el campo de la lingüística es lo que hace posible la interpretación y simulación del lenguaje.
Su aplicación es usada en variedad de aplicaciones, como las búsquedas, textos predictivos y asistencia de voz. Es base fundamental para los servicios de atención al cliente con Chatbots, tal como divulga Gartner.
Aplicaciones de IA y ML en Tecnología de la Información
Según la encuesta de SalesForce, antes mencionada; el 60% de los clientes empresariales prefieren utilizar medios digitales para contactar con las empresas.
Incluso, se proyecta siga creciendo en los próximos años. Este crecimiento del uso de canales digitales crea la necesidad de que, los servicios de TI sean automatizados. Y así, puedan brindar a los usuarios la experiencia según cada perfil.
La aplicación de tecnologías IA y ML en TI, les da a las empresas un valor extraordinario, al acelerar los procesos internos y optimizar la experiencia de los clientes.
Siendo ello dos factores que le dan a las empresas capacidad de respuesta, productividad, entre otros beneficios; que inciden directamente en la rentabilidad.
Analicemos tres áreas que se ven impactadas positivamente, gracias a la aplicación de IA y ML en los servicios de TI.
Garantía de calidad
Parte importante de cualquier implementación de TI son los procesos de pruebas y certificación de las tecnologías, que están atadas a la intervención humana.
Algo que hace que la fiabilidad de un software o hardware no sea del 100% en la mayoría de los casos. A la vez que incluye ciclos de pruebas y mejoras, que demoran la disponibilidad de la nueva tecnología.
Al integrar en los departamentos de desarrollo de TI herramientas de IA y ML, se posibilita:
- La automatización de pruebas, se garantizan pruebas complejas sin importar el nivel de las modificaciones.
- La detección de errores o posibles fallas futuras, IA monitorea constantemente la información generada por los sistemas, prediciendo y detectando fallos a tiempo.
- La obtención de información sobre el comportamiento de los usuarios, permitiendo detectar nuevas necesidades de los clientes, a la vez que se personaliza el servicio ofrecido a cada cliente.
Adicionalmente, la automatización de procesos y delegación de responsabilidades repetitivas en herramientas de IA y ML; permiten a los equipos centrarse en tareas más estratégicas y de innovación.
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Optimización de la Experiencia de cliente
La excelencia en la entrega de servicios es algo que todas las empresas persiguen. La incorporación de IA y ML, acerca a las empresas a alcanzar este objetivo.
La IA es capaz de utilizar los datos recopilados previamente, que incluyen información de comportamientos, histórico de interacciones, funcionamiento de los servicios de las empresas; y brindar respuestas inmediatas a los clientes con posibles soluciones o recomendaciones, sin necesidad de la intervención humana. De esta manera se estaría automatizando el centro de servicio muy al estilo de las implementaciones Service Desk.
Esto ha cambiado el cómo se ofrecen los servicios, transformando la experiencia del cliente, a través de la entrega de valor, no solo en los productos o servicios que ofrece, sino también en los niveles de atención que se les ofrece.
Impulso a la automatización de procesos
La ventaja que ofrece la integración de IA y ML en los servicios de TI se centra en la automatización de los procesos.
Una tendencia que confiere a las empresas eficiencia, precisión y escalabilidad. Adicionalmente, les da el conocimiento necesario para personalizar sus servicios y entregar valor a los clientes en todos los puntos de contacto.
IA en las operaciones de TI ó AIOps
La inteligencia artificial para operaciones de tecnología de información (AIOps) es un concepto que involucra el uso de tecnologías como Big Data, aprendizaje automatizado, procesamiento de lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial (IA) en las operaciones de TI.
Según Gartner:
“Las plataformas AIOps combinan la funcionalidad de Big Data y ML para mejorar y reemplazar parcialmente todas las funciones principales de operaciones de TI, incluida la disponibilidad y el monitoreo del rendimiento, la correlación y el análisis de eventos, y la gestión y automatización de servicios de TI”.
Este grado de automatización simplifica las operaciones de TI a la vez que acelera la capacidad de respuesta del equipo. Involucrando procesos de observación (monitoreo), optimización de recursos y determinación de problemas.
Según señalan en IBM, AIOps es una evolución de las disciplinas de desarrollo y operaciones (DevOps). Por lo que, la migración a plataformas AIOps podrá generar menos impacto en empresas que apliquen está metodología colaborativa.
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IA y ML en servicios de TI algunos casos de uso
La aplicación de estas tecnologías en los servicios TI se pueden visualizar en el día de día, a través de las redes sociales y herramientas que utilizamos a diario. Podríamos mencionar algunas:
- El reconocimiento de imágenes, en Facebook se identifica automáticamente a amigos y crea las etiquetas en las fotos. Reduciendo el tiempo que debe invertir el usuario en esta tarea.
- Recomendaciones de productos y contenidos, las plataformas como Amazon o Netflix, utilizan los datos recolectados de los usuarios, así como su ubicación y comportamientos, para realizar recomendaciones.
- Detección de fraudes, la AI es capaz de detectar transacciones sospechas de manera autónoma y tomar acción. Disminuyendo los casos de fraude, lo que incide directamente en la confianza del cliente.
- Asistencia, los asistentes virtuales como Alexa o Siri, ofrecen servicios apoyados en NLP e IA.
- Búsquedas personalizadas, al implementar NLP los buscadores puedes realizar búsquedas interpretando lo que requiere el usuario según el contexto. Arrojando resultados acordes a la intención de búsqueda.
También existen aplicaciones en el campo de la conducción, la salud, ventas, marketing, entre otros. En su mayoría, enfocadas en ofrecer más y mejores servicios a sus clientes.
IA & ML en la experiencia del cliente TI – Conclusión
Las tecnologías de la información seguirán evolucionando, y las empresas corren el riesgo de salir de la competencia si dan la espalda a esta realidad.
Como indica PWC: “El éxito de IA se está convirtiendo en la regla, no la excepción”.
Estando en la era de los datos, las empresas deben estar en capacidad de recopilar, analizar, procesar y accionar de manera inmediata a las necesidades y requerimientos, tanto de la industria en donde se desempeñan, como de los clientes. Todo apoyado en una implementación cada vez más profunda del IA y el ML.
Las tecnologías IA y ML en servicios TI, soportan el crecimiento de las empresas, transformando la forma cómo se prestan los servicios con automatizaciones, que optimizan la experiencia del cliente.
A través de, la personalización del servicio, de respuestas inmediatas que generen valor y productos que se adaptes a sus necesidades.
Para Nulogic apoyar a las empresas en estos procesos de transformación digital es prioridad, somos pioneros en México, Chile y otros países de Latinoamérica en implementaciones Cloud, transformación y madurez digital para distintos sectores.